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Rmind Xhs Agent

AI community

Description

薯脑 Rmind — 把值得学习的爆款博主变成你的随身顾问。通过小红书爆款笔记蒸馏出博主的创作风格和爆款秘诀,让新手博主和 AI 分身对话,获取个性化的定位、选题、诊断建议。基于Next.js + Claude Sonnet 4.5 构建。

Installation

This entry records only its repository, not the path inside it, so there is no exact command to give. Open the source below and copy the folder into ~/.claude/skills/, or the file into ~/.claude/agents/.

README

薯脑 Rmind

*Turn top XHS creators into your personal AI mentor*

[![Demo](https://img.shields.io/badge/Demo-Live-FF2442?style=flat-square)](https://github.com/William-718/rmind-xhs-agent) [![Next.js](https://img.shields.io/badge/Next.js-14-black?style=flat-square&logo=next.js)](https://nextjs.org) [![Claude](https://img.shields.io/badge/Claude-Haiku_4.5-6B48FF?style=flat-square)](https://anthropic.com) [![License](https://img.shields.io/badge/License-MIT-green?style=flat-square)](#license)


![薯脑 Rmind Hero](public/hero.png)


薯脑是什么

薯脑 Rmind 是一款面向小红书 KOC 的 AI Agent 产品。

刚起号的新手博主缺的不是数据和方法论,而是一位"24/7 在线的对标博主导师"。但真正能陪跑的头部博主,动辄收费数千,普通人难以企及。

薯脑的做法是:**把值得学习的爆款博主变成你的随身顾问**。产品通过多维度数据采集与 LLM 结构化解码,将博主的公开笔记蒸馏为一份结构化的"创作人格档案",再通过 Prompt Engineering 迭代,将档案封装为一个可对话的对标博主 AI Agent。无论是**定位人设、选题推荐、笔记诊断、运营节奏,还是商业化路径**,都能获得基于该博主真实风格的专属建议。

**产品demo: rmindai.vercel.app**


为什么是薯脑

与传统数据工具最大的不同:

  • 从"看数据"到"可对话" — 传统对标工具只给你数据和排行榜,薯脑让博主本身成为你随时可以提问的导师
  • 从"通用方法论"到"个性化建议" — 爆款公式千篇一律,你的困境独一无二,薯脑基于你的真实情况给出专属建议
  • 从"高价陪跑"到"零门槛体验" — 过去只有付得起高价陪跑的博主能得到指导,现在每个新人都能拥有专属导师

核心功能

  • 博主解码报告 — 展示每位博主的定位人设、核心认知、运营节奏、爆款公式、禁区边界等六大维度
  • AI Agent 对话 — 基于博主 SKILL.md + Wrapper Prompt 驱动 Claude Streaming,实时模拟博主风格回复
  • 预设问题快捷入口 — 定位人设 / 选题推荐 / 笔记诊断 / 运营节奏 / 商业化,一键触发高质量对话
  • 对话历史持久化 — 基于 localStorage 的多会话管理,按博主维度独立存储
  • 自定义对标博主 — 输入任意小红书主页链接,系统模拟数据收集与 AI 分身构建流程

收录博主

目前收录 **5 位覆盖不同赛道的头部博主**,每位均基于真实笔记数据完成 AI 分身构建。博主筛选遵循四维标准:

维度 说明
粉丝量 保证博主影响力与方法论已被市场验证
数据表现 爆款率、互动率等指标符合"可学习"的稳定输出标准
变现能力 已跑通内容变现路径,对新手具备完整参考价值
可复制性 创作方法论可被新手吸收,而非仅靠个人天赋或特殊资源

技术架构

前端基于 **Next.js 14 App Router** + TypeScript + Tailwind CSS 构建,使用 Server Components 与 Client Components 混合架构。

AI 层接入 **Anthropic Claude Haiku 4.5**,通过 `@anthropic-ai/sdk` 实现流式输出(ReadableStream)。每位博主的 System Prompt 由两部分拼合:个性化 `SKILL.md`(来自 blogger-distiller 解码流程)+ 通用 `Wrapper Prompt`(角色扮演规则与输出约束),这是 **Prompt Engineering** 的核心设计。

数据层以 `bloggers.j