扣子（Coze）实战：一键扒光小红书爆款，自动汇总到飞书

大家好，我是吾鳴。专注于分享提升工作与生活效率的工具，无偿分享AI领域相关的精选报告，持续关注AI的前沿动向。

作为一名自媒体人或运营，你是不是也经历过这样的"酷刑"？

为了分析热点、收集爆款素材，你不得不疯狂刷小红书，看到一篇篇点赞过万的笔记就如获至宝。紧接着，就是那套熟悉又繁琐的"标准操作"：手指长按、复制文案、切换应用、打开飞书表格、一个个单元格地粘贴链接、手动填写标题、记录点赞数据。

一遍，又一遍。枯燥、耗时，且极易出错。一天下来，眼睛都快看瞎了，脖子无比酸痛，却只整理出了寥寥几十篇内容，效率低到令人抓狂。更让人崩溃的是，刚整理好的表格，可能因为热点稍纵即逝而瞬间过时。

我们宝贵的时间和创造力，不应该浪费在这种机械、重复的"人肉搬运"上！

但现在，这一切可以彻底改变了。今天要介绍的这套工作流，就能帮你一键"扒光"小红书的爆款内容，笔记信息自动、整齐地归集到飞书多维表格里，让你真正实现"双手解放"，效率飙升！

工作流只需要输入一个爆款主题、飞书表格地址和小红书cookies，就可以实现高赞的爆款笔记一键整理到飞书表格中，全程只需花个两分钟，一两百条的爆款笔记就记录好了，看看运行的效果。

1. 完整的工作流流程

1、小红书爆款笔记查询：通过扣子的插件，根据输入的爆款主题信息，搜索最热门的笔记，返回笔记列表，包括笔记标题、作者、笔记链接、作者主页链接、点赞数量等信息。

2、笔记内容格式转化：把扣子插件查询回来的笔记列表信息，转成飞书表格相匹配的数据格式，以便于写入到飞书表格。

3、笔记去重：根据笔记的唯一标识去飞书表格中查询笔记是否已存在，，防止多次运行数据重复。

4、笔记信息写入飞书表格：把转化好的笔记信息逐行的写入到飞书表格中。

2. 工作流详细节点解读

2.1. 开始

keyword：爆款的关键词，必填。
xhs_cookies：小红书cookies，必填。
feishu_table_url：飞书多维表格链接，必填。

2.1.1. 飞书表格

飞书多维表格需要提前创建好，飞书表格的各个字段需要按照下方的参数去定义，字段名称与类型都需要对应上，否则写飞书表格会失败。

复制代码

笔记ID：文本
笔记作者：文本
笔记标题：文本
笔记点赞量：字段类型【数字】、数字格式【整数】
笔记链接：超链接
笔记作者主页：超链接
记录时间：文本

飞书表格的链接，就直接拷贝浏览器打开飞书表格地址栏上的链接即可。

2.1.2. 小红书cookies

PC端打开小红书首页，先进行登录，登录好之后，打开浏览器的开发者工具，这里我以Chrome浏览器为例。

打开开发者工具后，在输入框输入一个关键字进行搜索，找到截图的这个请求，在Headers这个Tab页找到对应的cookie，复制黏贴到工作流中即可。

2.2. 小红书热文搜索

这个节点使用到了【小红书】插件的【xhs_search_note】工具，主要参数如下：

cookieStr：开始 -> xhs_cookies
keywords：开始 -> keyword
noteType：查询类型（0=全部，1=视频，2=图文）
sort：排序（默认为综合，0=综合，1=最新，2=最热））
totalNumber：查询总数

2.3. 判断热文是否查询成功

这个节点使用到了扣子官方的【选择器】节点。

2.4. 批量处理小红书笔记

这个节点使用到了扣子官方的【循环】节点。

2.5. 整理出筛选条件和写飞书格式

这个节点使用到了扣子官方的【代码】节点。

输入

- note_info：循环-批量处理小红书笔记 -> input

输出

- filter：查找笔记是否存在表格的条件
- records：写表格的笔记列表数据
- note_like_count：笔记的点赞数量

代码

ini 复制代码

#author:吾鳴
#website:www.5mzy.com

from datetime import datetime

asyncdefmain(args: Args) -> Output:
    params = args.params

    note_info = params['note_info']
    note_id = note_info['note_id']
    note_url = note_info['note_url']
    author_nick_name = note_info['auther_nick_name']
    note_display_title = note_info['note_display_title']
    author_home_page_url = note_info['auther_home_page_url']
    note_liked_count = note_info['note_liked_count']

    filter_data = {"conjunction": "and","conditions":[{"field_name":"笔记ID","operator":"is","value":[note_id]}]}
    records = [{"fields":{"笔记ID": note_id, "笔记作者": author_nick_name, "笔记标题": note_display_title,
                          "笔记点赞量": int(note_liked_count), "笔记链接":{"text": note_url,"link": note_url}, 
                          "笔记作者主页":{"text": author_home_page_url, "link": author_home_page_url}, "记录时间": datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}}]

    # 构建输出对象
    ret: Output = {
        "filter": filter_data, 
        "records": records,
        "note_like_count": int(note_liked_count)
    }
    return ret

2.6. 判断是否为热文

这里根据文章的点赞量来区分是否为爆款热文（大于1000），爆款热文才写到飞书表格中。

2.7. 从表格查询小红书笔记

根据小红书笔记ID从飞书表格中查询笔记是否已经存在，不存在则写入。使用到了扣子官方的【飞书多维表格】插件的【search_record】工具。

2.8. 判断笔记是否存在

2.9. 添加笔记到飞书表格

这个节点用于把小红书笔记信息写入到飞书表格中，使用到了扣子官方的【飞书多维表格】插件的【add_records】工具。

2.10. 结束

3. 总结

本文开篇讲述了作为自媒体人分析小红书爆款文章的痛点，效率低、重复性工作等。文章通过介绍一套能快速帮助用户收集小红书爆款笔记的扣子（Coze）工作流，并详细的介绍了工作流的搭建流程，希望对你有帮助。

今天的分享就到这里，如果您觉得有收获的话，可以给个一键三连，您的鼓励是吾鳴持续输出的最大动力。有什么疑问也可以打在评论区，吾鳴会第一时间回复。

这个扣子工作流的源码、提示词都已经打包好，创作不易，感兴趣的朋友可以一键三连（必须动作） ，评论区评论"扒光小红薯" 领取。