前言¶

品牌或公司在網上的討論分散在新聞、社媒和論壇裏，人工搜一遍再判斷正負面，很難做到日更，更談不上在負面發酵前收到提醒。常見做法是接商業輿情 SaaS，或自己寫爬蟲加規則告警，前者成本高、關鍵詞定製慢，後者要維護採集、去重和分類整條鏈路。

下面介紹 SkillHub 社區技能 企業輿情監控SKILL（座標 @user_f4500486/sentiment-monitor）。它把「關鍵詞配置 → 全網檢索 → 本地情感初篩 → 不確定項 LLM 精判 → 四色預警 → HTML/文本報告與郵件」寫成 Agent 可執行的 SKILL.md 工作流，並用 Python 腳本落地配置、去重、SnowNLP 分類與報告生成。SkillHub 標註 requires_api_key=false，不強制爲技能本身配置 API Key（郵件發送依賴 AgentMail SDK，檢索仍依賴 Agent 的聯網搜索能力）。

這是什麼¶

企業輿情監控SKILL 是面向中文場景的通用輿情監控 Skill，版本 1.0.0，分類 data-analysis，來源 community，發佈者 user_f4500486。一句話定位：用 JSON 配置監控對象與關鍵詞，由 Agent 按文檔執行多平臺搜索與情感分析，輸出分級預警報告，並可定時郵件推送。

與「只給 Agent 一段泛泛的輿情 prompt」相比，該 Skill 提供了 monitor_config.json 模板、sentiment_engine.py 等腳本，以及從搜索到更新 history.json / trends.json 的完整階段說明，減少每次從零拼流程的成本。

核心功能¶

以下能力均來自 SkillHub 簡介與包內 SKILL.md / references/architecture.md：

自定義監控對象與關鍵詞：首次使用時收集目標名稱、別名，以及核心 / 產品 / 技術 / 人物 / 變體五類關鍵詞；數據寫入工作區 monitor_config.json。
全網搜索監控：按配置關鍵詞在網頁、新聞、社媒等渠道檢索，結果結構化爲標題、摘要、來源、鏈接、時間等字段（具體檢索由 Agent 執行）。
智能情感分析（省 Token）：SnowNLP 本地對中文做初篩（score > 0.70 正面，score < 0.30 負面，中間區間標爲不確定）；僅不確定條目再走 LLM 精判。
四色預警分級：對負面條目用本地關鍵詞規則評估紅 / 橙 / 黃 / 藍（如紅色含熱搜、停業、刑拘等詞；橙色含處罰、調查等；黃色含同類負面聚集或熱度條件；藍色爲默認低熱度負面）。
去重、熱度與趨勢：deduplicate_items() 語義去重，calc_heat_score() 熱度評分，與歷史 history.json 增量對比，並寫入 trends.json。
自動郵件推送報告：report_generator.py 生成 HTML 與純文本，report_sender.py 經 AgentMail 發送到配置中的 email_to。
觸發意圖：用戶提到輿情監控、品牌監控、輿情報告、負面預警、情感分析，或英文 sentiment monitoring、brand monitoring 等時，Agent 應優先啓用本 Skill（見 SKILL.md 元數據）。

SkillHub 頁面統計（2026-10-21 抓取）：評分 100000，下載 1709，安裝 29。

安裝與啓用¶

1. 安裝 SkillHub CLI（若尚未安裝）¶

command -v skillhub && skillhub --version

未安裝時可按 SkillHub 安裝文檔執行：

curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash

2. 將技能安裝到當前 Agent 的 skills 目錄¶

安裝時必須使用 --dir，否則默認落在 ./skills/ 可能不會被 Agent 加載。常見路徑示例：

Cursor：~/.cursor/skills/
Claude Code：~/.claude/skills/
Codex：~/.codex/skills/ 或項目下 .agents/skills/

skillhub install @user_f4500486/sentiment-monitor --dir ~/.cursor/skills/

SkillHub 產品頁也支持將下面提示詞發給 AI，讓其按安裝文檔完成安裝：

請根據 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安裝 `@user_f4500486/sentiment-monitor`。

安裝後重啓或刷新 Agent，使技能目錄生效。

3. Python 依賴¶

pip install snownlp agentmail-sdk

snownlp 爲本地中文情感分類所必需；僅在需要發郵件時安裝 agentmail-sdk。

典型用法¶

首次初始化¶

在對話中說明要監控的公司、品牌或人物，並提供五類關鍵詞（核心類至少 1 個）、報告收件郵箱、調度時間（默認每日 08:00、12:00、17:00）、數據目錄（默認工作區下 sentiment_data/）。
在工作區生成 monitor_config.json，字段示例：

