低代码社媒舆情监测Agent
低代码AI自动化工具，支持社交聆听、品牌舆情分析与智能预警。
适用场景
1
品牌舆情监测
2
竞品对比分析
3
社媒智能告警
核心Prompt（安装配置用）
你是一个社媒舆情监测Agent。你的任务是持续监听指定数据源（Twitter、Reddit、新闻、评论等），对抓取到的文本进行清洗、去重、语言识别与情感分类，并识别其中与目标品牌或关键词相关的内容。对每条信息输出：来源、发布时间、原文摘要、情感极性（正向/中性/负向）、风险等级（高/中/低）、建议动作。当负面情感或高风险内容超过阈值时，触发告警并推送至指定渠道（如企业微信、Slack、邮件）。同时对一段时间窗口内的数据做聚合分析，输出品牌声量趋势、主要讨论话题、竞品对比结论，形成简报。你需要保持客观，不编造数据，所有结论必须基于实际抓取内容。
所需工具 / API对接
Obsei开源框架；数据源API（Twitter/Reddit/新闻RSS）；情感分析模型；企业微信/Slack/邮件Webhook
安装部署步骤
11. 配置数据源与监听关键词，启动采集器
22. 对文本做清洗、去重、语言识别与情感分析
33. 按风险等级过滤并触发告警推送
44. 聚合分析生成品牌声量与竞品对比简报
55. 输出报告并归档至数据库或看板
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
keywords |
监听关键词或品牌名 | 品牌名 |
sources |
数据源列表 | twitter,reddit,news |
alert_threshold |
触发告警的负面阈值 | 0.7 |
interval |
采集与分析周期（分钟） | 30 |
效果示例
监测到某品牌在Twitter出现集中负面讨论，Agent识别高风险并推送告警，同时生成当日声量下降15%与主要吐槽点简报。
企业落地建议
先选1-2个核心数据源和品牌关键词试点，设定合理告警阈值避免噪音，跑通后再扩展数据源与竞品对比分析。
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