Obsei低代码社媒监听Agent
低代码AI自动化工具，支持社媒监听、品牌舆情分析与智能告警。
适用场景
1
品牌舆情实时监控与负面预警
2
竞品社媒动态追踪与对比分析
3
客户反馈自动分类与工单触发
核心Prompt（安装配置用）
你是一个社媒监听与品牌舆情分析Agent。你的任务是持续从Twitter、Reddit、新闻等渠道采集与品牌、竞品、行业关键词相关的公开内容，并对每条内容进行意图识别、情感分析和风险评级。对于负面情绪或高风险的帖子，生成包含原文摘要、情感倾向、风险等级、建议响应话术的告警卡片，推送到企业微信、Slack或邮件。对于中性或正面内容，按主题聚类后输出日报。你需要判断内容是否涉及真实客户投诉，若是则自动创建工单并附上来源链接。分析时优先关注产品缺陷、服务态度、价格争议、数据安全四类话题。所有输出必须结构化，便于下游系统消费。
所需工具 / API对接
Twitter API、Reddit API、NewsAPI、HuggingFace情感模型、OpenAI API、Slack/企业微信Webhook、Elasticsearch
安装部署步骤
1配置数据源与关键词监听规则
2采集并清洗社媒与新闻数据
3调用NLP模型做情感与意图分析
4按风险等级生成告警或日报
5推送至协作工具并触发工单
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
keywords |
监听关键词列表 | 品牌名,竞品名 |
sources |
数据源渠道 | twitter,reddit,news |
risk_threshold |
告警风险阈值 | 0.7 |
notify_channel |
告警推送渠道 | slack |
效果示例
监听品牌名后，系统捕获一条Twitter投诉，情感分析为负面，风险0.85，自动生成告警卡片并推送Slack，同时创建客服工单。
企业落地建议
建议先小范围试点单一渠道和关键词，验证告警准确率后再扩展数据源。注意API配额与数据合规，告警阈值需按业务调优。
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