CompanyInformation

企业舆情监测与风险预警技能。基于 FEEDAX API 查询特定上市公司的新闻资讯和舆情动态，支持情感分析（正面/负面/中性）、舆情热度评估、行业分类和关联公司识别。使用场景：用户查询特定公司新闻、监测企业舆情风险、分析公司口碑、研究上市公司动态、追踪企业负面事件、评估投资风险、了解行业竞争格局等。触发示例："查询万科最近的新闻"、"宁德时代有什么负面消息"、"比亚迪最新动态"、"恒大集团舆情怎么样"、"腾讯近期报道"、"茅台公司新闻"、"京东负面舆情"、"阿里巴巴最新资讯"等。支持按公司名称或关键词查询，按情感倾向筛选，返回情感得分、资讯热度、行业分类、关联公司等多维度分析数据。

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企业舆情 (Company Information)

基于 FEEDAX API 的企业舆情监测与风险预警技能，提供全面的企业资讯查询能力。

⚠️ 前置条件：配置 API Key

使用本技能前，必须先配置 API Key。

检查配置

查看 .env 文件是否存在且包含有效的 API Key：

bash

cat .env

如果未配置

返回以下错误提示：

GE1003: 未配置 API Key，请前往 https://www.feedax.cn 免费申请，完成后请告诉我 API Key 以便我记住

在 .env 文件中添加：

env

FEEDAX_API_KEY=your_api_key_here

注意: 如果 .env 文件不存在，请创建该文件并添加上述内容。API Key 请联系管理员获取。

API Key 错误码说明

错误码	说明	解决方案
GE1003	未配置 API Key	前往 https://www.feedax.cn 申请
GE1004	API Key 已失效	检查 API Key 有效性，或重新申请
GE1005	API Key 已过期	前往 https://www.feedax.cn 重新申请
GE1006	API Key 无效	前往 https://www.feedax.cn 重新申请
GE1007	账户余额不足	前往 https://www.feedax.cn 充值

服务错误处理

当 API 服务暂时不可用时，系统会返回友好的错误提示：

HTTP 状态码	错误提示
400	请求参数错误，请检查输入
401/403	API Key 可能无效或已过期
429	请求过于频繁，请稍后再试
500	服务器内部错误
502	服务暂时不可用，请稍后再试
503	服务维护中，请稍后再试
504	网关超时，请稍后再试
连接超时	请求超时，请稍后再试
连接错误	无法连接到服务器，请检查网络或稍后再试

一、接口信息

接口地址: 221.6.15.90:18011
接口 URI: /data-service/v1/news/company/external/query
请求方式: POST
Content-Type: application/json; charset=UTF-8

二、参数说明

2.1 必传参数

参数名	类型	说明
`apiKey`	String	平台分配的密钥，身份校验必传
`companyName`	String	公司名称（与 keyWordQuery 二选一）
`keyWordQuery`	Object	关键词查询对象（与 companyName 二选一）

keyWordQuery 结构:

json

{
    "keyword": "搜索关键词",
    "queryFields": ["1", "2"]
}

queryFields: ["1", "2"] - 1=正文，2=标题

2.2 分页与排序

参数名	类型	默认值	说明
`pageNum`	Integer	0	页码（从 0 开始）
`pageSize`	Integer	20	每页数量，1 ≤ size ≤ 100
`sortBy`	String	`publish_date`	默认按发布时间排序。仅当用户明确要求按热度排序时才修改
`sortType`	String	`DESC`	排序方式：ASC/DESC

sortBy 可选值:

publish_date - 默认。按发布时间排序，获取最新内容
heat_scores - 按热度排序

排序规则：

默认行为：按 publish_date（发布时间）排序，获取最新发布的舆情
用户明确要求时：当用户说"按热度排序"、"最热门的"等，才使用 heat_scores

2.3 内容筛选

参数名	类型	默认值	说明
`sentiments`	Array	`[]`	情感倾向列表：正面/负面/中性，空数组表示全部
`industrySwResults`	Array	`[]`	申万行业列表，空数组表示全部
`newsImportanceLevels`	Array	`[]`	重要程度列表，空数组表示全部

2.4 时间筛选

参数名	类型	默认值	说明
`startTime`	Long	自动计算	查询开始时间（13 位毫秒时间戳）
`endTime`	Long	当前时间	查询结束时间（13 位毫秒时间戳）