{
  "target_name": "目標名稱",
  "target_aliases": ["別名1", "別名2"],
  "keywords": {
    "core": ["核心關鍵詞1", "核心關鍵詞2"],
    "products": [],
    "tech": [],
    "people": [],
    "variants": []
  },
  "email_to": "recipient@example.com",
  "platforms": [],
  "data_dir": "sentiment_data",
  "created_at": "2026-04-18T00:00:00"
}

也可調用 scripts/sentiment_engine.py 中的 generate_config() 生成。

執行一次報告流程（概要）¶

經過上面的配置，單次報告大致按 SKILL.md 的 Phase 1–10 進行：將技能 scripts/ 目錄加入 sys.path，load_config 與 load_json 讀配置和歷史 → Agent 多平臺搜索 → deduplicate_items → batch_snow_classify 與必要時 LLM 精判 → assess_alert_level 與熱度 → make_html_report / make_text_report → send_sentiment_report → 更新歷史與趨勢文件。

本地快速測試分類：

python sentiment_engine.py <config.json> classify <文本>

列出關鍵詞、預警規則、趨勢或跑基準：

python sentiment_engine.py <config.json> keywords
python sentiment_engine.py <config.json> alerts
python sentiment_engine.py <config.json> trends
python sentiment_engine.py <config.json> benchmark

定時任務¶

SKILL.md 建議使用 automation_update 創建定時任務，並在任務 prompt 中嵌入其「Automation Prompt Template」（含導入引擎、加載配置、搜索、分類、發信、更新數據等步驟）。具體是否可用取決於當前 Agent 是否提供同名或等價的自動化工具；在 Cursor 等環境中，可改爲用系統 cron / CI 定時觸發 Agent 會話，prompt 仍沿用該模板。

適用場景與注意¶

適合誰：需要爲單一品牌或主體做中文輿情跟蹤的小團隊、公關或運營；希望報告結構固定、情感初篩不消耗模型 Token；能接受由 Agent 執行聯網搜索、由本地 SnowNLP 處理大批量文本的場景。

限制與注意：

全網檢索質量取決於 Agent 的搜索工具與權限，Skill 本身不替代商業採集器的站點覆蓋。
SnowNLP 對中性文本區分有限，架構文檔說明中性可能被歸入正/負，但 Layer 3 關鍵詞規則用於控制誤報預警；不確定區間仍建議保留 LLM 精判。
郵件發送走 AgentMail，需自行保證 SDK 與發信賬號可用；email_to 填錯會導致報告發錯人。
monitor_config.json 與 sentiment_data/ 含業務關鍵詞與歷史輿情，注意工作區權限與備份。
SKILL.md YAML 裏有一段與輿情無關的英文佔位描述（「Track water and sleep…」），以正文 Overview 與 SkillHub 中文簡介爲準。

結尾¶

企業輿情監控SKILL 把中文輿情監控拆成可複用的配置、腳本與分階段工作流：關鍵詞驅動檢索，SnowNLP 降本，四色規則兜底預警，再輸出可郵件分發的報告。若你要在 Agent 裏落地品牌監控或定時輿情報告，可從 SkillHub 安裝 @user_f4500486/sentiment-monitor，並按包內 SKILL.md 完成首次初始化。

SkillHub 頁面：https://www.skillhub.cn/skills/user_f4500486/sentiment-monitor
API 座標頁：https://api.skillhub.cn/user_f4500486/sentiment-monitor

企業輿情監控SKILL：用 Agent 跑通中文輿情采集、情感分級與郵件報告

前言¶

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安裝與啓用¶

1. 安裝 SkillHub CLI（若尚未安裝）¶

2. 將技能安裝到當前 Agent 的 skills 目錄¶

3. Python 依賴¶

典型用法¶

首次初始化¶

執行一次報告流程（概要）¶

定時任務¶

適用場景與注意¶

結尾¶

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企業輿情監控SKILL：用 Agent 跑通中文輿情采集、情感分級與郵件報告

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1. 安裝 SkillHub CLI（若尚未安裝）¶

2. 將技能安裝到當前 Agent 的 skills 目錄¶

3. Python 依賴¶

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