你刚完成一次书桌改造，想写小红书，却发现套用模板后文字像别人的经历。真正有用的起点是你为什么改、做了什么、哪里还不满意，而不是先找一段万能开场。

先盘点自己的证据

把实际照片、尺寸记录、材料与操作顺序列出来，区分已经做过和计划以后做的部分。没有记账就别编精确预算，没有长期使用就别说用了半年仍然如何。把这些事实写成素材卡，后续每段都能回到一张照片或一条真实记录。

参考内容用来发现读者会问什么

搜索同主题笔记，按图文或视频类型读取详情，观察它们解释哪些问题、遗漏哪些条件。比如线材如何走、桌面尺寸适合什么房间，都可能值得在自己的稿子里回应。但别把作者的材料清单当成自己买过的物品，也别直接拼接几篇文字。

按实际决策顺序写初稿

可以先说原来的困扰，再解释方案选择、操作和结果，最后写仍未解决的部分。这个顺序应由你的经历决定，不是每篇必须一致。若请 AI 起草，提供素材卡与不能补充的内容，要求未知信息留空、所有第一人称经历都来自你给的事实。

最后检查照片与文字能否互相支持

逐段核对尺寸、数量和时间，删去看上去漂亮但没有证据的效果描述。让一个没参与改造的人读稿，看看能否理解适用条件。搜索接口不会直接完成原创写作，也不保证笔记发布后的表现。最终交付一份真实材料支撑的初稿和待补清单；照片没拍到或尺寸没测过的地方先补材料，再决定是否写进正文，不为追求完整把计划写成已完成。

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

对应接口文档 · 返回免费查询工具

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