name: knowledge-card-factory version: 1.0.0 description: 智慧知識卡片生產流水線。自動化完成熱點發現、內容深挖、AI 配圖、多端釋出的完整流程。適用於自媒體運營、知識分享、品牌營銷等場景。 author: OpenClaw AgentSkills Architect tags: - content-creation - automation - social-media - ai-workflow - productivity requires: - brave-search - agent-reach - nano-banana-pro - xiaohongshu-mcp optional: - card-renderer - weather - feishu-doc - summarize

Knowledge Card Factory

智慧知識卡片生產流水線 — 從選題到釋出的全自動化解決方案。

何時使用

當用戶需要： - 快速生產社交媒體內容 - 製作知識卡片/資訊圖 - 自動化內容釋出流程 - 熱點追蹤與借勢營銷

觸發關鍵詞： - "做一張知識卡片" - "幫我生成內容發小紅書" - "自動化內容生產" - "熱點內容創作"

工作流程

1. 熱點發現 (brave-search)

# 使用 brave-search 搜尋熱點
# 示例: 搜尋 AI 行業趨勢
search_query = "{使用者指定的主題} 最新 趨勢 2026"

輸出: - 熱點話題列表 - 相關新聞報道 - 關鍵資料點

2. 內容深挖 (agent-reach)

# 使用 agent-reach 跨平臺抓取
# 支援: Twitter/X, 小紅書, B站, 公眾號, 微博, LinkedIn

操作: 1. 基於熱點話題搜尋多平臺內容 2. 提取核心觀點和資料 3. 生成內容摘要

3. 卡片創作

方案 A: AI 配圖 (nano-banana-pro)

提示詞模板:
"Create a {style} style illustration about {topic}, 
featuring {key_elements}, modern, clean design"

方案 B: 卡片渲染 (card-renderer)

支援風格:
- Mac Pro 風格
- 賽博朋克
- 包豪斯
- 清新簡約

4. 多端釋出 (xiaohongshu-mcp)

釋出配置:
  platform: xiaohongshu
  content:
    title: {生成的標題}
    body: {生成的正文}
    images: [{圖片路徑}]
    tags: [{話題標籤}]

使用示例

示例 1: 製作 AI 趨勢卡片

使用者指令:

"幫我做一張 AI Agent 發展趨勢的知識卡片，發到小紅書"

執行步驟:

7w4.net小蔥技能站收錄全網優質技能，值得收藏。

# Step 1: 熱點發現
topics = brave_search("AI Agent 發展趨勢 2026")

# Step 2: 內容深挖
content = agent_reach(
    platforms=["twitter", "xiaohongshu", "wechat"],
    query="AI Agent trends"
)

# Step 3: 生成配圖
image = nano_banana_pro(
    prompt="AI Agent ecosystem diagram, futuristic style",
    size="1024x1024"
)

# Step 4: 釋出
result = xiaohongshu_publish(
    title="2026 AI Agent 五大趨勢",
    content=content.summary,
    images=[image]
)

輸出:

✅ 知識卡片已釋出
📄 標題: 2026 AI Agent 五大趨勢
🔗 連結: https://xiaohongshu.com/note/xxx
👀 預覽: [卡片圖片]

示例 2: 天氣出行指南

使用者指令:

"幫我做一張北京週末出行天氣指南"

執行步驟:

# Step 1: 獲取天氣
weather_data = weather("北京", days=3)

# Step 2: 搜尋熱門景點
spots = brave_search("北京週末熱門景點")

# Step 3: 渲染卡片
card = card_renderer(
    template="清新簡約",
    data={
        weather: weather_data,
        recommendations: spots
    }
)

配置選項

workflow.json

{
  "name": "knowledge-card-factory",
  "version": "1.0.0",
  "stages": [
    {
      "id": "discover",
      "skills": ["brave-search"],
      "config": {
        "result_limit": 10,
        "freshness": "week"
      }
    },
    {
      "id": "research",
      "skills": ["agent-reach"],
      "config": {
        "platforms": ["twitter", "xiaohongshu", "wechat"],
        "max_results": 20
      }
    },
    {
      "id": "create",
      "skills": ["nano-banana-pro", "card-renderer"],
      "config": {
        "default_style": "cyberpunk",
        "image_size": "1024x1024"
      }
    },
    {
      "id": "publish",
      "skills": ["xiaohongshu-mcp"],
      "config": {
        "auto_publish": false,
        "require_confirmation": true
      }
    }
  ],
  "error_handling": {
    "retry": 3,
    "on_failure": "save_draft"
  }
}

錯誤處理

注意事項

1. 釋出前確認: 預設開啟 require_confirmation，確保使用者稽核後再發布
2. 內容質量: 生成的內容需要使用者確認，避免 AI 幻覺
3. 圖片版權: AI 生成圖片需標註來源
4. 平臺規則: 不同平臺有不同釋出限制，注意合規

擴充套件能力

• 新增新渠道: 實現對應平臺的 Skill 介面
• 自定義模板: 在 templates/ 目錄新增卡片模板
• 資料來源擴充套件: 在 sources/ 目錄新增新資料來源

這是一款幫助自媒體創作者自動化生產內容的工具，可以一鍵完成從選題到小紅書釋出的全流程。文件寫得很清晰，示例豐富，四個工作階段銜接自然，還提供了多種卡片風格可選。不足之處是缺少故障排除指南，新手遇到問題可能需要自己摸索；另外文件中提到的部分可選功能沒有完整說明。總體來說質量不錯，適合經常需要做內容卡片的人使用。