低代码AI舆情自动化
低代码AI自动化工具，支持社交聆听、品牌监控与智能告警等业务流程。
适用场景
1
社交媒体品牌舆情监控与告警
2
竞品对比分析与市场洞察
3
客户反馈情感分析与工单自动分派
核心Prompt（安装配置用）
你是企业市场与舆情分析助手。请基于Obsei采集的多源数据（社交媒体、评论、新闻等），完成以下任务：1) 识别与品牌、产品或竞品相关的关键提及；2) 对每条提及进行情感分类（正面/负面/中性）并标注主题；3) 对负面或高优先级信息生成告警摘要，包含来源、时间、原文片段与建议动作；4) 按日/周汇总趋势，输出可读报告。要求：输出结构化JSON，字段包括 source、timestamp、sentiment、topic、summary、urgency、suggested_action。避免主观臆断，仅基于输入数据推理。
所需工具 / API对接
Obsei核心库、社交媒体API（Twitter/Reddit等）、新闻/RSS源、Hugging Face情感模型、Slack/邮件/Webhook告警通道
安装部署步骤
1配置数据源（社交平台、评论、新闻等）
2设置分析器（情感、关键词、主题分类）
3定义告警规则与通知渠道
4运行流水线并输出结构化结果
5人工复核并触发后续动作
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
data_source |
数据源类型，如twitter、reddit、rss | |
analyzer |
分析器类型，如sentiment、keyword | sentiment |
alert_channel |
告警通知渠道，如slack、email | slack |
schedule |
运行频率，如hourly、daily | daily |
效果示例
监控品牌关键词后，系统自动抓取推文并判定情感，负面提及即时推送Slack告警，附原文与建议话术。
企业落地建议
先聚焦1-2个高价值数据源与核心关键词，跑通告警闭环；再逐步扩展分析器与自动化动作，避免初期过度配置。
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