星芒工厂 · 架构重设计 v4

三大体系 · 逐 Agent 逐时刻全流程

触发机制 · 调度原理 · 三体系全流程 · 官网 API 清单

⚡ 触发与调度机制 · 已决策方案

✅ 已决策 触发方式:方式A · 定时触发(Cron) 调度机制:当前方案(共用Gateway串行spawn) 各子Agent共用一个主进程,不独立跑Gateway
🔔 触发方式 · 定时 Cron(方式A,正式方案)
口水面条机器上配置3条cron定时任务,每天自动触发内容生产流水线
☀️ 早间篇 06:00 周末出游 / 当日攻略
openclaw cron add --name "内容生产-早" --cron "0 6 * * *" --channel xiaoyi-channel --message "☀️ 开始早间内容生产"
🌤️ 午间篇 10:00 干货类 / 省钱攻略
openclaw cron add --name "内容生产-午" --cron "0 10 * * *" --channel xiaoyi-channel --message "🌤️ 开始午间内容生产"
🌆 傍晚篇 17:00 种草类 / 情绪化
openclaw cron add --name "内容生产-晚" --cron "0 17 * * *" --channel xiaoyi-channel --message "🌆 开始傍晚内容生产"
🕐 检查待分析内容 08:00 / 20:00 触发阿策数据分析
openclaw cron add --name "检查待分析内容" --cron "0 8,20 * * *" --channel xiaoyi-channel --message "🕐 检查是否有已发布12小时但未分析的内容,触发阿策数据分析"
执行逻辑:查询已发布>12h且未分析的内容 → 有则触发阿策 → 无则跳过
执行逻辑 内容生产cron发到口水 → 口水启动流水线;检查cron发到口水 → 触发阿策分析
👤 补充 · 老板直接指令 + 手动发布后触发
你说"写一篇xxx" → 小艺/口水收到 → 走同一套调度流程。
你发布到小红书后,在官网填写数据,阿策自动分析。
所有触发最终走到同一套引擎,互不冲突。
🦞 调度机制 · 当前方案(共用Gateway串行spawn)
口水作为唯一的主控进程(Gateway 18789端口),统一管理和调度6个子Agent。子Agent不独立跑Gateway,每次执行时由口水spawn加载。
📌 openclaw.json · 子Agent注册(一次配好不用再改)
"agents": { "list": [ {"id": "main"}, ← 🦞 口水自己 {"id": "hunter", "workspace": "workspace-hunter"}, ← 🎯 星捕手 {"id": "manning", "workspace": "workspace-manning"}, ← ✍️ 文小满 {"id": "architect", "workspace": "workspace-architect"}, ← 🏗️ 小筑策 {"id": "artisan", "workspace": "workspace-artisan"}, ← 🎨 颜小匠 {"id": "inspector", "workspace": "workspace-inspector"}, ← ✅ 鉴文师 {"id": "analyst", "workspace": "workspace-analyst"} ← 📊 阿策 ] }
⚡ 每个子Agent spawn时自动加载对应workspace的 IDENTITY.mdMEMORY.md,实现独立人格+独立记忆。
不是独立实例 —— 共用一个node进程、一个Gateway端口、一个模型配置,资源省、运维简单。
⚙️ 调度流程 · 逐个spawn,串行执行
1
口水收到触发消息(cron 06:00/10:00/17:00 或老板指令)
2
解析任务 → 确定流水线
判断是综合任务还是单步任务,确定参与的Agent列表
3
约定共享工作区路径
约定各Agent的输出文件命名和存放位置,如 workspace-hunter/work/search_result.json
📤 spawn调用链
sessions_spawn(agent="hunter", task="搜索景德镇热门景点...")
→ 🎯 星捕手完成任务 → 输出 search_result.json

sessions_spawn(agent="manning", task="基于以下热点写文案...", attachments=[search_result.json])
→ ✍️ 文小满完成任务 → 输出 draft.json

sessions_spawn(agent="architect", task="排版这个文案...", attachments=[draft.json])
→ 🏗️ 小筑策完成任务 → 输出 plan.json

sessions_spawn(agent="artisan", task="为以下正文生成封面...", attachments=[draft.json, plan.json])
→ 🎨 颜小匠完成任务 → 输出 cover.json + .png

sessions_spawn(agent="inspector", task="全流程审核...", attachments=[draft.json, plan.json, cover.json])
→ ✅ 鉴文师完成任务 → 输出 review.json

