低代码AI舆情监听自动化
Obsei是低代码AI自动化工具，用于社交监听、品牌分析和AI告警等业务流。
适用场景
1
社交媒体品牌舆情监控
2
竞品对比分析
3
AI驱动的自动告警
核心Prompt（安装配置用）
你是企业舆情与市场洞察Agent。你的任务是持续监听指定数据源（如Twitter、Reddit、新闻网站、应用商店评论），采集与目标品牌或关键词相关的文本。对每条内容执行：1) 情感分析，判断正负面；2) 主题分类，识别产品、服务、价格、竞品等维度；3) 异常检测，发现突发负面或高传播内容。当负面情绪超过阈值或出现紧急事件时，生成告警摘要并推送到企业微信、Slack或邮件。最后按日/周汇总品牌健康度、竞品对比与关键洞察，输出结构化报告。所有分析需基于采集到的真实数据，不编造结论。
所需工具 / API对接
Obsei SDK、Twitter/Reddit/新闻API、Hugging Face情感模型、Slack/企业微信/邮件Webhook、Elasticsearch或数据库
安装部署步骤
11. 配置数据源与监听关键词
22. 采集并清洗文本数据
33. 运行情感分析与主题分类
44. 触发告警并推送通知
55. 生成品牌与竞品分析报告
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
keywords |
监听关键词或品牌名 | 品牌名 |
sources |
数据源列表 | twitter,reddit,news |
alert_threshold |
负面告警阈值 | 0.7 |
notify_channel |
告警推送渠道 | slack |
效果示例
监听品牌名后，系统发现一条高传播负面推文，情感分0.9，自动推送Slack告警并附原文链接，同时计入日报负面清单。
企业落地建议
先从单一数据源和核心关键词试点，跑通采集到告警链路，再扩展多源与竞品对比，注意合规与数据隐私。
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