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OpenClaw： suspicious
VirusTotal： suspicious
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OpenClaw： suspicious

The skill's purpose (designing XHS covers) matches its content, but the runtime instructions and scripts expect sensitive Lovart cookies/JWTs and include insecure TLS-workarounds while the registry me...

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VirusTotal： suspicious VT 报告

静态扫描： clean

No suspicious patterns detected.

README 未提供

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        "changelog": "AI Agent Skill：为小红书帖子生成高质量封面图和内容图卡\n\n经 5 轮实战验证、6 次翻车迭代沉淀的配图方法论。 不是\"调 API 生成图片\"——是一套从审美调研、创意构思、prompt 编写到生成交付的完整工作流。\n\n✨ 特性\n🎯 6 阶段标准流程：调研 → 分析 → 确认 → prompt → 生成 → 检查\n🧠 14 条实战翻车经验（Gotchas）：按严重程度分级，避免重复踩坑\n🖌️ 核心审美原则：从用户情绪出发设计封面，而非技术概念\n🤖 Lovart 完整操作手册：agent-browser 自动化 Phase 0-5 全流程\n✅ 8 项 prompt 自检 checklist：发送前最后一道质量关卡\n📊 审美积累体系：定期浏览 + 分类归档，持续提升审美水平\n🐍 Python 图卡生成器：PIL 批量生成纯文字卡，Design Token 可配置\n📁 目录结构\nxiaohongshu-cover-gen\/\n├── SKILL.md                          # ⭐ 核心 Skill 文件（加载此文件）\n├── README.md                         # 项目说明\n├── .gitignore\n│\n├── references\/                       # 参考文档\n│   ├── lovart-operation.md           # Lovart 平台完整操作手册\n│   ├── prompt-checklist.md           # Prompt 发送前 8 项自检\n│   ├── research-platforms.md         # 调研平台操作指南\n│   └── aesthetic-guide.md            # 审美积累文档模板 & 指南\n│\n├── scripts\/                          # 辅助脚本\n│   ├── gen_text_cards.py             # Python 图卡生成器\n│   ├── check_jwt.sh                  # Lovart JWT 过期检查\n│   └── download_image.sh             # Lovart 图片下载（绕过 SSL）\n│\n└── templates\/                        # 模板文件\n    ├── design-tokens.md              # Design Token 模板 + 3 种配色示例\n    └── iteration-log.md              # 迭代日志模板\n🚀 Quick Start\n1. 作为 Agent Skill 使用\n将 SKILL.md 加载到你的 AI Agent（如 CodeBuddy、Cursor、Claude 等），Agent 会自动按照 Skill 中定义的流程工作。\n\n触发词：小红书配图、封面生成、图卡设计、XHS cover、social media image\n\n2. 首次使用前准备\nLovart 账号（生成封面图）\n注册 Lovart 账号\n在浏览器 DevTools 中导出 3 个关键 cookies：usertoken、useruuid、webid\n保存为 .lovart_cookies.json（格式见 references\/lovart-operation.md）\nPython 环境（生成文字图卡）\npip install Pillow\n3. 工作流概览\n收到帖子内容\n    ↓\n阶段 0：精准调研（10min）— Dribbble + 小红书 + 品牌官网\n    ↓\n阶段 1：帖子分析 → 配图方案\n    ↓\n阶段 2：方案确认 + 素材需求前置\n    ↓\n阶段 3：写 prompt（过 8 项自检）\n    ↓\n阶段 4：Lovart 生成 \/ Python 图卡\n    ↓\n阶段 5：整合检查\n🛠️ 前置依赖\n依赖\t用途\t必需？\nLovart 账号\tAI 生图\t✅ 封面图必需\nagent-browser\t浏览器自动化\t✅ Lovart 操作必需\nNode.js\tJWT 检查 + 图片下载\t✅\nPython 3 + Pillow\t文字图卡生成\t可选（纯文字卡时用）\n📖 核心理念\n封面只有 0.5 秒的生存时间\n小红书信息流中，用户拇指飞速滑动。封面的职责不是\"完整传达信息\"，而是在 0.5 秒内制造好奇心和点击欲。\n\n从用户情绪出发，不是从技术概念出发\n这是 5 轮迭代最核心的认知沉淀。\n\n❌ 错误：帖子讲 AI 论文 → 画一个大脑（最直线的联想 = 最缺乏创意的路径）\n\n✅ 正确：帖子讲\"马斯克点赞的 AI 论文\" → 画一个 3D Clay 马斯克竖大拇指\n\n审美 > 工具\n配图能力的核心不是工具操作，而是审美和生态理解。工具可以学会，审美才是壁垒。\n\n⚠️ 已知限制\nLovart 不支持 headless 浏览器 OAuth 登录，必须手动提供 cookies\nLovart JWT 有效期约 7 天，需定期更新\nagent-browser 命令长度限制 ≤ 1024 字节，长 prompt 需分段输入\nagent-browser wait 超过 30s 会触发 idle timeout，需分段等待\nLovart 连续操作可能触发 hCaptcha，建议每次会话只生 1-2 张\na.lovart.ai SSL 证书与 curl\/Python 不兼容，图片下载必须用 Node.js\n📝 License\nMIT\n\n🙏 致谢\nLovart — AI 设计生成工具\nDribbble — 设计灵感来源\nPillow (PIL) — Python 图像处理\n5 轮实战中踩过的所有坑 🕳️",
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