2.5 互动数据筛选

参数名	类型	说明
`publicOpinionHeatScore`	Integer	舆情热度得分
`viewCount`	Integer	浏览数
`shareCount`	Integer	转发数

三、情感倾向分类 (sentiments)

情感	值	说明
正面	`正面`	积极、利好的企业新闻
负面	`负面`	消极、风险警示的企业新闻
中性	`中性`	客观陈述的企业新闻

四、输出 JSON 格式

4.1 请求示例

json

{
    "apiKey": "YOUR_API_KEY",
    "companyName": "万科",
    "sentiments": [],
    "industrySwResults": [],
    "newsImportanceLevels": [],
    "pageNum": 0,
    "pageSize": 20,
    "sortBy": "publish_date",
    "sortType": "DESC",
    "startTime": 1774211938071,
    "endTime": 1774838338071
}

4.2 响应示例

json

{
    "code": 200,
    "message": "success",
    "total": 156,
    "data": [
        {
            "articleTitle": "万科发布 2025 年业绩预告，净利润同比增长",
            "articleContent": "...",
            "articleSummary": "万科发布 2025 年业绩预告，预计净利润同比增长 10%-15%...",
            "infoSource": "新浪财经",
            "articleUrl": "https://...",
            "releaseDate": 1774838338071,
            "articleSentiment": "正面",
            "articleImportanceLevel": "高",
            "publicOpinionHeatScore": 85,
            "viewCount": 12500,
            "shareCount": 320,
            "golaxyCompanyTagResults": [
                {
                    "compName": "万科企业股份有限公司",
                    "compSentimentScore": 0.6,
                    "isMajorComp": true,
                    "newsRelevance": 0.95,
                    "stockInfo": {
                        "stockCode": "000002",
                        "stockShortName": "万科 A"
                    }
                }
            ],
            "industryCsrcVos": [{"industryCategoryName": "房地产业"}],
            "industrySwVos": [{"industrySw1Name": "房地产"}]
        }
    ]
}

4.3 必须展示字段

每条资讯必须包含以下 11 个核心字段：

序号	字段	API 字段名	说明
1	新闻标题	`articleTitle`	资讯标题
2	新闻摘要	`articleSummary`	资讯内容摘要
3	情感倾向	`articleSentiment`	正面/负面/中性
4	新闻来源	`infoSource`	发布媒体/来源
5	股票代码	`golaxyCompanyTagResults[].stockInfo.stockCode`	股票代码
6	股票简称	`golaxyCompanyTagResults[].stockInfo.stockShortName`	股票简称
7	行业分类	`industrySwVos[].industrySw1Name`	申万一级行业
8	公司名称	`golaxyCompanyTagResults[].compName`	相关公司名称
9	公司别称	`golaxyCompanyTagResults[].compAlias`	公司别称列表
10	舆情热度	`publicOpinionHeatScore`	舆情热度得分
11	事件标签	`golaxyCompanyTagResults[].companyTags[].tag_name`	公司事件标签（三级标签）

五、解析规则

5.1 关键词解析

从用户输入中提取核心检索关键词（公司名称）。

关键词提取规则

提取核心词：从用户输入中提取公司名称（1-2 个）
同义词扩充：为公司名称添加常见简称
情感词处理：情感词（负面、正面）不放入关键词，通过 sentiments 参数控制

关键词解析示例

用户输入	公司名
万科新闻	`万科`
宁德时代负面	`宁德时代`
比亚迪最新动态	`比亚迪`
腾讯控股舆情	`腾讯`

5.2 情感倾向映射

用户表述	sentiments
负面/负面信息/风险/担忧/暴雷	`["负面"]`
正面/正面信息/利好/好消息	`["正面"]`
中性	`["中性"]`
全部情感/不指定	`[]`

5.3 时间范围计算

用户表述	计算方式
6 小时	当前时间 - 6 小时
24 小时/一天	当前时间 - 24 小时
3 天	当前时间 - 3 天
7 天/一周	当前时间 - 7 天
30 天/一个月	当前时间 - 30 天

5.4 排序方式映射

默认规则：除非用户明确要求，否则一律使用 publish_date（发布时间）排序

用户表述	sortBy	说明
无明确要求	`publish_date`	默认，获取最新发布的内容
按热度/热门/最火的	`heat_scores`	按热度排序
最新/最近/新发布的	`publish_date`	按发布时间排序（默认）