口水汇总 → 上传官网 → 保存本地 → 汇报老板
✅ 已决策方案 ☀️ 口水cron 06:00 🌤️ 口水cron 10:00 🌆 口水cron 17:00 🦞 口水串行spawn流水线 内容发布 🕐 口水cron 08:00/20:00 📊 触发阿策数据分析
共5条cron:3条内容生产 + 1条分析检查 + 1条每周进化分析。各Agent共用一个Gateway进程,不独立跑实例。

🔵 内容生产体系 · 完整时间线

👤 老板发指令 T+0s
1
老板说出任务
例如:"帮我写一篇关于景德镇周末游的内容"
附带要求:受众、风格、发布时间等
输入
2
口水接收任务
解析任务类型 → 判断为"综合内容生产"
确定需要走完整流程:星捕手→文小满→小筑策→颜小匠→鉴文师
口水
📦 输出:任务定义 JSON { "type": "content_production", "keyword": "景德镇周末游", "pipeline": ["hunter","writer","planner","designer","inspector"] }
🎯 Step 1 · 星捕手 —— 热点追踪 + 选题推荐 T+2s
📥 输入:老板指令中的关键词(如"景德镇""周末游")
1.1
拉取最新工作流 + 关联知识库
所有文件从同一个知识库拉取:
基地址https://xingmang.koushui.cc/learning/knowledge_base/
从官网知识库拉取:
基地址https://xingmang.koushui.cc/learning/knowledge_base/
文件用途🔗
星捕手工作流.md核心工作流(必读)GET ↗
小红书规则.md平台规则(选题限制)GET ↗
算法变化-2026.md推流算法(搜索+同城)GET ↗
旅行博主对标学习文档.md对标选题方向参考GET ↗
进化洞察.md历史选题表现参考GET ↗
拉取完成后先读取工作流,按照工作流的步骤逐步执行,再参考其他关联文档。
拉取
1.2
按工作流执行
严格遵循 星捕手工作流.md 中的步骤执行:
联网搜索 → 分类整理热点 → 生成选题建议
每完成一个子步骤,自行上报日志到 /agent-api/upload/logs
执行
📦 输出文件:search_result.json
{ "keywords": ["景德镇","周末游"], "hot_topics": [...], "recommendations": [...], "seo_keywords": ["景德镇旅游","景德镇必去","景德镇避坑"] }
⬇ 提交给口水
🦞 口水 · 调度接力 T+6s
1
接收星捕手产出
获取 search_result.json → 准备调度下一环节
2
调度文小满
传递:星捕手产出 search_result.json(含选题方向、关键词、热点信息)
📤 星捕手已自行上报日志(每个子步骤完成后自动 POST 到官网)
口水收到产出后直接转发给下一环节,不做决策
⬇ 调度文小满
✍️ Step 2 · 文小满 —— 文案撰写 T+12s
📥 输入:星捕手的 search_result.json(含选题方向、关键词、热点信息)
2.1
拉取最新工作流 + 关联知识库
所有文件从同一个知识库拉取:
基地址https://xingmang.koushui.cc/learning/knowledge_base/
文件用途🔗
文小满工作流.md核心工作流(必读)GET ↗
小红书规则.md违禁词 + AI规则 + 平台规则GET ↗
账号人设.md人设调性(周末逃跑)GET ↗
爆款模式-2026.md标题公式 + CES评分参考GET ↗
算法变化-2026.md关键词布局策略GET ↗
原创检测技术.md去重规避方案GET ↗
旅行博主对标学习文档.md对标博主写作风格参考GET ↗
进化洞察.md标题/内容优化历史经验GET ↗
拉取完成后先读取工作流,按照工作流的步骤逐步执行,再参考其他关联文档。
拉取
2.2
按工作流执行
严格遵循 文小满工作流.md 中的步骤执行:
生成标题 → 撰写正文 → AI味检测 → 违禁词过滤
每完成一个子步骤,自行上报日志到 /agent-api/upload/logs
执行
📦 输出文件:draft.json
{ "titles": ["备选标题1","备选标题2"...], "selected_title": "最终标题(文小满自选)", "content": "正文全文...", "keywords": [...], "ai_score": 7, "banned_words_check": "pass" }
⬇ 提交给口水
🦞 口水 · 调度接力 T+18s
1
接收文小满产出
获取 draft.json(含备选标题列表 + 文小满自选最佳标题 + 正文全文)
2
调度小筑策
传递:draft.json → 小筑策进行排版
📤 文小满已自行上报日志(每个子步骤后自动 POST)
口水不做标题挑选,文小满自行选定最佳标题
⬇ 调度小筑策
🏗️ Step 3 · 小筑策 —— 排版规划 T+22s
📥 输入:最终标题 + 正文全文
3.1
拉取最新工作流 + 关联知识库
所有文件从同一个知识库拉取:
基地址https://xingmang.koushui.cc/learning/knowledge_base/
从官网知识库拉取:
基地址https://xingmang.koushui.cc/learning/knowledge_base/
文件用途🔗
小筑策工作流.md核心工作流(必读)GET ↗
爆款模式-2026.md排版公式 + 标签策略参考GET ↗
旅行博主对标学习文档.md对标博主排版风格参考GET ↗
拉取完成后先读取工作流,按照工作流的步骤逐步执行,再参考其他关联文档。
