前言¶
品牌或產品在小紅書、抖音、微博、微信公衆號上被討論時，人工逐平臺搜關鍵詞、再憑感覺判斷正負向，很難跟上更新節奏，也不利於留檔和告警。常見做法是接第三方監測後臺或自建爬蟲加規則打分，部署和運維成本都不低。
下面介紹 SkillHub 社區 Skill「輿情羅盤（Sentiment Compass）」：把它裝進支持 Skills 的 AI 客戶端後，可用自然語言觸發監測與分析流程，面向多平臺關鍵詞提及做 AI 情感分類，並支持報告與超閾值告警（飛書、郵件）。本文事實均來自 SkillHub 公開頁與安裝說明，未收錄的細節不展開。
這是什麼¶
輿情羅盤（Sentiment Compass） 是面向社媒輿情的監測與分析 Skill：按關鍵詞跟蹤小紅書、抖音、微博、微信公衆號等平臺上的提及，用 AI 做情感標註（positive / neutral / negative），生成情感報告，並在負面輿情超過設定閾值時通過飛書或郵件告警。
- 座標：
@user_26bdbd50/sentiment-compass - 版本：1.0.2
- 分類：data-analysis
- 來源：community（發佈者
user_26bdbd50） - 標籤：
requires_api_key=false（SkillHub 標明安裝本 Skill 不要求 API Key）
官方入口：
- SkillHub 頁面：https://www.skillhub.cn/skills/user_26bdbd50/sentiment-compass
- API 座標頁：https://api.skillhub.cn/user_26bdbd50/sentiment-compass
核心功能¶
以下能力均來自 Skill 簡介與 SkillHub 頁面說明。
- 多平臺監測：覆蓋小紅書（Xiaohongshu）、抖音（Douyin）、微博（Weibo）、微信公衆號（WeChat Official Accounts）上的關鍵詞提及。
- AI 情感分析：對相關內容做情感分類，語義上對應 positive、neutral、negative（頁面簡介中用綠 / 黃 / 紅示意）。
- 情感報告：支持自動生成輿情情感報告（auto-generated sentiment reports）。
- 負面告警：當負面輿情超過閾值時，可通過飛書（Feishu）或郵件（email）發送提醒（negative threshold exceeded）。
觸發詞（Triggers）（便於在對話裏喚起 Skill）：sentiment、sentiment monitoring、social media monitoring、sentiment analysis、brand monitoring、negative alerts、social media monitoring。
安裝與啓用¶
SkillHub 推薦兩種方式：用 CLI 安裝到當前 Agent 的 skills 目錄，或把安裝提示交給 AI 按官方文檔執行。
方式一：SkillHub CLI¶
先確認本機是否已有 skillhub（完整步驟見 https://skillhub.cn/install/skillhub.md）。安裝技能時必須用 --dir 指向當前客戶端的 skills 目錄，否則默認落在 ./skills/，Agent 可能識別不到。
command -v skillhub && skillhub --version
未安裝 CLI 時，可按官方腳本安裝（節選）：
curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash
安裝本 Skill 時，將包名與目錄替換爲當前環境（示例包名與頁面一致）：
skillhub install @user_26bdbd50/sentiment-compass --dir <你的 skills 目錄>
常見客戶端 skills 路徑（摘自 SkillHub 安裝說明）：
- Cursor：
~/.cursor/skills/ - Claude Code：
~/.claude/skills/ - Codex：
~/.codex/skills/或項目下的.agents/skills/
裝好後按所用客戶端要求刷新或重啓，使 Skill 生效。
方式二：讓 AI 按文檔安裝¶
SkillHub 頁面提供的提示詞大意是：請 AI 根據 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安裝 @user_26bdbd50/sentiment-compass。適合已在使用 Cursor、Claude Code 等且希望由 Agent 完成拉取與落盤的場景。
本次可覈對資料中未給出單獨的 YAML/JSON 配置字段或環境變量清單；具體工作流以安裝後包內 SKILL.md 爲準。
典型用法¶
公開資料未提供獨立 shell 演示或固定配置文件示例，可復現的用法主要是：完成安裝後，在對話中用業務關鍵詞配合上述 Triggers 描述需求。例如（示意，非官方逐字示例）：
- 說明要監測的品牌/產品關鍵詞與關注平臺；
- 要求生成一段時間內的情感分佈或報告；
- 說明負面佔比或條數超過某閾值時，希望走飛書或郵件告警。
Agent 會按 Skill 內說明調用相應能力；若需覈對告警閾值、賬號授權等平臺側條件，應在對話中逐項確認，並以 Skill 文檔爲準。
適用場景與注意¶
更適合：需要在 AI 工作流裏做品牌監測、活動復盤、危機預警前置的同學；希望把「搜詞 + 情感判斷 + 簡報」收斂到一次對話，而不是先開多個後臺。
使用上請注意：
- 本 Skill 爲社區發佈（
user_26bdbd50），能力與數據可得性以 Skill 實現及各平臺規則爲準；本文不寫未覈實的效果數據或客戶案例。 - SkillHub 統計（截至頁面展示）：評分 100000，下載 1272，安裝 26；與線索中的舊數字不一致時，以 SkillHub 頁面爲準。
requires_api_key=false僅表示 SkillHub 側不要求爲該 Skill 配置 API Key；若監測鏈路依賴外部服務，仍可能在 Skill 文檔中要求其他憑據或授權，安裝後應閱讀SKILL.md。- 社媒監測涉及合規與平臺條款，生產環境使用前請自行評估數據範圍與告知義務。
結尾¶
輿情羅盤把多平臺關鍵詞監測、AI 情感分析、報告與負面告警串成可在 AI 客戶端裏觸發的 Skill，適合作爲輿情日常巡檢的輔助手段。安裝與詳情見 SkillHub：https://www.skillhub.cn/skills/user_26bdbd50/sentiment-compass 。
