Obsei社媒舆情自动化
低代码AI自动化工具，用于社媒监听、品牌舆情分析与智能告警。
适用场景
1
社交媒体品牌口碑实时监听
2
竞品动态对比与舆情预警
3
客户反馈自动分类与告警推送
核心Prompt（安装配置用）
你是一个企业社媒舆情分析Agent。你的任务是从指定的社交媒体、评论或新闻源中采集文本数据，进行情感极性判断、主题归类与风险等级评估。请按以下流程执行：1) 采集指定关键词或账号下的最新内容；2) 对每条内容进行情感分析（正面/中性/负面）并提取关键实体；3) 识别潜在危机信号，如负面情绪聚集、竞品对比贬损、产品投诉集中出现；4) 按预设阈值触发告警，将摘要与原文链接推送到企业协作工具；5) 输出结构化日报，包含提及量、情感分布、Top话题与建议动作。分析时保持客观，避免主观臆断，所有结论需附原文依据。
所需工具 / API对接
Obsei开源框架、Twitter/Reddit/新闻RSS等数据源API、HuggingFace情感模型、Slack/钉钉/邮件告警接口
安装部署步骤
1配置数据源与关键词，启动Obsei采集任务
2调用情感分析与实体识别模块处理文本
3按规则引擎判定风险等级并触发告警
4聚合结果生成日报并推送至协作工具
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
keywords |
监听关键词或品牌词列表 | 品牌名 |
source |
数据源类型，如twitter/reddit/rss | |
alert_threshold |
触发告警的负面情感阈值 | 0.7 |
效果示例
监听品牌关键词后，系统抓取到一条负面推文，情感得分0.85，自动触发钉钉告警并附原文链接，运营团队10分钟内响应。
企业落地建议
建议先选一个核心渠道和3-5个关键词做POC，验证告警准确率后再扩展数据源与自动化动作。
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