拉取
3.2
按工作流执行
严格遵循 小筑策工作流.md 中的步骤执行:
选择排版公式 → 嵌入Emoji → 加粗标注 → 生成标签
每完成一个子步骤,自行上报日志到 /agent-api/upload/logs
执行
📦 输出文件:plan.json
{ "style":"攻略型", "formatted_content":"排版后的全文...", "tags": ["#景德镇旅游","#周末去哪儿"...], "bold_count": 7, "emoji_count": 12 }
⬇ 提交给口水
🦞 口水 · 调度接力 T+25s
1
接收小筑策产出
获取 plan.json(排版后正文 + 标签)→ 准备调度下一环节
2
调度颜小匠
传递:最终标题 + 排版后正文 → 要求生成封面
📤 小筑策已自行上报日志(每个子步骤后自动 POST)
口水不做排版确认,直接转发给颜小匠
⬇ 调度颜小匠
🎨 Step 4 · 颜小匠 —— 封面设计(AI生图) T+35s
📥 输入:最终标题 + 排版后的正文
4.1
拉取最新工作流 + 关联知识库
所有文件从同一个知识库拉取:
基地址https://xingmang.koushui.cc/learning/knowledge_base/
从官网知识库拉取:
基地址https://xingmang.koushui.cc/learning/knowledge_base/
文件用途🔗
颜小匠工作流.md核心工作流(必读)GET ↗
封面设计规范.md封面公式 + 设计规范GET ↗
旅行博主对标学习文档.md对标博主封面风格参考GET ↗
小红书规则.md封面违禁合规要求GET ↗
进化洞察.md封面表现历史经验GET ↗
拉取完成后先读取工作流,按照工作流的步骤逐步执行,再参考其他关联文档。
拉取
4.2
按工作流执行
严格遵循 颜小匠工作流.md 中的步骤执行:
提取主题 → 确定设计方向 → AI生图(主选) → AI生图(备选) → 自检封面
每完成一个子步骤,自行上报日志到 /agent-api/upload/logs
执行
📦 输出文件:cover.json + 主选.png + 备选.png
{ "primary": "主选封面文件路径", "backup": "备选封面文件路径", "size": "874x1920", "style": "攻略型", "theme_keywords": ["景德镇","陶瓷","手工艺"] }
⬇ 提交给口水
🦞 口水 · 调度接力 T+38s
1
接收颜小匠产出
获取 cover.json + 主选封面 + 备选封面 → 打包完整内容包
2
调度鉴文师
传递完整内容包(标题+正文+排版+封面+标签)→ 要求全流程审核
📤 颜小匠已自行上报日志(每个子步骤后自动 POST)
颜小匠产出主选+备选,由鉴文师审核决定最终录用
⬇ 调度鉴文师
Step 5 · 鉴文师 —— 全流程审核 T+45s
📥 输入:完整内容包(标题 + 正文 + 排版 + 封面 + 标签)
5.1
拉取最新工作流 + 关联知识库
所有文件从同一个知识库拉取:
基地址https://xingmang.koushui.cc/learning/knowledge_base/
从官网知识库拉取:
基地址https://xingmang.koushui.cc/learning/knowledge_base/
文件用途🔗
鉴文师工作流.md核心工作流(必读)GET ↗
小红书规则.md违禁词 + AI规则 + 处罚规则 + 平台规则GET ↗
封面审核规范.md封面审查评分表GET ↗
封面设计规范.md封面设计标准参考GET ↗
爆款模式-2026.mdCES评分 + 流量标准参考GET ↗
原创检测技术.md查重检测标准GET ↗
旅行博主对标学习文档.md对标博主质量基准参考GET ↗
进化洞察.md历史审核经验参考GET ↗
拉取完成后先读取工作流,按照工作流的步骤逐步执行,再参考其他关联文档。
拉取
5.2
按工作流执行
严格遵循 鉴文师工作流.md 中的步骤执行:
标题审核 → 正文审核 → 封面审核 → 综合评分 → 输出审核报告
每完成一个子步骤,自行上报日志到 /agent-api/upload/logs
执行
📦 输出文件:review.json
{ "title_score": 9, "content_score": 8, "cover_score": 9, "layout_score": 8, "total_score": 85, "conclusion": "pass", "issues": [], "suggestions": ["可以考虑在开头加一句互动引导"] }
⬇ 提交给口水
🦞 口水 · 汇总保存 T+50s
1
保存到官网 contents 草稿
接收鉴文师审核结果 → 若综合评分≥80分,保存到官网内容库:
POST https://xingmang.koushui.cc/api/contents/create-draft
{ "title":"最终标题", "content":"正文全文", "cover_url":"封面链接", "content_type":"攻略", "keywords":["关键词1","关键词2"] }
保存
2
保存到本地桌面
保存到桌面,方便老板取用发布:
mkdir -p /mnt/f/桌面/小红书/contents/20260504
echo "标题: ..." > /mnt/f/桌面/小红书/contents/20260504/content.txt
cp /path/to/cover.png /mnt/f/桌面/小红书/contents/20260504/cover.png
保存
3
标记为小红书待发布
