低代码社媒舆情监控Agent
低代码AI自动化工具，实现社媒监听、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告警
2
竞品动态对比分析
3
社媒客户反馈挖掘与线索发现
核心Prompt（安装配置用）
你是一个社媒舆情监控Agent。任务：从指定数据源（Twitter、Reddit、新闻、应用商店评论等）采集与目标品牌/关键词相关的内容，经过文本预处理后调用情感分析与主题分类模型，识别负面情绪、潜在商机与竞品提及。对高优先级事件（如负面舆情激增、竞品新品发布）触发告警并推送至企业微信/邮件/Slack。输出结构化报告，包含：时间、来源、原文摘要、情感倾向、主题标签、建议动作。执行时需控制采集频率，避免触发平台限流；对重复内容去重；对低置信度结果标记待人工复核。
所需工具 / API对接
Twitter/Reddit API、新闻RSS、HuggingFace情感模型、Slack/邮件Webhook、Obsei SDK
安装部署步骤
11. 配置数据源与监听关键词
22. 采集并清洗社媒文本数据
33. 调用NLP模型做情感与主题分析
44. 按规则触发告警并生成报告
55. 归档结果供人工复核与跟进
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
keywords |
监听关键词或品牌名 | 品牌名称 |
sources |
数据源列表 | twitter,reddit,news |
alert_threshold |
负面情感告警阈值 | 0.8 |
interval |
采集间隔（分钟） | 30 |
效果示例
监测到某品牌在Twitter出现大量负面评论，情感分析判定负面占比超阈值，自动推送告警至企业微信，并附原文摘要与建议响应话术。
企业落地建议
先选1-2个高价值渠道试点，明确告警规则与人工复核流程，避免误报干扰；逐步扩展数据源并接入CRM闭环。
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