关键规则：

默认行为：用户只说"搜索 XX 新闻"，没有提到排序方式 → 使用 publish_date
明确要求时：用户说"搜索最热门的 XX"、"按热度排序" → 使用 heat_scores
时间优先：用户关注时效性 → 使用 publish_date
热度优先：用户关注传播度 → 使用 heat_scores

5.5 重要程度映射

用户表述	newsImportanceLevels
重要/重大	`["高"]`
一般/普通	`["中"]`
全部	`[]`

六、通用规则

必传参数: apiKey 和 companyName（或keyWordQuery）必须传入
逻辑关系: List 类型参数多值之间为或关系，不同参数之间为且关系
时间规则: 时间戳为 13 位毫秒级
数值范围: Min ≤ Max，否则筛选无效

七、数据返回方式

7.1 返回格式

搜索结果以 双通道 方式返回：

通道 1：对话展示（摘要）

在对话中展示 前 5 条 数据的摘要信息
必须展示 11 个核心字段：
1. 新闻标题
2. 新闻摘要
3. 情感倾向
4. 新闻来源
5. 股票代码
6. 股票简称
7. 行业分类
8. 公司名称
9. 公司别称
10. 舆情热度
11. 事件标签（三级标签）

通道 2：文件输出（完整数据）

自动保存 所有返回数据 到 CSV 和 MD 文件
文件位置：./company_information_<时间戳>.csv 和 ./company_information_<时间戳>.md
CSV 包含完整字段，MD 包含统计分析和数据说明

7.2 文件格式示例

CSV 文件字段:

text

发布时间，标题，摘要，来源，情感倾向，股票代码，股票简称，行业分类，公司名称，公司别称，舆情热度，事件标签，URL

MD 说明文件内容:

markdown

# 企业舆情查询结果说明

**查询公司**: 万科
**查询时间范围**: 近 7 天
**数据日期**: 2026-04-02 18:45:00
**结果总数**: 156 条
**接口状态**: code=200, message=success

## 情感分布
- 中性：98 条
- 正面：35 条
- 负面：23 条

## 重要程度分布
- 高：45 条
- 中：67 条
- 低：44 条

## 公司情感得分
- 平均得分：0.35（偏正面）
...

7.3 使用建议

快速浏览：查看对话中的前 5 条摘要
深度分析：打开 CSV/MD 文件获取完整数据进行进一步处理
数据导出：CSV 文件可直接导入 Excel 或其他分析工具

八、搜索执行方式

8.1 CLI 命令行工具（推荐）

文件: scripts/query_company_information.py

通过命令行调用企业舆情 API，支持所有筛选参数。

基础用法

bash

# 基础搜索
python3 scripts/query_company_information.py --company "万科"

# 搜索指定情感倾向（最近 7 天）
python3 scripts/query_company_information.py --company "宁德时代" --sentiments 负面 --days 7

# 搜索关键词
python3 scripts/query_company_information.py --keyword "恒大集团" --days 14

# 搜索公司正面资讯
python3 scripts/query_company_information.py --company "比亚迪" --sentiments 正面 --days 30

参数说明

必填参数（二选一）

参数	简写	说明
`--company`	`-c`	公司名称
`--keyword`	`-k`	搜索关键词

情感筛选

参数	简写	说明
`--sentiments`	`-s`	情感倾向：正面/负面/中性（可多选）

分页与排序

参数	简写	默认值	说明
`--days`	`-d`	7	查询天数
`--page`	`-p`	0	页码（从 0 开始）
`--size`	`-n`	20	每页数量
`--sort-by`		`publish_date`	排序字段
`--sort-type`		`DESC`	排序方式：ASC/DESC

输出控制

参数	简写	说明
`--verbose`	`-v`	显示详细内容（摘要）
`--output-dir`		输出目录（默认当前目录）
`--no-output`		不生成输出文件，仅显示结果
`--api-key`		FEEDAX API Key（也可通过环境变量提供）

完整示例

bash

# 搜索万科负面舆情，最近 14 天
python3 scripts/query_company_information.py \
    --company "万科" \
    --sentiments 负面 \
    --days 14 \
    --size 20 \
    --verbose

