每天都存几篇小红书参考，到周末回顾时，同一篇热门笔记可能出现了四次。如果把每天记录的互动加起来，它会看上去比实际更突出。周复盘需要先处理重复与时间，再谈发现。

这周的起止日期写清楚

约定时区和起止日期，区分本周发布与本周观察到两种范围。按搜索参数查询，并通过详情核对时间；无法确认的条目单独放置。你可以做其中一种复盘，但不能混着写成平台正式周榜。保留查询条件，别人才能理解样本怎么来的。

按笔记标识合并每日清单

同一篇笔记建立一个主记录，下面保留不同查询时点的观察。互动数通常是当时可见的累积值，不能把几天的数相加当一周总量。若比较两个时点的差异，要说明时间间隔与缺失情况，不能把中途没查到的值当零。

主题归类以内容为依据

对入选图文或视频分别取详情，人工判断解决的读者问题。作者资料仅作为当次背景，不倒推历史粉丝规模。周表可以列来源、主题、首次见到时间、本周观察记录、值得学习的表达和资料缺口。AI 可辅助归并主题，但不能自动给出全站份额或增长原因。

复盘最终服务于下一周计划

选出几个值得进一步研究的读者问题，为每个写下一步要找的材料。比如一类笔记说明很清楚但缺操作限制，你可以准备真实验证，而不是直接复制标题。样本不足时缩小结论，不补造排行榜。最后交付一页有日期边界的观察与行动单，说明哪些发现来自重复看到、哪些来自不同来源，让每周积累真正增加理解，而不是增加重复计数。

这篇用到的接口

完整地址与参数

GET https://api.trmesh.com/openapi/api/v1/xiaohongshu/app_v2/search_notes

参数 类型 必填 含义
keyword string 是 搜索关键词
page integer 否 页码，从1开始
sort_type string 否 排序方式
note_type string 否 笔记类型
time_filter string 否 发布时间筛选
search_id string 否 搜索ID，翻页时传入首次搜索返回的值
search_session_id string 否 搜索会话ID，翻页时传入首次搜索返回的值
source string 否 来源
ai_mode integer 否 AI模式：0=关闭, 1=开启

可以复制的 Python 请求

安装 requests 并在环境变量中设置 TRMESH_API_TOKEN。把示例用户名或作品 ID 换成你要查询的对象。

import os
import requests

# 使用自己的 TRMesh 开发者密钥；不要将密钥写入网页。
url = "https://api.trmesh.com/openapi/api/v1/xiaohongshu/app_v2/search_notes"
params = {
    "keyword": "美食推荐",
    "page": "1",
    "sort_type": "general",
    "note_type": "不限",
    "time_filter": "不限",
    "source": "explore_feed",
    "ai_mode": "0"
}
response = requests.get(
    url, params=params, timeout=30,
    headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['TRMESH_API_TOKEN']}"},
)
response.raise_for_status()
payload = response.json()
print(payload)  # 先核对真实响应，再提取业务字段

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