从 SOLO 挑战赛的 3300+ 提交作品来看，TRAE 已经帮大家打通了“从念头到产品”的开发闭环。但随之而来的新痛点是：产品或游戏做出来了，没有用户怎么办？该怎么推广？
在众多社媒平台中，我强烈建议将“小红书”作为首选的推广阵地（不是针对其他平台，而是确实分发机制不同）。虽然小红书的审核红线相对严格，但它的自然流推荐机制对“低粉新号”极其友好，这也是我专门针对小红书开发这个内容审核 Skill 的核心初衷。
Skill 地址：xiaohongshu-content-checker
既然是要帮大家写千赞笔记，那我还是先展示一下我之前通过摸爬滚打优化出的笔记成绩：
这些笔记也一定程度上持续为我的小程序带来客观的新增用户，虽然已经很久没有更新了，但是总用户数也来到了 3.6w。（300 日访问页面数 5000，你就说大家爱不爱玩吧）
从我个人近两个月的经历来看，其实各个平台对于外部引流都有着非常严格的限制和处罚力度，很容易导致像我一样被封号处罚，除了外链之外，其实一些限定的词语，我们日常使用可能觉得没有什么，但在平台当前普遍机审的背景下，如果不注意就很容被限流，导致精心准备的内容打了水漂…
所以作为近两月有着多篇上万阅读和千赞笔记的小红书博主（最近确实发得少了，都在水论坛），我结合我自身与小红书审核申诉的历程，同时借鉴了最近比较火的 github 开源项目 andrej-karpathy-skills 的框架，搭建了这个小红书笔记敏感词检测与内容定位分析 Skill
Skill 简介
Skill 定位：小红书笔记文案敏感词检测与内容定位分析工具。
主要功能：检测敏感词、违禁词、极限用语，分析账号定位与内容匹配度，识别影响自然流的因素，提供针对性的优化建议。当用户需要检查小红书笔记合规性、避免限流、优化内容定位、提升自然流量时使用。
使用场景
其实就我个人体验来说，小红书的自然流受到非常多的因素影响，很多朋友在用一些付费的小红书笔记敏感词工具调整之后，流量也没有很明显的提升。
同时如果被官方限流，也仅仅是给你一个笔记风险提示而已，并不会直接指出你具体是封面有问题还是笔记内容有问题，这就导致你原本定时发布的笔记，在频繁修改调整审核之后，及时最后合规，也已经错过了最好的发布时间，同时因为频繁修改，也会被官方降权，导致传播效果大打折扣。
所以基于以上这类问题，以及我个人的实际的笔记经验总结，单纯的敏感词检验并不能根本性的解决笔记被限流的问题，而是应该采用"先定位、后检测、再优化"的标准工作流，给出结合官方内容的专业修改建议。
创作过程
第一步，开启任务
由于我希望借鉴 andrej-karpathy-skills 的结构，所以我在项目一开始就对做了说明。
这个 Skill 之所以极受欢迎，是因为它将 AI 巨头 Andrej Karpathy 对大模型辅助编程缺陷的深刻洞察，提炼成了极简且直击痛点（如 AI 爱瞎猜、过度设计、乱改无辜代码）的四条强约束原则，以最低的成本（一个单文件）极大地提升了 AI 编程的可靠性和可用性。
具体大家可以参考：andrej-karpathy-skills
我在使用 AI 直接对笔记内容调整的时候其实也有以上提到的问题，所以也是用 Skill 来进行约束的必要性。
首先因为我对这个 Skill 的功能已经有了一个很详细的预设，所以我这里在 MTC 模式里直接输出了一个比较详细的 Prompt 让 SOLO 来启动项目
第一步执行完成后可以看到 SOLO 已经创建好了文件结构，同时在我框选的位置大家也可以看到整体的结构也参考了我引用的 github 项目。
第二步，交叉验证方案
在第一步阶段创建的 Skill 其实已经初步具备可执行性，但是考虑到 Skill 的可用性，我还是分别用 Gemini 和 ChatGPT 分别用第一步的 Prompt 跑了两个方案，用于第一步设计的参考，可以从截图中看到两个模型也分别从各自的角度出发给出了建议，SOLO 也并不是全盘接收，而是根据现有项目进行比对进行优化。
第三步，流程优化
