输入你的笔记内容（标题、正文、话题、封面、图片、视频），后端会根据 小红书大盘数据 匹配优秀笔记，从而对你的笔记进行诊断并得出 分析结果 包括量化指标和改进说明
🔧 设计理念
量化
题火后台使用自研的 洞察模型 ，将爬取的笔记数据输入到模型，通过 机器学习 产生一个模型（持续更新），后续的评分都依赖该模型
原来类似量化交易，将大量K线数据输入并产生自己的投资模型
AI
由Agent分析用户上传的笔记图片、视频，并输入 洞察模型 进行理解；除此之外Agent还担任分析报告角色
大数据
题火后台目前有大量账号正在 7 × 24 小时不停爬取笔记数据，经过大量训练的 洞察模型 评分会越来越准确
🚀 快速开始
1. 安装
🔴 方式一：一句话安装，将下面这句话复制给你的 Agent（推荐）
请根据 https://teeho.chat/skill-install.md 的说明安装或升级题火 Agent Skill。
如果无法访问 teeho.chat，请改用 GitHub 安装说明：
请根据 https://github.com/mingzhizhiren/teeho/blob/main/docs/skill-install.md 的说明安装或升级题火 Agent Skill。
方式二：使用源码安装
克隆仓库。正式或可复现安装应从 Releases 页面选择一个 Tag，并通过 --branch <release-tag> 固定版本；下面的命令获取最新开发源码：
git clone --depth 1 https://github.com/mingzhizhiren/teeho.git
cd teeho仓库中的 skills/teeho/ 是完整、自包含的可安装目录。将整个目录复制到目标 Agent 官方支持的 Skill 目录，并保持目录名为 teeho。
如果目标已经存在，请先确认版本并备份，不要直接混合覆盖新旧文件。随后从最终安装位置执行本地验证：
python -B -S -X utf8 "<AGENT_SKILLS_DIR>/teeho/tools/teeho.py" installation python -B -S -X utf8 "<AGENT_SKILLS_DIR>/teeho/tools/teeho.py" help
两个命令都应成功输出逐行 JSON；installation 应返回 state: ready，help 应返回非空的 displayText 和帮助主题列表。
方式三：安装 GitHub Release 包
从 GitHub Releases 下载 teeho-agent-skill.zip。解压后应得到顶层 teeho/ 目录；核对版本和文件清单后，将它安装到目标 Agent 的 Skill 目录。Release 包是经过验证的最小运行包，不包含测试、缓存或用户数据。
🔴 2. 开始第一次诊断
正确附加封面以及笔记其他图片，然后发送笔记信息（注意不要ctrl+c直接复制图片给你的Agent，因为Agent会看不到这张图片的具体位置）
诊断这篇小红书笔记，标题、正文、话题和图片如下……
也可以直接选择整理好的素材文件夹：
诊断这个文件夹里的小红书笔记：D:\Notes\my-post
生成结果如下：
可以根据分析结果对你的笔记进行优化调整，以及对比当天大盘你的笔记算好还是算差。
🔥 题火 · 笔记诊断
✨ 当前可用积分 35
【诊断完成】
🎯 洞察引擎评分: 4.22 / 10 ⬜
同类笔记模型中位分: 4.54
同类笔记模型最高分: 6.19
同类笔记模型最低分: 2.89
════════════════════════════════════════
【内容分析】
内容一致性: ★★★★☆ (4/5)
标题、正文与图片均围绕居家咖啡制作、拉花和拍摄展开，整体一致；但“窗边自然光”和居家咖啡店氛围在画面中未得到明确呈现。
• Body: "先找窗边自然光"
现有封面与内容描述主要为深色桌面和操作台，未能明确对应窗边自然光。
• Title: "在家拍出咖啡店氛围感"
图片明确呈现咖啡与拉花，但未提供足够环境信息以确认“在家”或咖啡店氛围。
相较参考笔记的不足
未发现有依据的不足
⚠️ 高风险用词
🔎 最 - Body: 推广中的极限或绝对化表达；普通形容词需核对上下文。
════════════════════════════════════════
【笔记关键指标】
标题长度: 10 · 一般
同类参考范围: 13.5 ~ 18.5
标题 Emoji 比例: 0% · 优秀
同类参考范围: 0% ~ 5.36%
正文长度: 179 · 较差
同类参考范围: 65.5 ~ 113
每一段文字数量: 88.5 · 优秀
同类参考范围: 65.5 ~ 113
列表/步骤项数量: 0 · 优秀
同类参考范围: 0 ~ 0
话题数量: 7 · 较差
同类参考范围: 9.75 ~ 10
...
════════════════════════════════════════
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3. 在后续对话中继续
查看当前诊断进度。
显示完整分析结果。
查看我过去的分析报告。
请告诉我题火如何使用？
👀 一分钟看懂题火
flowchart LR
U[用户说一句话] --> A[Agent 理解需求]
A --> C[确认笔记与素材]
C --> T[题火启动分析]
T --> R[返回完整诊断报告]
R --> H[保存到本机历史]
题火把复杂的分析流程封装在 Agent Skill 中。用户不需要自己搜索同类型优秀笔记以及热点信息，无需人工做发布前诊断，节省诊断优化笔记时间，让创作者集中精力在笔记内容上。
诊断完成后，Agent 会交付完整报告，报告包括优秀笔记评分中位数、最低分、最高分以及优化意见
🙋 常见问题
题火会帮我撰写或改写小红书笔记吗？
不会。题火只诊断已有内容，不代写笔记，也不会在报告之后擅自附加改写方案。
题火支持哪些输入？
支持笔记中附加图片或视频的本机素材文件夹。正文可以为空，但诊断需要标题、话题和封面。
题火只能在某个特定 Agent 中使用吗？
题火以 Agent Skill 形式分发，通过随附的 Python CLI 工作，不绑定单一 Agent 产品。实际可用性取决于宿主是否支持读取 Skill、执行本机 Python 和访问题火服务。
哪些数据会发送到题火服务？
启动诊断后，用户确认的笔记文字和媒体会发送到题火服务处理。登录凭据保存在用户数据目录中，不写入 Skill 源码，也不会返回给 Agent。请只提交你有权处理的内容。
历史报告保存在哪里？
已登录账号的报告按账号隔离保存在本机。匿名报告以明文保存在公共本机历史目录中，同一系统的其他用户可能读取。清理历史不会删除原始素材。
题火收费吗？
用户有免费额度（每日积分）可用于图片笔记的分析，通过✨积分来保证作者的token不被击穿
但是视频目前不支持免费（如果需要视频分析需要购买Coffee套餐）。
题火后台有大量的笔记数据都是靠爬虫爬取，视频分析需要消耗大量的token，以作者的经济实力无法支持大家免费使用视频分析功能🙏
📝 部署文档
安装步骤见自部署指南。源码不包含下述线上服务的私有洞察模型、爬取数据或商业运营系统；Agent Skill 仍可独立安装。
如果我做的工具可以帮助到你，那将是我的荣幸👍
许可证与商业使用
本仓库采用 PolyForm Noncommercial License 1.0.0：允许非商业使用、修改和再分发， 但未经单独书面授权不得用于商业目的。本项目属于源码开放（source-available）项目，不是 OSI 认证的开源软件。
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