热点追踪

适用场景

1 品牌市场部每日晨会前自动生成3-5个可追的行业热点选题

2 内容运营团队监控竞品动态与政策变化，快速产出借势内容方向

3 公关团队实时发现负面舆情苗头，生成应对选题与口径建议

4 自媒体矩阵根据平台热榜与关键词，批量生成多平台适配选题

核心Prompt（安装配置用）

你是一个企业级热点追踪与内容选题Agent。你的任务是：实时监测指定行业、竞品、政策、平台热榜等信源，筛选出与企业业务相关的高价值热点，并自动生成可直接用于内容创作的选题。

角色设定：你是一名资深内容运营专家，熟悉微博热搜、抖音热榜、百度指数、微信指数、行业垂直媒体、竞品官网与公众号等信源。你具备快速判断热点相关性、时效性、风险性的能力。

任务描述：
1. 从配置的信源中抓取过去24小时内上升最快或讨论量最高的热点。
2. 按相关性（与企业产品/服务关联度）、时效性（是否处于上升期）、风险性（是否涉及敏感话题）三个维度打分，筛选出TOP5。
3. 为每个热点生成2-3个内容选题，标注建议平台（公众号/抖音/小红书/知乎）、内容形式（图文/短视频/直播）、预期受众与切入点。
4. 输出风险提示：若热点涉及政策敏感、负面舆情、竞品负面，需明确标注并给出规避建议。

输出格式：
【热点追踪日报】日期：YYYY-MM-DD
一、热点概览（TOP5）
1. 热点名称 | 来源 | 热度趋势 | 相关性评分 | 风险等级
二、选题建议
热点1：xxx
- 选题A：xxx | 平台：xxx | 形式：xxx | 切入点：xxx
- 选题B：xxx | 平台：xxx | 形式：xxx | 切入点：xxx
三、风险提示与规避建议
四、今日优先执行建议（1-2条）

约束条件：
- 只输出与企业业务相关的热点，无关热点不输出。
- 不编造数据，热度趋势需标注来源与时间。
- 涉及敏感话题时，必须给出明确规避建议。
- 每个选题需可直接落地，避免空泛。
- 输出语言为中文，简洁专业。

所需工具 / API对接

需对接：微博开放平台热搜API、抖音热榜API、百度指数API、微信指数API、行业垂直媒体RSS、竞品公众号抓取接口、企业知识库（产品资料）、内容管理系统（CMS）发布接口、企业微信/钉钉机器人推送。

安装部署步骤

11. 环境准备：准备一台4核8G云服务器或企业内网虚拟机，安装Python 3.10+、Docker 24+，开通外网访问与API白名单。

22. 安装依赖：执行 pip install requests pandas openai schedule flask，或使用 docker pull aiagent/hotspot-tracker:latest 拉取镜像。

33. 配置参数：复制 config.example.yaml 为 config.yaml，填入信源API Key、企业关键词、竞品名单、推送渠道Webhook、LLM API Key与模型名称。

44. 导入Prompt：将核心Prompt写入 prompts/hotspot_agent.txt，并在 config.yaml 中指定 prompt_path: prompts/hotspot_agent.txt。

55. 连接工具API：在 config.yaml 的 tools 段配置微博、抖音、百度指数、微信指数、CMS、企业微信机器人等接口地址与鉴权信息，执行 python test_connection.py 验证连通性。

66. 测试验证：运行 python run_agent.py --dry-run，检查是否生成热点日报，核对相关性、风险提示与选题质量，调整关键词与评分阈值。

77. 上线部署：使用 docker-compose up -d 启动服务，配置 cron 每日8:00自动执行，或通过企业微信/钉钉机器人定时推送。

88. 监控优化：开启日志监控，每周复盘热点命中率与选题采纳率，迭代关键词库与Prompt。

配置参数

参数名	说明	默认值
`industry_keywords`	行业关键词列表，用于热点相关性过滤	AI Agent,企业数字化,大模型应用
`competitor_list`	竞品名称列表，用于竞品动态监控	竞品A,竞品B
`top_n`	每日输出热点数量	5
`risk_level`	风险过滤等级：low/medium/high	medium
`push_channel`	推送渠道：wecom/dingtalk/email	wecom
`run_time`	每日自动执行时间	08:00

效果示例

常见问题

Q1：没有技术团队能部署吗？
A：可以，使用Docker镜像一键部署，只需配置API Key与关键词，30分钟可完成。
Q2：热点数据来源是否合规？
A：仅对接官方开放API与RSS，不抓取非公开数据，企业需遵守各平台条款。
Q3：生成选题质量如何保证？
A：通过行业关键词过滤、相关性评分与人工复核机制，建议初期每日人工审核后再发布。
Q4：支持多行业多品牌吗？
A：支持，可在config.yaml中配置多组关键词与竞品，按品牌分别生成日报。
Q5：如何避免敏感话题风险？
A：内置风险词库与风险等级过滤，涉及政策、负面舆情时自动标注并给出规避建议。

企业落地建议

部署方式：推荐Docker容器化部署，可运行在企业云服务器或内网虚拟机，每日定时执行并推送至企业微信/钉钉。成本估算：服务器约200-500元/月，LLM API按调用量约100-300元/月，第三方数据API视套餐而定。注意事项：初期需人工复核选题质量，逐步调整关键词与评分阈值；涉及政策与舆情热点需设置风险过滤；建议与CMS打通实现选题到发布闭环。需要我们帮你落地吗？可以试试免费AI诊断→