在第二步优化完成后，我对当前版本的 Skill 进行了测试，发现了一些体验上的问题，这里直接按想要实现的方式进行说明就好，具体内容如下图所示：
第四步，参考文档完善
xiaohongshu-content-checker/
├── SKILL.md # Skill 主文件（核心指令）
├── README.md # 项目说明
└── references/ # 参考文档
├── SENSITIVE_WORDS.md # 敏感词完整列表
├── REPLACEMENT_SUGGESTIONS.md # 替换建议库
├── PLATFORM_RULES.md # 小红书平台规则
├── ACCOUNT_POSITIONING.md # 账号定位指南
└── CONTENT_EXAMPLES.md # 内容优化案例
SOLO 虽然已经给了我完善的文档结构，同时在参考文档里已经帮我补充了以上五个文档，但是在我审核之后发现还是有一些内容需要补充，所以我直接通过 SOLO 打开对应的 Markdown 文件进行了内容的调整。
以下是我从其他信息源了解到的关于小红书笔记参考文档的补充，同时也是增加对 AI 输出内容的约束：
一、 内容优化案例库（CONTENT_EXAMPLES.md ）
新增了三个非常典型且近期官方严打的案例：
- 理财/搞钱类（涉及炫富、制造焦虑与违规荐股）
- AIGC/虚拟创作类（涉及AI生成内容未标识、虚构打卡地）
- 旅游/摄影类（涉及“滤镜照骗”、过度美化）
二、 账号定位指南（ACCOUNT_POSITIONING.md）
补充了以下关键维度的最新趋势：
- 新增了当下最容易起号的人设：“养成/听劝型”（极度契合平台“真实”价值观）和“买手型”（极度契合电商变现）。
- 强化了“搜索SEO”在账号初期的价值：将搜索流量思维纳入账号定位和新手期起号策略。
- 补充了“变现前置”的定位思维：在定位画布中加入了“商业化路径”，避免很多博主遇到“有流量但接不到商单、带不了货”的死局。
三、替换建议库（REPLACEMENT_SUGGESTIONS.md）
重点新增了以下内容：
- 价值观敏感词（严打项）：补充了“炫富”、“制造焦虑”等容易直接被封号的词汇替换。
- 旅游/探店词汇（反照骗）：针对近期严打的“此生必去”、“国内马尔代夫”等极端诱导词进行降级替换。
- 同质化/低质词汇（防限流）：将“绝绝子”、“yyds”等极易被系统判定为“水军通稿”的低质词汇，替换为真实的感官描述。
四、敏感词完整列表（SENSITIVE_WORDS.md）
重点新增了：
- 价值观违规高压线（炫富、制造焦虑，当前平台封号重灾区）。
- 同质化/水军黑话（易触发“啄木鸟计划”被判定为低质营销号）。
- 最新行业监管词汇（如美妆的“抗糖/医美级”、金融的“荐股/代码”、旅游的“照骗”标签）。
- 水下商单（暗广）高危词。
效果展示
第一步：调用 Skill
这里会有两个方式可选，方式一也就是我之前说的"先定位、后检测、再优化"的标准工作流，方式二就更简单粗暴，比如你之前的对话流里已经有了关于账号的信息补充，那么后续就直接用方式二快速检测就好。
第二步：选择方式并补充信息
这里已经调整为选择题，可以通过 1-A、2-C 进行快速选择，更方便。
第三步：生成报告，并给出修改建议
执行结果包括：
总体结论
内容定位卡
核心问题摘要
账号定位与人群匹配度
敏感词与高风险表达检测
自然流影响因素判断
修改建议
优化后版本
发布前检查清单
Skill 地址：xiaohongshu-content-checker
欢迎大家体验 ！
总结与思考
最后可以说是给到了一份非常详尽的小红书笔记分析报告，内容覆盖笔记和账号定位、人群匹配度、敏感词表达以及修改建议等等。这一定程度上能让你更直观地了解小红书的笔记审核机制，也让你在后续写笔记时，有意识地去规避可能的限流和违规风险。
虽然但是我还是要说一下，并不是说所有检查都通过了，你的笔记就一定能爆。本 Skill 只是在底层规则的基础上，尽量帮你规避那些“必死”的显性问题。但一篇笔记要大爆，内容本身的情绪共鸣、发布时的「天时地利人和」缺一不可，AI 只能帮你拉高下限，上限还得靠你自己对受众的洞察。
