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舆情罗盘（Sentiment Compass）— AI 驱动的社交媒体舆情监测与分析工具。监控小红书、抖音、微博、微信公众号关键词提及，AI 情感分析（🟢正面 / 🟡中性 / 🔴负面），自动生成舆情报告，负面超阈值时飞书/邮件预警。触发词：舆情、舆情监测、社交媒体监控、情感分析、Brand Monitori...
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name: sentiment-compass
description: "舆情罗盘（Sentiment Compass）— AI 驱动的社交媒体舆情监测与分析工具。监控小红书、抖音、微博、微信公众号关键词提及，AI 情感分析（🟢正面 / 🟡中性 / 🔴负面），自动生成舆情报告，负面超阈值时飞书/邮件预警。触发词：舆情、舆情监测、社交媒体监控、情感分析、Brand Monitoring、负面预警、社媒监测"
override-tools: []
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# 舆情罗盘（Sentiment Compass）
AI 驱动的社交媒体舆情监测与分析工具。监控小红书、抖音、微博、微信公众号关键词提及，实时情感分析，自动预警。
## 功能概览
| 功能 | 说明 |
|------|------|
| 平台监测 | 小红书、抖音、微博、微信公众号关键词搜索 |
| AI 情感分析 | 🟢正面 / 🟡中性 / 🔴负面 + 原因摘要 |
| 舆情报告 | 总提及量、情感占比、热度趋势、重点帖子 |
| 自动预警 | 负面提及超阈值时飞书/邮件推送 |
| 定时调度 | OpenClaw Cron 定时抓取 |
| 存储 | 本地 SQLite + JSON |
**关键**：不依赖任何平台官方 API，纯 Playwright 抓取公开内容。
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## 快速开始
### 监测关键词
```
用户：监测关键词"某品牌"，监控小红书和抖音
用户：添加舆情监控，关键词"某产品"，平台：微博+微信公众号
```
→ Skill 解析关键词和平台 → 创建监控任务 → 立即执行首次抓取 → 返回结果摘要
### 查看舆情报告
```
用户：查看"某品牌"的舆情报告
用户：最近7天"某竞品"的舆情趋势如何？
```
→ 返回结构化报告：总提及量、正/中/负占比、热度趋势、重点帖子列表
### 设置预警规则
```
用户：设置负面预警，关键词"某品牌"，阈值10条/天，超过就通知我
用户：配置飞书预警，推送到"运营群"
```
→ 配置负面阈值和推送渠道 → 每次抓取后自动判断是否触发
### 管理监控任务
```
用户：查看我的舆情监控列表
用户：删除"某品牌"的监控任务
用户：暂停"某竞品"的监控
```
---
## 订阅套餐
| 套餐 | 月费 | 功能 |
|------|------|------|
| FREE | 免费 | 1个关键词，1个平台（小红书），每日50条，基础情感分析 |
| Standard | ¥29/月 | 3个关键词，2个平台（小红书+抖音），每日300条，邮件预警 |
| Pro | ¥99/月 | 10个关键词，4个平台，每日1000条，报告生成，优先级抓取 |
| Max | ¥299/月 | 不限关键词，4个平台，不限条数，API接口，飞书预警，专业报告 |
### Token 前缀
`SENTIMENT-{TIER}`（FREE/STD/PRO/MAX），Plan ID 待配置。
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## 平台监测详情
### 小红书
- **搜索入口**：`https://www.xiaohongshu.com/search_result?keyword={关键词}&source=web_explore_search`
- **反检测**：Playwright headless，UA 轮换，随机延迟 3~8s
- **内容提取**：笔记标题、正文、作者、点赞/收藏/评论数、发布时间
### 抖音
- **搜索入口**：`https://www.douyin.com/search/{关键词}`
- **反检测**：Playwright headless，滚动模拟，延迟加载处理
- **内容提取**：视频标题、作者、点赞/评论/分享数、发布时间
### 微博
- **搜索入口**：`https://s.weibo.com/weibo?q={关键词}&typeall=1`
- **反检测**：Playwright headless，UA 轮换
- **内容提取**：微博正文、作者、转发/评论/点赞数、发布时间
### 微信公众号
- **搜索入口**：`https://weixin.sogou.com/weixin?type=2&query={关键词}`
- **反检测**：Playwright headless
- **内容提取**：文章标题、摘要、公众号名称、阅读量、发布时间
---
## 情感分析
基于 GLM-4 API 的中文语义情感分析：
```
输入：帖子正文 / 评论内容
输出：
sentiment: "positive" | "neutral" | "negative"
score: -1.0 ~ 1.0（负到正）
reason: 简要原因摘要
```
**分析规则**：
- 🟢 正面（positive）：score > 0.1
- 🟡 中性（neutral）：-0.1 <= score <= 0.1
- 🔴 负面（negative）：score < -0.1
---
## 预警规则
| 规则 | 说明 |
|------|------|
| 负面阈值 | 每日负面提及超过 N 条触发（默认 5 条） |
| 趋势预警 | 负面率环比上升 > 20% 时触发 |
| 推送渠道 | 飞书群机器人 / 邮件（SMTP） |
### 飞书预警消息模板
```
🔴 舆情预警 | {关键词}
⏰ 时间：{时间}
📊 今日负面：{negative_count} 条（阈值：{threshold}）
📈 负面率：{negative_rate}%
📌 最新负面帖子：
• {标题} — {平台} @{作者}
```
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## 使用示例
### 示例 1：品牌舆情监控
```
用户：监控"某咖啡品牌"，覆盖小红书和抖音，每天早上9点抓取
```
→ 创建任务 → 返回配置确认 → 下次 Cron 触发时执行首次抓取
### 示例 2：竞品负面预警
```
用户：当"某竞品"出现负面帖子时，飞书通知我
```
→ 设置负面阈值预警 → 配置飞书群机器人 → 负面超阈值时自动推送
### 示例 3：舆情报告查看
```
用户：生成"某品牌"本周舆情报告
```
→ 本地 SQLite 查询本周数据 → AI 生成摘要 → 返回 Markdown 格式报告
---
## 核心脚本
详见 `scripts/sentiment.py`，完整实现：
```python
from scripts.sentiment import SentimentCompass
compass = SentimentCompass(tier="PRO")
# ─── 关键词监控 ───────────────────────────
compass.add_keyword(
