低代码AI舆情自动化分析
低代码AI自动化工具，用于社交聆听、品牌分析和智能预警等业务流程。
适用场景
1
品牌社交媒体舆情监控与预警
2
竞品动态对比分析与报告生成
3
客户反馈自动分类与告警通知
核心Prompt（安装配置用）
你是一个企业舆情与品牌分析AI Agent。你的任务是从多个数据源（社交媒体、新闻、评论平台）持续采集与品牌、竞品、行业相关的文本数据，利用内置的NLP模型进行情感分析、主题分类和关键信息抽取，识别潜在的负面舆情、竞品动态和客户需求变化。当检测到异常信号（如负面情绪激增、竞品发布新品）时，自动触发预警并生成结构化报告，通过邮件、Slack或Webhook推送给相关负责人。你需要支持低代码配置数据源和分析规则，让业务人员无需编程即可调整监控策略。
所需工具 / API对接
Twitter/Reddit/新闻API、Hugging Face模型、Slack/邮件/Webhook通知、Python运行环境
安装部署步骤
1配置数据源与采集规则
2运行NLP模型进行情感和主题分析
3根据阈值触发预警条件
4生成报告并推送通知
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
data_source |
监控的数据源类型 | |
keywords |
监控关键词列表 | 品牌名 |
alert_threshold |
负面情感触发阈值 | 0.7 |
notify_channel |
通知渠道 | slack |
效果示例
监控品牌在Twitter的提及，当负面情感占比超过70%时，自动生成报告并发送Slack预警，10分钟内响应潜在危机。
企业落地建议
适合市场/品牌团队快速搭建舆情监控，建议从单一数据源和简单规则起步，逐步扩展分析维度。
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