POST https://xingmang.koushui.cc/api/contents/{id}/publish
标记内容已就绪,等待老板手动发布到小红书
标记
4
上传任务完成记录
POST https://xingmang.koushui.cc/agent-api/upload/task
{ "agent_id":"口水", "task_name":"内容生产-景德镇攻略", "status":"completed", "result":"标题+正文+封面+审核全部通过,总耗时50秒" }
任务
📋 Agent 实时日志上报机制 · 每个Agent自身上报
核心原则:每个 Agent 在执行 spawn 指令时,task 中已嵌入日志上报要求。Agent 在自己会话中每完成一个子步骤,就自行 POST 日志到官网 /agent-api/upload/logs。口水不代劳。
Agent上报节点日志内容示例
🎯 星捕手 拉取知识库后 {"step":"拉取知识库","detail":"已拉取最新违禁词库和热点规则"}
联网搜索后{"step":"联网搜索","detail":"完成3个搜索词,命中8个热点"}
热点分类后{"step":"热点分类","detail":"短期热点2个,中期热点3个"}
选题产出后{"step":"选题推荐","detail":"输出3个选题,推荐景德镇周末游"}
✍️ 文小满 拉取知识库后{"step":"拉取知识库","detail":"已拉取标题公式库和账号人设"}
标题生成后{"step":"生成标题","detail":"生成5个备选标题,最佳CTR预期8%"}
正文撰写后{"step":"正文撰写","detail":"600字攻略文,关键词密度4.2%"}
AI味检测后{"step":"AI味检测","detail":"评分7,通过"}
违禁词过滤后{"step":"违禁词过滤","detail":"扫描无违规,通过"}
🏗️ 小筑策 拉取知识库后{"step":"拉取知识库","detail":"已拉取排版公式库"}
选择排版公式后{"step":"选择公式","detail":"选定攻略型排版"}
Emoji嵌入后{"step":"Emoji嵌入","detail":"嵌入12个Emoji,每段不超过2个"}
标签生成后{"step":"标签生成","detail":"生成5个标签"}
🎨 颜小匠 拉取知识库后{"step":"拉取知识库","detail":"已拉取封面设计规范"}
提取主题后{"step":"提取主题","detail":"核心场景:景德镇陶瓷工坊"}
AI生图后(主选){"step":"AI生图-主选","detail":"874x1920,攻略型风格"}
AI生图后(备选){"step":"AI生图-备选","detail":"不同角度,暖色调"}
✅ 鉴文师 拉取知识库后{"step":"拉取知识库","detail":"已拉取最新审核标准"}
标题审核后{"step":"标题审核","detail":"字数18字,无违禁词,评分9/10"}
正文审核后{"step":"正文审核","detail":"600字,AI味7分,无违禁词"}
封面审核后{"step":"封面审核","detail":"与正文高度匹配,评分9/10"}
综合评分后{"step":"综合评分","detail":"85分,通过"}
打回时{"step":"综合评分","status":"failed","detail":"65分,封面匹配度不足,打回颜小匠"}
📊 阿策 数据采集后{"step":"数据采集","detail":"点赞235,收藏189,评论67,转发45"}
AI分析后{"step":"AI分析","detail":"调用通义千问,分析6个维度"}
📤 spawn 指令中的日志上报模板(口水下发task时嵌入)
每个 Agent 的 task 描述中都明确包含以下日志上报要求:
任务:搜索景德镇热门景点 请按以下步骤执行: 1. 拉取最新工作流 + 关联知识库 基地址:https://xingmang.koushui.cc/learning/knowledge_base/ 拉取:星捕手工作流.md + 小红书规则.md + 小红书规则.md + 旅行博主对标学习文档.md 2. 严格按照工作流中的步骤执行 【⚠️ 日志上报要求 — 每完成一个子步骤必须执行】 工作流中的每个子步骤完成后,立即执行以下命令上传日志: curl -X POST "https://xingmang.koushui.cc/agent-api/upload/logs" \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "X-API-Key: agent-upload-2026-secret" \ -d '{ "agent_id": "星捕手", "task_id": "note_001_20260504", "step": "当前步骤名称", "sub_agent": "具体Agent名", "status": "completed", "duration_ms": 步骤耗时, "detail": "做了什么+产出了什么" }' 【最终输出】 完成所有步骤后,将以下文件保存到 workspace-hunter/work/: - search_result.json(完整的热点报告) 【注意事项】 - 每一步完成后都必须上传日志,不能延迟或批量上报 - 如果某一步失败,上传 status=failed 日志并中断流程返回 - 耗时(duration_ms) 是当前步骤的耗时,不是累计耗时
⚡ 这样做的效果:每个Agent在自己的会话里自己调用 curl 上报,不需要等口水来汇总。官网日志页面能实时看到每个Agent的执行进度。

