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brand-sentinel

v1.0.0

品牌舆情哨兵:搜索公开平台的品牌相关信息,自动去重和时效过滤,输出结构化结果供 LLM 做风险分级和预警。 触发场景:监控某品牌/产品的公开舆情、搜索负面信息并按时间筛选、定时巡查品牌口碑、竞品舆情对比。 关键词:品牌监控、舆情搜索、负面信息、口碑巡查、舆情预警、品牌声誉、sentinel、舆情哨兵。 不做的事:...

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Install

openclaw skills install brand-sentinel

brand-sentinel — 品牌舆情哨兵

搜索公开平台的品牌相关信息 → 去重 → 时效过滤 → 输出结构化结果。

核心脚本

scripts/sentinel.py — 纯 Python(无第三方依赖),调用 AutoGLM Web Search API。

依赖

  • Python 3.10+
  • 本地 AutoGLM Token 服务运行中(http://127.0.0.1:18432/get_token
  • certifi 包(SSL 证书,通常已预装)

用法

命令行

# 基本用法
python3 scripts/sentinel.py --brand "特斯拉" --keywords "刹车失灵,自燃" --hours 48

# JSON 输出(供 LLM 消费)
python3 scripts/sentinel.py --brand "瑞幸咖啡" --keywords "食品安全,蟑螂" --hours 24 --output json

# 配置文件模式
python3 scripts/sentinel.py --config references/config-example.json

参数

参数必填说明
--brand是*品牌名,如 "特斯拉"
--keywords是*逗号分隔的关键词,如 "刹车失灵,自燃"
--hours时效窗口(小时),默认 48
--outputtext(默认)或 json
--config是*JSON 配置文件路径(替代上方参数)

* --brand+--keywords--config 二选一。

配置文件格式

references/config-example.json

{
  "brand": "品牌名",
  "keywords": ["关键词1", "关键词2"],
  "hours": 48,
  "output": "json"
}

输出结构

JSON 模式

{
  "brand": "特斯拉",
  "run_time": "2026-04-14 19:00:00",
  "time_window_hours": 48,
  "keywords": ["刹车失灵", "自燃"],
  "stats": {
    "raw_count": 85,
    "kept_count": 62,
    "expired_count": 8,
    "no_date_count": 15
  },
  "items": [
    {
      "title": "页面标题",
      "url": "页面链接",
      "snippet": "摘要内容",
      "date_status": "recent|expired|unknown",
      "parsed_date": "2026-04-14|null"
    }
  ]
}

字段说明

  • date_status:
    • recent — 解析到日期且在时效窗口内 ✅
    • expired — 解析到日期但超出时效窗口(已被过滤掉)
    • unknown — 未解析到日期(搜索词含"最新"限定,大概率近期,默认保留)
  • parsed_date — 从标题/摘要提取的日期,解析失败为 null

工作流程

  1. 构建搜索词 — 对每个关键词自动生成 3 种变体:原始词、+ 最新+ 当前年月
  2. 批量搜索 — 调用 autoglm-websearch,每个词间隔 0.3s
  3. URL 去重 — 同一 URL 只保留首次出现
  4. 日期解析 — 从标题+摘要中提取日期(支持"2026年4月14日"、"3天前"、"昨天"等中文格式)
  5. 时效过滤 — 超出时间窗口的结果丢弃,无日期的默认保留
  6. 输出 — text 或 json 格式

典型 Agent 工作流

用户: "帮我看看特斯拉最近有什么负面新闻"

1. Agent 调用 sentinel.py:
   python3 scripts/sentinel.py --brand "特斯拉" --keywords "刹车失灵,自燃,自动驾驶事故,降价维权" --hours 48 --output json

2. Agent 读取 JSON 输出,用 LLM 判断:
   - 哪些是真正的负面/危机
   - 风险分级(普通/关注/严重/危机)
   - 是否需要预警

3. Agent 生成人类可读的摘要推送给用户

注意事项

  • 搜索 API 有速率限制,关键词数量建议 ≤10 组(每组会生成 3 个变体,共 30 次搜索)
  • 日期解析基于正则匹配,覆盖率约 60-70%,未解析到的默认保留
  • 搜索词加"最新"限定可提升近期结果命中率,但不能保证 100% 时效性
  • 如需跨次运行去重,Agent 可自行维护 URL 集合

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