输出结果

对话显示：自动在终端显示结果摘要（序号、时间、情感、标题、来源、公司信息、热度）
CSV 文件：完整数据保存至 ./company_information_<时间戳>.csv
MD 文件：统计分析保存至 ./company_information_<时间戳>.md

8.2 API Key 配置方式

API Key 需要通过以下方式之一提供（优先级从高到低）：

命令行参数: --api-key "your-api-key"
环境变量: export FEEDAX_API_KEY="your-api-key"
配置文件: 在 scripts/ 目录创建 config.json，内容为 {"api_key": "your-api-key"}

九、示例对话

用户: 搜索万科最近 7 天的负面新闻，按热度排序

解析结果:

json

{
    "apiKey": "YOUR_API_KEY",
    "companyName": "万科",
    "sentiments": ["负面"],
    "industrySwResults": [],
    "newsImportanceLevels": [],
    "pageNum": 0,
    "pageSize": 20,
    "sortBy": "heat_scores",
    "sortType": "DESC",
    "startTime": 1774211938071,
    "endTime": 1774838338071
}

执行命令:

bash

python3 scripts/query_company_information.py \
    --company "万科" \
    --sentiments 负面 \
    --days 7 \
    --sort-by heat_scores

十、执行流程

收到用户搜索请求后，必须按以下步骤顺序执行：

Step 1: 检查 API Key 配置

bash

cat .env | grep FEEDAX_API_KEY

如果返回空或文件不存在，提示用户："未配置 API Key，请前往 https://www.feedax.cn 申请，完成后请告诉我 API Key 以便我记住"
如果存在有效的 API Key，继续下一步

Step 2: 解析用户输入

从用户自然语言中提取以下参数：

提取项	对应 CLI 参数	示例
公司名称	`--company`	"万科新闻" → `--company "万科"`
情感倾向	`--sentiments`	"负面" → `--sentiments 负面`
时间范围	`--days`	"最近 3 天" → `--days 3`
排序方式	`--sort-by`	"按热度" → `--sort-by heat_scores`

Step 3: 构建并执行 CLI 命令

根据解析结果构建命令并执行：

bash

python3 scripts/query_company_information.py --company "公司名" --sentiments 负面 --days 7

Step 4: 返回结果

在对话中显示结果摘要（10 个必须展示字段）
完整数据自动保存至 CSV 和 MD 文件

执行示例

用户输入: "搜索万科最近 7 天的负面新闻"

执行命令:

bash

python3 scripts/query_company_information.py --company "万科" --sentiments 负面 --days 7

十一、注意事项

时间参数: 使用 Unix 时间戳（毫秒），脚本会自动计算
页码: 从 0 开始计数
情感倾向: 正面、负面、中性，不传表示全部
公司名称: 公司名称和关键词至少填写一个
API Key: 必须提供，支持三种配置方式
输出文件: 默认生成 CSV 和 MD 文件，可使用 --no-output 禁用

十二、参考文件

scripts/query_company_information.py - 主查询脚本
scripts/config.json - API Key 配置文件（可选）
.env - 环境变量配置文件

数据来自 FEEDAX 企业资讯监测平台，涵盖新闻、社交媒体、论坛、金融平台等多种信源。

CompanyInformation

Install

企业舆情 (Company Information)

⚠️ 前置条件：配置 API Key

检查配置

如果未配置

API Key 错误码说明

服务错误处理

一、接口信息

二、参数说明

2.1 必传参数

2.2 分页与排序

2.3 内容筛选

2.4 时间筛选

2.5 互动数据筛选

三、情感倾向分类 (sentiments)

四、输出 JSON 格式

4.1 请求示例

4.2 响应示例

4.3 必须展示字段

五、解析规则

5.1 关键词解析

关键词提取规则

关键词解析示例

5.2 情感倾向映射

5.3 时间范围计算

5.4 排序方式映射

5.5 重要程度映射

六、通用规则

七、数据返回方式

7.1 返回格式

通道 1：对话展示（摘要）

通道 2：文件输出（完整数据）

7.2 文件格式示例

7.3 使用建议

八、搜索执行方式

8.1 CLI 命令行工具（推荐）

基础用法

参数说明

完整示例

输出结果

8.2 API Key 配置方式

九、示例对话

十、执行流程

Step 1: 检查 API Key 配置

Step 2: 解析用户输入

Step 3: 构建并执行 CLI 命令

Step 4: 返回结果

执行示例

十一、注意事项

十二、参考文件

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