精准抓取小红书用户对AI提示词的真实学习需求，需先用site:xiaohongshu.com/ intitle:提示词（含“怎么用”等动作词）并排除非原生页面，再通过标题括号内容区分教程类（如“卡在哪”）与模板类（如“可编辑”）需求，最后人工验证高赞评论中的具体行为断点。
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你想在Perplexity里精准抓取小红书用户对AI提示词的真实学习需求，但搜“小红书提示词教程”返回结果里混着“直接复制就能发”的模板帖、“万能公式合集”的搬运号内容，还有大量标题带“保姆级”却正文全是截图拼贴的伪教程——不拆解意图，根本分不清用户要的是操作断点解析，还是可替换文字的交付物。
先筛出原生笔记，排除平台干扰源
打开Perplexity新对话框，第一行输入：【site:xiaohongshu.com/ intitle:提示词 (intext:“怎么用” OR intext:“手把手” OR intext:“从0开始” OR intext:“避坑指南”) -inurl:search -inurl:login -inurl:tag -inurl:collection】。末尾斜杠和四组排除参数缺一不可，否则会混入小红书后台跳转页、标签页等非用户原创内容，这些页面没有真实评论和操作反馈数据。
这一步做完，结果页只保留标题含动作引导动词、正文有步骤说明的原生笔记，自动过滤掉90%的二道贩子内容。
看括号内容，锁定真实意图类型
拿到搜索结果后，逐条扫视标题，重点盯括号里的信息：
立即进入“豆包AI人工智官网入口”；
立即学习“豆包AI人工智能在线问答入口”；
方法一：括号里出现“截图”“报错”“步骤”“卡在哪”“第三步崩了”，90%是教程类需求。这类用户处于学习启动期，需要过程感，比如“(附报错代码截图)”“(新手卡在第4步)”。
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。
方法二：括号里出现“可编辑”“已排版”“替换文字即可”“手机可发”，基本是模板类需求。这类用户要即战力，不是理解过程，比如“(Notion可直接导入)”“(改个产品名就能发)”。
【括号内容才是真实意图的唯一锚点，标题主干常被“AI提示词”这种中性词占位，实际需求全藏在括号里】。
按四类用户分别验证评论痛点
第一步：点开每条结果，确认摘要末尾含“回复”“楼中楼”“蹲一个”等小红书特有互动标识——有则大概率是真实评论区截取。
第二步：进入对应小红书笔记，手动下滑至评论区，按点赞数排序，优先看第1～3条高赞评论。
第三步：遇到“已试过”“练了两天”“粘贴后段落全挤成一团”等具体描述，立刻记录；若看到“买了课”“试听完来反馈”“用豆包跑不通”，说明是真实用户行为断点，不是运营号话术。
这一步操作起来很简单，直接把文件拖进去就行。但必须人工验证，因为Perplexity生成的摘要可能把笔记标题误标为“评论”。
