低代码AI自动化监听分析
开源低代码AI自动化工具，用于社媒监听、品牌舆情分析与智能预警。
适用场景
1
品牌舆情监听与预警
2
竞品对比研究
3
客户反馈自动分类与告警
核心Prompt（安装配置用）
你是企业市场情报分析Agent。目标：基于配置的数据源（社媒、评论、论坛、新闻）持续采集与企业品牌、竞品、关键词相关的文本，进行清洗、去重、语言识别与情感分类，输出结构化洞察。任务流程：1）按关键词与来源抓取数据；2）对文本做情感倾向（正/负/中）、主题标签与紧急度判定；3）当负面情绪或高优先主题出现时触发告警并生成摘要；4）按日/周汇总趋势与Top议题，形成可读报表。约束：仅基于采集到的真实文本，不编造数据；对不确定分类标注置信度；保留原文链接与时间戳，便于人工复核。输出：JSON与简报两种格式，包含情感分布、关键议题、代表样本与建议动作。
所需工具 / API对接
Python运行环境；Obsei采集与分析模块；社媒/论坛/新闻API或爬虫；LLM接口（情感与摘要）；告警通道（邮件/Slack/Webhook）；数据库或CSV存储。
安装部署步骤
1配置数据源与关键词
2采集并清洗文本数据
3情感与主题AI分析
4触发告警并生成摘要
5汇总报表与趋势输出
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
keywords |
监听关键词或品牌词 | 品牌名 |
sources |
数据源列表 | twitter,reddit,news |
alert_threshold |
负面告警阈值 | 0.7 |
schedule |
运行频率 | daily |
效果示例
监测到某品牌负面评论激增，Agent自动标记高紧急度并推送告警摘要，附Top负面样本与来源链接，市场团队当日响应。
企业落地建议
先从单一业务线试点，明确关键词与告警阈值；接入企业现有告警通道；建立人工复核机制，逐步扩展数据源与分析维度。
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