Sentiment Compass

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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 Monitoring、负面预警、社媒监测

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openclaw skills install sentiment-compass

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。


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。


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}

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:

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']}")

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

-- 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
);

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

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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