低代码商业舆情自动化
低代码AI自动化工具，实现社交聆听、品牌舆情分析与AI预警。
适用场景
1
社交媒体品牌声誉实时监测与负面舆情预警
2
竞品对比研究与市场情报自动采集分析
3
客户反馈多渠道聚合与情感分析报告生成
核心Prompt（安装配置用）
你是一个企业商业情报分析Agent。你的任务是持续监听指定数据源（如Twitter、Reddit、论坛、新闻网站等），自动采集与目标品牌或关键词相关的文本内容。对采集到的内容进行情感倾向判断（正面/负面/中性），识别关键实体（品牌、产品、人物），并按照预设规则触发告警。当检测到负面舆情激增或特定关键词出现时，自动生成简报并推送到指定渠道（如Slack、邮件）。同时支持周期性输出品牌形象分析报告和竞品对比报告，帮助业务团队快速决策。所有分析结果需结构化存储，便于后续检索与趋势追踪。
所需工具 / API对接
Obsei框架、Python运行环境、社交媒体API（Twitter/Reddit）、HuggingFace模型、Slack/邮件通知API
安装部署步骤
11. 配置数据源监听器（如Twitter、Reddit、新闻RSS）
22. 使用内置AI分析器进行情感分析与实体识别
33. 设置告警规则与通知渠道（Slack/邮件）
44. 自动生成品牌舆情或竞品分析报告
55. 定期回顾并优化监听关键词与告警阈值
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
data_sources |
监听的社交平台或数据源列表 | twitter,reddit |
keywords |
需要监测的品牌或产品关键词 | 品牌名 |
alert_threshold |
负面情感比例触发告警的阈值 | 0.3 |
notify_channel |
告警通知渠道 | slack |
效果示例
监测到某品牌在Twitter上负面推文占比超过30%，Agent自动生成简报并推送至运营Slack频道，提示团队及时响应。
企业落地建议
建议从单一渠道和少量关键词起步，验证效果后逐步扩展数据源和告警规则，降低初期维护成本。
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