keyword="某品牌",
platforms=["xhs", "douyin", "weibo", "wechat"],
frequency="daily", # 6h/12h/daily/weekly
priority=1, # 1=高优先级（Pro+）
)
# ─── 执行抓取（手动） ──────────────────────
results = compass.crawl_keyword("某品牌")
# ─── 情感分析（单条） ────────────────────
analysis = compass.analyze_sentiment("这个产品真的很好用，强烈推荐！")
# → {"sentiment": "positive", "score": 0.85, "reason": "包含'很好用''强烈推荐'等正面词汇"}
# ─── 批量分析（节省 API 调用）────────────
batch = compass.batch_analyze([
"产品很好，值得购买",
"质量太差了，完全不值这个价",
"还行吧，中规中矩",
])
for item in batch:
print(f"[{item['sentiment']}] {item['text'][:30]}")
# ─── 生成报告 ───────────────────────────
report = compass.generate_report(keyword="某品牌", days=7)
print(report["summary"]) # AI 生成的文字摘要
print(report["stats"]) # 统计数据
# ─── 检查预警 ───────────────────────────
alerts = compass.check_alerts(keyword="某品牌")
if alerts:
compass.send_feishu_alert(alerts)
# ─── 列出监控任务 ───────────────────────
tasks = compass.list_tasks()
for t in tasks:
print(f" {t['keyword']} — {t['platforms']} — {t['status']}")
```
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## 技术实现
- **爬虫**：Playwright（headless）抓取动态页面，UA 轮换，随机延迟 3~8s，反检测
- **AI 分析**：GLM-4 API（`open.bigmodel.cn`），批量分析节省 token
- **存储**：SQLite（`~/.sentiment-compass/data.db`）+ JSON 配置文件
- **调度**：OpenClaw Cron，支持 6h/12h/daily/weekly 频率
- **推送**：飞书群机器人 Webhook / 邮件 SMTP
### 数据模型
```sql
-- 监控任务
CREATE TABLE tasks (
id INTEGER PRIMARY KEY,
keyword TEXT UNIQUE,
platforms TEXT, -- 逗号分隔：xhs,douyin,weibo,wechat
frequency TEXT DEFAULT 'daily',
priority INTEGER DEFAULT 0,
status TEXT DEFAULT 'active',
created_at TEXT,
last_crawl_at TEXT
);
-- 帖子数据
CREATE TABLE posts (
id INTEGER PRIMARY KEY,
keyword TEXT,
platform TEXT, -- xhs/douyin/weibo/wechat
post_id TEXT,
title TEXT,
content TEXT,
author TEXT,
author_id TEXT,
likes INTEGER DEFAULT 0,
comments INTEGER DEFAULT 0,
shares INTEGER DEFAULT 0,
published_at TEXT,
fetched_at TEXT,
url TEXT UNIQUE
);
-- 情感分析结果
CREATE TABLE analyses (
id INTEGER PRIMARY KEY,
post_id INTEGER REFERENCES posts(id),
sentiment TEXT, -- positive/neutral/negative
score REAL, -- -1.0 ~ 1.0
reason TEXT,
analyzed_at TEXT
);
-- 预警记录
CREATE TABLE alerts (
id INTEGER PRIMARY KEY,
keyword TEXT,
alert_type TEXT, -- threshold/trend
threshold INTEGER,
negative_count INTEGER,
negative_rate REAL,
triggered_at TEXT,
notification_sent INTEGER DEFAULT 0
);
```
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## 常见问题
| 问题 | 解答 |
|------|------|
| 会封号吗？ | 纯公开内容抓取，每次请求间隔 3~8s 随机延迟，失败重试 3 次 |
| 支持需要登录的内容吗？ | 当前版本不支持登录页面 |
| 情感分析准确吗？ | 基于 GLM-4 中文语义理解，准确率取决于文本长度和语境 |
| 最多监控多少关键词？ | FREE=1, STD=3, PRO=10, MAX=不限 |
| 数据保留多久？ | FREE=7天，STD=30天，Pro+=90天 |
| 如何配置飞书预警？ | 提供群机器人 Webhook URL 即可，无需应用权限 |
---
## 套餐限制
```python
TIER_LIMITS = {
"FREE": {"max_keywords": 1, "platforms": ["xhs"], "daily_limit": 50, "history_days": 7},
"STD": {"max_keywords": 3, "platforms": ["xhs","douyin"], "daily_limit": 300, "history_days": 30, "alert_email": True},
"PRO": {"max_keywords": 10, "platforms": ["xhs","douyin","weibo","wechat"], "daily_limit": 1000, "history_days": 90, "report": True, "priority": True},
"MAX": {"max_keywords": -1, "platforms": ["xhs","douyin","weibo","wechat"], "daily_limit": -1, "history_days": -1, "api": True, "feishu_alert": True, "pro_report": True},
}
```
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