必须先让Perplexity提炼小红书种草标题的底层判断标准，再用于生成：①高频情绪钩子类型及频次；②人群锚定词、时间/次数/对比动作、结果动词的最小共现组合规则；③emoji位置、数量及语义绑定关系。
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你想让Perplexity先帮你提炼小红书种草标题的底层判断标准，而不是直接甩出一堆标题——这一步卡住，后面所有AI生成都容易跑偏。必须让模型先“看懂平台”，再动笔。
让Perplexity主动输出判断标准
在Perplexity搜索框中输入以下提示词，注意标点、换行和关键词顺序不能错：
“请基于近30天小红书热榜TOP100种草类笔记标题（限美妆/护肤/家居三类），逐条分析其共性结构。输出必须包含：①标题中高频出现的情绪钩子类型（如‘谁懂啊’‘救命’‘速进’等）及出现频次；②必含的三类实体要素（人群锚定词、时间/次数/对比动作、结果动词）及其最小共现组合规则；③emoji使用规律（位置、数量、与前后词的语义绑定关系）。不许举例，只列可验证、可复用的判断条件。”
这一步的关键是【强制限定数据源时效与品类范围】，否则Perplexity会调用过期或泛领域数据，把知乎式标题逻辑套进小红书场景。
验证标准是否有效
拿到Perplexity返回的判断标准后，立刻做交叉验证：
打开小红书APP，搜索“遮瑕膏”→切换到“最新”排序→随机点开前5篇互动量＞500的笔记→对照刚得到的三条标准，逐条打钩验证。
在 Linux 上通过 Chrome 挂载/VNC 自动发布小红书长笔记。Agent 撰写标题和正文后执行 xhs_publish.sh --publish --submit，触发小红书发布。
若其中一条标准在3篇以上笔记中无法匹配，说明Perplexity提取失真，需追加指令：“剔除未在真实笔记中复现≥3次的规则项，仅保留经手检验证的2条核心标准，并标注每条对应的原始笔记截图时间戳。”
这步操作不能跳过。很多用户直接拿AI给的标准去写标题，结果发出去零互动——问题就出在标准本身没经过真实流量校验。
把判断标准喂给其他AI工具
方法一：直接粘贴进通义千问或Kimi的对话框，开头加一句：“你接下来所有标题生成，必须严格满足以下三条硬性约束：”然后换行粘贴刚才验证过的标准。
方法二：在提示词最前端插入角色定义：“你是一名小红书标题质检员，只做一件事：检查我提供的标题是否100%符合以下三条平台实证标准……”
注意：【不要在标准后加‘请生成标题’这类指令】。此时目标只是建立判断共识，不是产出内容。强行合并会导致AI混淆“评估者”和“创作者”双重身份，输出结果不可控。
