📦 knowledge-card-factory — 知识卡片工厂
v1.0.0一键完成热点发现、内容深挖、AI配图、多端发布的知识卡片全自动生产线，适用于自媒体、知识分享与品牌营销。
by 详细分析 ▾
运行时依赖
版本
Initial release of Knowledge Card Factory – a fully automated workflow for creating and publishing knowledge cards. - Enables end-to-end automation: topic discovery, deep content mining, AI-generated illustration, and cross-platform publishing. - Integrates with platforms like Xiaohongshu for automated content push. - Flexible card styles (Mac Pro, cyberpunk, minimalist, etc.) and workflow configuration. - Robust error handling: retries, downgrade strategies, and draft saving on publishing failure. - Extensible with custom templates, data sources, and new publishing channels.
安装命令
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何时使用
当用户需要：- 快速生产社交媒体内容
- 制作知识卡片/信息图
- 自动化内容发布流程
- 热点追踪与借势营销
触发关键词：
- “做一张知识卡片”
- “帮我生成内容发小红书”
- “自动化内容生产”
- “热点内容创作”
工作流程
1. 热点发现 (brave-search)
``bash
# 使用 brave-search 搜索热点
# 示例: 搜索 AI 行业趋势
search_query = "{用户指定的主题} 最新 趋势 2026"
`
输出:
- 热点话题列表
- 相关新闻报道
- 关键数据点
2. 内容深挖 (agent-reach)
`bash
# 使用 agent-reach 跨平台抓取
# 支持: Twitter/X, 小红书, B站, 公众号, 微博, LinkedIn
`
操作:
- 基于热点话题搜索多平台内容
- 提取核心观点和数据
- 生成内容摘要
3. 卡片创作
方案 A: AI 配图 (nano-banana-pro)
`
提示词模板:
"Create a {style} style illustration about {topic}, featuring {key_elements}, modern, clean design"
` 方案 B: 卡片渲染 (card-renderer)
`
支持风格:
- Mac Pro 风格
- 赛博朋克
- 包豪斯
- 清新简约
` 4. 多端发布 (xiaohongshu-mcp)
`yaml
发布配置:
platform: xiaohongshu
content:
title: {生成的标题}
body: {生成的正文}
images: [{图片路径}]
tags: [{话题标签}]
` 使用示例
示例 1: 制作 AI 趋势卡片
用户指令:
“帮我做一张 AI Agent 发展趋势的知识卡片，发到小红书”
执行步骤:
`python
# Step 1: 热点发现
topics = brave_search("AI Agent 发展趋势 2026")
# Step 2: 内容深挖
content = agent_reach(
platforms=["twitter", "xiaohongshu", "wechat"],
query="AI Agent trends"
)
# Step 3: 生成配图
image = nano_banana_pro(
prompt="AI Agent ecosystem diagram, futuristic style",
size="1024x1024"
)
# Step 4: 发布
result = xiaohongshu_publish(
title="2026 AI Agent 五大趋势",
content=content.summary,
images=[image]
)
`
输出:
`
✅ 知识卡片已发布
📄 标题: 2026 AI Agent 五大趋势
🔗 链接: https://xiaohongshu.com/note/xxx
👀 预览: [卡片图片]
`
示例 2: 天气出行指南
用户指令:
“帮我做一张北京周末出行天气指南”
执行步骤:
`python
# Step 1: 获取天气
weather_data = weather("北京", days=3)
# Step 2: 搜索热门景点
spots = brave_search("北京周末热门景点")
# Step 3: 渲染卡片
card = card_renderer(
template="清新简约",
data={
weather: weather_data,
recommendations: spots
}
)
`
配置选项
workflow.json
`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"
}
}
` 错误处理
| 错误类型 | 处理方式 |
|------------|------------------------------|
| 搜索失败 | 重试 3 次，使用缓存数据 |
| 配图生成失败 | 降级到文字卡片 |
| 发布失败 | 保存本地草稿，通知用户 |
注意事项
发布前确认: 默认开启require_confirmation`，确保用户审核后再发布- 内容质量: 生成的内容需要用户确认，避免 AI 幻觉
- 图片版权: AI 生成图片需标注来源
- 平台规则: 不同平台有不同发布限制，注意合规
扩展能力
- 添加新渠道: 实现对应平台的 Skill 接口
- 自定义模板: 在 templates/ 目录添加卡片模板
- 数据源扩展: 在 sources/ 目录添加新数据源