但其实，这次借助成熟的 Skill 框架去写这个辅助工具，也让我有了新的体会。像我之前的帖子，基本都是把我和 SOLO 的对话记录简单总结成一个单 Skill.md 文档，这种做法应对一些发散性的创意任务还行；但如果遇到像“内容审核”这种需要高度严谨性的 Skill，单纯依赖大模型自由发挥，一定会发生“同一篇笔记在多次执行后，得出完全不同结论”的尴尬事情。
所以，这类 Skill 设计的核心在于“规则的结构化”与“约束的前置”。 必须像我们做这个工具一样，把小红书的平台红线、敏感词库、定位指南等变成清晰的、外挂的客观标准，并给 AI 制定一套强制的“体检工作流”（先核对敏感词 → 再看人设 → 最后给出修改建议）。用强规则去对抗 AI 的发散，赋予 AI 极强的“边界感”，才能最大限度地减少幻觉，让它真正变成一个稳定、可靠且每次输出标准一致的“金牌审核员”。
希望这个 Skill 和背后的框架思路，不仅能帮大家少踩小红书流量的坑，也能在大家自己构建 AI 工作流时提供一些灵感。写笔记和调教 AI 一样，都是不断迭代的过程，祝大家的笔记都能顺利过审，写出大爆款！
更新日志（2026-05-14 v1.1.0）
- Skill.md 真的是越写越长，因为本来想着是一个单 Skill 文件，后面越写越多，所以这个版本把 Skill 文件从 716 行缩减到 150 行左右，符合了 K 叔最开始的建议，Skill 只作为中心路由，其他的内容还是拆到不同的知识库里。
- 文件架构优化，其实就是调整了下位置，更顺眼一点
- 新增可计算风险评分，这个是用 ChatGPT 检查之后让添加的，但也是给方案让 SOLO 调整
- 新版本 Skill 已更新 GitHub
更新日志（2026-05-21 v1.2.1）
- 新增反馈收集与自进化机制；
- 输出模板支持 emoji 色标（
）和修改前后对比表格； - 新增交互确认节点
更新日志（2026-05-24 v1.3.1）
- 删除：记录至
references/feedback/目录并按月归档，这在绝大多数无状态的 AI Agent 平台（包括 TRAE 商店的常规 Skill）上是无法直接执行的。LLM 本身没有持续写本地文件的权限和状态记忆。 - 优化：说明文档中，删掉具体加载哪些文件的表格，只需保留“工作流图”（用户输入 → 意图识别 → 执行检测 → 输出报告）。保持产品体验的极简和“黑盒魔法”感。
- 优化： 采用“渐进式抽取”或“零样本推断”。用户只需丢进来一段文本，Agent 优先通过文本风格自动推测人设和领域。如果不确定，Agent 再通过对话主动发起轻量级单选追问，而不是让用户一开始就填表。
- 强化：System Prompt 的“防御性设计”
- 优化：输出结果的“视觉化”与“卡片化”设计
- 优化：增强“Vibe Coding”风格的 API/CLI 友好度
- 优化：版本号之前自动写的，太夸张了，整体都调了一下
更新日志（2026-06-11 v1.3.2）
- 新增：首次使用欢迎语，新用户触发时自动展示 Skill 能力、5 种可用模式和示例指令
- 新增：语义风险识别模块，双引擎检测：关键词匹配 + 语义分析，识别 6 类非字面风险
- 优化：修正过度确定性措辞，“必查"→"降低风险”、“3秒"→"快速”、"统统"→"尽量"等
- 优化：批量检测输入分隔协议，支持
---、编号标记、JSON/YAML 三种分隔方式 - 删除：移除 reference 版本历史，统一放 CHANGELOG.md，减少上下文占用
更新日志（2026-06-12 v1.3.3）
- 新增：五项风险评分项（AIGC/价值观/商单/照骗）
- 新增：能力边界说明
- 优化：重写 README，加入个人经历，实战成绩和设计哲学
- 优化：调整 Github 仓库结构，README 文件移到仓库根目录
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