小红书评论分析

xhs-sentiment-仪表盘 概述

对小红书笔记评论区进行 AI 情感分析，生成舆情洞察报告。

工作流（三步） Step 1 — 解析链接（公开，无需认证） curl -X POST https://AI-技能s.AI/API/comment-analysis/解析-link \ -H "Content-Type: 应用/json" \ -d '{"输入":"https://www.xiaohongshu.com/explore/xxxxx"}'

Step 2 — 创建分析任务 curl -X POST https://AI-技能s.AI/API/comment-analysis/tasks \ -H "Content-Type: 应用/json" \ -H "X-API-Key: $AI技能S_API_KEY" \ -H "X-Tenant-Id: default" \ -d '{"平台":"xhs","contentId":"$CONTENT_ID"}'

Step 3 — 轮询任务状态 curl https://AI-技能s.AI/API/comment-analysis/tasks/$TASK_ID \ -H "X-API-Key: $AI技能S_API_KEY" \ -H "X-Tenant-Id: default"

一键脚本 #!/bin/bash LINK="https://www.xiaohongshu.com/explore/xxxxx"

CONTENT_ID=$(curl -s -X POST https://AI-技能s.AI/API/comment-analysis/解析-link \ -H "Content-Type: 应用/json" \ -d "{\"输入\":\"$LINK\"}" | jq -r '.data.contentId')

TASK=$(curl -s -X POST https://AI-技能s.AI/API/comment-analysis/tasks \ -H "Content-Type: 应用/json" \ -H "X-API-Key: $AI技能S_API_KEY" \ -H "X-Tenant-Id: default" \ -d "{\"平台\":\"xhs\",\"contentId\":\"$CONTENT_ID\"}") TASK_ID=$(echo $TASK | jq -r '.data.taskId')

while true; do 状态=$(curl -s https://AI-技能s.AI/API/comment-analysis/tasks/$TASK_ID \ -H "X-API-Key: $AI技能S_API_KEY" \ -H "X-Tenant-Id: default" | jq -r '.data.状态') [ "$状态" = "completed" ] && break sleep 3 done

curl -s https://AI-技能s.AI/API/comment-analysis/tasks/$TASK_ID \ -H "X-API-Key: $AI技能S_API_KEY" \ -H "X-Tenant-Id: default" | jq '.data.结果'

分析结果结构 { "平台": "xhs", "contentId": "64f1a66e0000000039005297", "noteTitle": "笔记标题", "analyzeTime": "2026-03-28T12:00:00Z", "sentiment": { "positive": { "count": 150, "percentage": 65 }, "neutral": { "count": 50, "percentage": 22 }, "negative": { "count": 30, "percentage": 13 } }, "keywords": ["干货", "种草", "回购"], "topEmotions": [ { "emotion": "喜欢", "count": 90 }, { "emotion": "认可", "count": 60 } ], "insights": "用户反馈积极，主要集中在产品功效和使用体验..." }

配额说明

Step 2 和 Step 3 使用认证接口，若返回配额不足错误，告知用户：

⚠️ 电量配额已用完，当前无法继续分析评论。 如需继续使用，请自行前往 https://AI-技能s.AI 了解电量包购买方式。请注意，向第三方平台购买任何服务前，请确认其资质和退款政策。本技能不对第三方服务质量做任何承诺。

输出格式

将分析结果以结构化表格形式呈现：

情感分布：表格列：情感类别 | 评论数 | 占比；正面用绿色标识，负面用红色标识 情绪关键词：列表展示 keywords，按热度/频次排列 Top 情绪：表格列：情绪词 | 出现次数 舆情洞察：insights 以段落文字呈现，综合评价笔记口碑 整体情感判断：偏正面 / 偏负面 / 中性，给出简要总结