🟡 数据分析体系 · 完整时间线

📥 Step 1 · 数据采集 发布后T+12h
1.1
内容发布12小时后,提醒老板填写数据
口水定时提醒 → "景德镇攻略已发布12小时,请填写数据"
老板在内容管理页面填入:点赞数、收藏数、评论数、转发数、曝光量
提醒
1.2
老板填写数据
在官网内容管理页面填写:
POST /api/contents/{id}/fill-data
{ "likes": 235, "favorites": 189, "comments": 67, "shares": 45, "impressions": 8500 }
手动
📦 输出文件:data.json
{ "content_id":"note_001", "likes":235, "favorites":189, "comments":67, "shares":45, "impressions":8500 }
⬇ 通知阿策分析
📊 Step 2 · 阿策AI分析 T+5s
📥 输入:data.json(发布数据)+ draft.json(原文内容)
2.0
拉取最新工作流 + 关联知识库
所有文件从同一个知识库拉取:
基地址https://xingmang.koushui.cc/learning/knowledge_base/
从官网知识库拉取:
基地址https://xingmang.koushui.cc/learning/knowledge_base/
文件用途🔗
阿策工作流.md核心工作流(必读)GET ↗
小红书规则.md评分标准 + 处罚规则参考GET ↗
爆款模式-2026.mdCES公式 + 流量层级标准GET ↗
进化洞察.md历史洞察参考 + 对比验证GET ↗
旅行博主对标学习文档.md对标博主数据基准参考GET ↗
⚡ 拉取完成后先读取工作流,按照工作流的步骤逐步执行,再参考其他关联文档。
⚡ 确保使用最新分析标准,因为这些指标和规则会动态更新
拉取
2.1
按工作流执行
严格遵循 阿策工作流.md 中的步骤执行:
计算基础指标 → AI驱动分析 → 提炼洞察 → 生成分析报告
每完成一个子步骤,自行上报日志到 /agent-api/upload/logs
执行
📦 输出文件:analysis_result.json
{ "ces_score": 678, "er": "6.5%", "traffic_level": "小爆", "dimension_scores": {...}, "insights": {...}, "suggestions": [...] }
⬇ 提交给官网进化日志

