小红书评论分析

简介

小红书评论分析工具是一款专为内容创作者、品牌运营和电商从业者设计的评论数据获取与分析工具。输入笔记链接即可获取评论数据，AI 自动完成情感分析与舆情总结，同时支持导出交互式 HTML 报告。

核心价值：

粘贴即用：给个笔记链接就行，自动识别笔记 ID 并拉取评论
AI 智能分析：自动识别好评、吐槽、用户需求和竞品讨论，提炼关键要点
分页浏览：每页 20 条，支持逐页翻阅，大评论区也能完整浏览
可视化报告：深色主题 HTML 报告，数据与分析一目了然，支持离线保存与分享

适用对象：

🔍 小红书创作者 — 了解读者真实反馈，找准内容优化方向
📊 运营 / 数据分析 — 追踪评论区舆情动态，量化用户情绪
🏢 品牌 / MCN — 监控竞品评论风向，辅助投放与策略决策
🛒 电商 / 种草 — 分析商品评论中的用户需求与竞品讨论

功能特性

| 功能模块 | 能力描述 | 核心价值 | |---------|---------|---------| | 评论获取 | 粘贴笔记链接即可获取评论 | 实时获取评论区数据 | | 分页浏览 | 每页 20 条，支持翻页 | 逐页浏览大量评论 | | AI 总结 | 四维情感分析（积极/负面/需求/竞品） | 快速了解评论舆情全貌 | | 置顶标记 | 置顶评论特殊标识 | 一眼识别重要评论 | | HTML 报告 | 深色主题交互式报告 | 离线保存/分享分析结果 |

一键安装

前置条件

Python 3.8+
已获取红狐 API Key

配置密钥

获取 API Key：前往红狐hub
配置方式1：写入 ~/.openclaw/openclaw.json → { "env": { "REDFOX_API_KEY": "ak_xxxx..." } }
配置方式2：终端执行 export REDFOX_API_KEY="ak_xxxx..."

使用指南

直接用自然语言描述需求，无需记忆命令。

常用说法速查

| 意图 | 示例话术 | 效果 | | ---- | -------- | ---- | | 通过链接查评论 | 「这篇的评论怎么样 https://www.xiaohongshu.com/explore/xxx」 | 自动提取笔记 ID，拉取评论并展示分析 | | 通过笔记 ID 查评论 | 「看下小红书笔记 xxx 的评论」 | 直接拉取评论数据，展示分析摘要 | | 翻页查看更多 | 「下一页」 | 加载后续评论，继续分析 | | 导出报告 | 「生成 html」 | 将当页评论与分析导出为精美 HTML 报告 |

使用场景

| 场景 | 角色 | 示例问法 | 收益 | | ---- | ---- | -------- | ---- | | 内容反馈分析 | 小红书创作者 | 「帮我看下这个笔记的评论」 | 快速了解读者真实态度，定位内容优化方向 | | 评论舆情监控 | 品牌运营 | 「分析这个笔记的评论舆情」 | 自动识别正面/负面/需求讨论，量化情绪分布 | | 竞品评论调研 | MCN / 市场 | 「看看竞品这条笔记的评论在聊什么」 | 掌握竞品评论区讨论焦点与用户偏好 | | 种草效果评估 | 电商运营 | 「分析这个种草笔记评论里的用户需求」 | 提取购买意向与竞品提及，优化转化话术 |

依赖

脚本使用 urllib（Python 标准库），无需额外安装依赖。

核心执行流程详见 references/core_workflow.md