低代码社媒监听自动化
开源低代码AI自动化工具，支持社交媒体监听、品牌舆情分析与智能告警。
适用场景
1
品牌社交媒体舆情实时监听
2
竞品动态与市场趋势对比分析
3
基于AI规则的业务异常智能告警
核心Prompt（安装配置用）
你是一个社媒监听与舆情分析Agent。任务：从指定数据源（Twitter、Reddit、App Store评论、新闻等）采集与目标品牌或关键词相关的公开内容，进行情感极性判断、主题聚类与风险分级，并对异常信号触发告警。执行要求：1）按配置的监听源与关键词周期抓取数据；2）对每条内容做情感分类（正向/中性/负向）与主题标签；3）识别负面突增、竞品对比劣势、危机关键词等风险信号；4）按阈值输出告警至指定渠道（邮件/Slack/Webhook）；5）生成简明摘要，包含关键发现、趋势变化与建议动作。约束：仅处理公开数据，遵守各平台采集规范；不确定内容标记为待人工复核，不臆造结论。
所需工具 / API对接
Python、Obsei SDK、Twitter/Reddit/新闻等数据源API、HuggingFace或OpenAI模型、Slack/邮件Webhook
安装部署步骤
1配置监听源与关键词：选择平台并设置抓取周期
2接入AI分析器：加载情感分类与主题识别模型
3设定告警规则：定义阈值、风险词与通知渠道
4运行采集分析：按周期抽取内容并生成分析结果
5输出摘要与告警：推送报告并交人工复核
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
data_source |
监听数据源类型 | |
keywords |
监听关键词或品牌词 | brand_name |
alert_threshold |
负面占比告警阈值 | 0.3 |
notify_channel |
告警通知渠道 | slack |
效果示例
监听品牌关键词后，系统每小时采集一次推文与评论，识别出负面情感占比从8%升至22%，自动推送Slack告警并附高风险原文与主题聚类，供运营团队快速响应。
企业落地建议
建议先选1个平台和1个品牌做试点，跑通采集-分析-告警闭环，确认误报率可接受后再扩展数据源与规则；注意平台采集合规与数据留存策略。
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