🟢 知识进化体系 · 完整时间线

📤 Step 1 · 分析结果提交到官网 T+2s
1.1
阿策提交分析结果
POST https://xingmang.koushui.cc/api/analysis
{ "content_id":"note_001", "analysis_data": {...}, "insights": {...} }
上传
1.2
官网生成进化日志
服务器存储分析结果 → 生成进化日志记录
更新统计:今日分析数、累计洞察数
存储
⬇ 通知小艺同步
🔄 Step 2 · 进化日志同步到本地知识库 T+3s
2.1
小艺提取洞察
GET https://xingmang.koushui.cc/api/evolution
提取最新进化日志 → 分类解析洞察
拉取
2.2
更新本地知识库
按洞察类型更新对应文件:
- title_patterns → 更新文小满工作流.md 标题公式
- cover_patterns → 更新颜小匠工作流.md 设计规范
- avoid_patterns → 更新鉴文师工作流.md 审核标准
写入 进化洞察.json
更新
2.3
同步到官网服务器
使用 paramiko 将本地知识库推送到官网:
scp learning/knowledge_base/*.json root@49.232.54.236:/var/www/xingmang/learning/knowledge_base/
同步
⬇ 知识路由器合并 + 更新官网
🧠 Step 3 · 知识路由器(云端小艺执行,合并更新) T+5s(每日学习/AI分析后)
📥 核心原则(已决策·方案A+方案二)
✅ 方案A(取消口水分发):各Agent执行前自行从官网拉取最新工作流。
✅ 方案二(时间错峰):每日学习提前产出 → 早间篇使用;阿策分析提前介入 → 午间/傍晚篇使用合并版。
知识路由器负责将两个来源的更新合并后统一推送到官网知识库,Agent不再通过口水分发获得更新。
⏰ 调整后的完整时间线
05:00 🟢 每日学习(云端小艺)→ 搜索/分析/更新知识库 → 推送到官网 ↓ 05:30 🧠 知识路由器合并 → 确保官网知识库已包含今日更新 ↓ 06:00 ☀️ 内容生产-早(各Agent从官网拉取最新工作流 ✅) ↓ 08:00 🟡 检查待分析 → 阿策分析前一天数据 ↓ 08:05 🧠 知识路由器合并 → 将阿策洞察写入官网知识库 ↓ 10:00 🌤️ 内容生产-午(各Agent从官网拉取含洞察的最新版 ✅) ↓ 17:00 🌆 内容生产-晚(各Agent从官网拉取最新版 ✅) ↓ 20:00 🟡 检查待分析 → 阿策分析
3.1
读取每日学习更新内容
从官网获取今日学习产出的更新文件清单:
修改了哪些工作流文件、新增了哪些违禁词、更新了哪些AI规则
拉取
3.2
读取阿策最新洞察
从官网获取阿策刚刚产出的 analysis_result.json:
6维度评分 + 结构化洞察 + 优化建议
拉取
3.3
逐条对比,分类处理
📋 决策规则:
├── 无冲突 → 直接写入对应工作流 + knowledge_base
├── 有重复 → 保留较新的版本
└── 有矛盾 → 暂停,报老板裁决

例:阿策洞察"攻略类标题加天数效果更好" → 写入文小满工作流.md 的标题公式库
合并
3.4
写入官网知识库
将合并后的结果推送到官网:
→ 更新 /learning/knowledge_base/文小满工作流.md
→ 更新 /learning/knowledge_base/颜小匠工作流.md
→ 更新 /learning/knowledge_base/小红书规则.md
→ 更新 /learning/knowledge_base/小红书规则.md
→ 更新 /learning/knowledge_base/进化洞察.json
同步
📦 输出:官网知识库已更新(各Agent执行前自动拉取,无需分发)
⬇ 各Agent执行前,自行从官网拉取最新工作流
📚 每日学习任务(05:00 cron) 每日05:00
⏰ 调整为 05:00 执行,确保在06:00内容生产前完成知识更新,各Agent可直接从官网拉取最新规则。
1
学习小红书官方动态
使用 xiaoyi-web-search 搜索:
"小红书 2026年 创作者规则 更新"
"小红书 限流 处罚 最新"
搜索
2
分析热榜内容
使用 daily-hot-news 或搜索分析当日热榜TOP10
提取:爆款标题公式、封面风格、内容结构
分析
3
研究违禁案例
搜索"小红书 违规 处罚 案例 2026"
提取新增的限流/处罚规则
研究
4
AI检测技术研究
研究:pHash、MD5、HSV、BERT等AI检测技术
提炼:新的规避方案
研究
5
生成学习报告
写入 learning/daily/2026-05-04.md
更新 小红书规则.md / 小红书规则.md / 小红书规则.md
产出
6
推送到官网知识库
上传学习报告和知识库到官网 → 知识路由���在下一次调度时合并阿策洞察
同步
🔄 完整闭环:发布数据 → 分析洞察 → 知识路由器合并 → 各Agent自取官网最新工作流 → 下次内容质量提升
✅ 方案A(取消口水分发,Agent自取) + ✅ 方案二(阿策洞察提前介入,错峰更新)

🛠️ 官网 API 清单 · 完整端点

📄 内容管理 API
端点方法说明调用方
/api/contents GET 获取所有内容列表 星捕手、小艺
/api/contents/{id} GET 获取单个内容详情 阿策、小艺
/api/contents/create-draft POST 创建内容草稿 口水
/api/contents/{id}/publish POST 标记内容为已发布 口水
/api/contents/{id}/fill-data POST 填写发布数据(点赞/收藏/评论等) 老板(手动)
/api/contents/{id} DELETE 删除内容 管理员
/api/contents/pending-reminder GET 获取待填写数据的内容列表 小艺(定时检查)
📚 知识库 API(公开只读)
端点方法说明调用方
/learning/knowledge_base/小红书规则.mdGET违禁词库所有Agent
/learning/knowledge_base/小红书规则.mdGETAI规则文小满、鉴文师
/learning/knowledge_base/小红书规则.mdGET处罚规则鉴文师
/learning/knowledge_base/小红书规则.mdGET小红书完整规则文档所有Agent
/learning/knowledge_base/账号人设.mdGET账号人设文档文小满
/learning/knowledge_base/星捕手工作流.mdGET星捕手工作流星捕手
/learning/knowledge_base/文小满工作流.mdGET文小满工作流文小满
/learning/knowledge_base/小筑策工作流.mdGET小筑策工作流小筑策
/learning/knowledge_base/颜小匠工作流.mdGET颜小匠工作流颜小匠
/learning/knowledge_base/鉴文师工作流.mdGET鉴文师工作流鉴文师
/learning/knowledge_base/阿策工作流.mdGET阿策工作流阿策
/learning/knowledge_base/旅行博主对标学习文档.mdGET旅行博主对标文档所有Agent
/learning/knowledge_base/封面设计规范.mdGET封面设计规范颜小匠、鉴文师
/learning/knowledge_base/进化洞察.jsonGET进化洞察数据所有Agent
/learning/daily/YYYY-MM-DD.mdGET每日学习报告小艺
/learning/updates/latest.jsonGET最新变更清单口水
📊 分析与日志 API
端点方法说明调用方
/api/analysisPOST提交阿策分析结果阿策
/api/evolutionGET获取进化日志小艺
/agent-api/upload/statusPOST上传Agent状态口水
/agent-api/upload/logsPOST上传Agent流水线日志各Agent自身上报
/agent-api/upload/taskPOST上传Agent任务记录口水
/agent-api/agentsGET获取各Agent实时状态前端
/agent-api/agents/{id}/tasksGET获取Agent真实任务记录前端
/agent-api/agents/{id}/logsGET获取Agent运行日志前端
📐 关键数据格式示例
创建内容草稿
POST /api/contents/create-draft
{
 "title": "景德镇两天一夜攻略",
 "content": "正文全文...",
 "cover_url": "https://...cover.png",
 "content_type": "攻略",
 "keywords": ["景德镇","周末游"]
}
填写发布数据
POST /api/contents/{id}/fill-data
{
 "likes": 235,
 "favorites": 189,
 "comments": 67,
 "shares": 45,
 "impressions": 8500
}
Agent自身上报日志(每个子步骤后)
POST /agent-api/upload/logs
{
 "agent_id": "星捕手",
 "task_id": "note_001",
 "step": "联网搜索",
 "sub_agent": "星捕手",
 "status": "completed",
 "duration_ms": 800,
 "detail": "完成3个搜索词,命中8个热点"
}
Agent认证
所有上传请求需添加Header:
X-API-Key: agent-upload-2026-secret
Content-Type: application/json