city-public-opinion-monitor：城市舆情六步闭环监测 Skill
city-public-opinion-monitor 是 SkillHub 社区专业类 Skill，面向城市管理部门与政府机构的舆情全流程分析，覆盖采集、情感分析、热点聚类、五级风险预警、趋势预测与多类型报告。支持新闻、社交、论坛、政府公告等多源抓取，情感引擎可切换词典/ML/LLM，标注可审计。安装需 SkillHub CLI，使用 --dir 指向 Agent skills 目录。标签 requires_api_key=false。
Read More会议纪要情感分析：从纪要文本识别氛围与立场
SkillHub 社区 Skill「会议纪要情感分析」（@user_70c2f807/meeting-minutes-sentiment-analysis，v1.0.0，office-efficiency）通过 SKILL.md 指导 Agent 分析会议纪要措辞，识别情绪、立场、冲突与参与度，并输出带原文依据的结构化报告与沟通建议。无需 API Key。文章说明安装方式（提示词或 skillhub CLI）、典型提示词与三步执行流程，并强调文字分析的局限及不宜用于绩效、心理咨询等场景。
Read More舆情罗盘（Sentiment Compass）：多平台关键词舆情监测与情感分析
舆情罗盘是 SkillHub 社区 data-analysis 类 Skill（v1.0.2，@user_26bdbd50/sentiment-compass），面向小红书、抖音、微博、微信公众号的关键词提及监测，提供 positive/neutral/negative 情感分析、自动情感报告，以及负面超阈值时的飞书/邮件告警。标签标明 requires_api_key=false。可通过 skillhub CLI 安装到 Cursor、Claude Code 等 skills 目录，或在对话中用 sentiment、brand monitoring 等触发词唤起。本文依据 SkillHub 公开简介与安装文档撰写，未收录的配置细节以安装后 SKILL.md 为准。
Read More企业舆情监控SKILL：用 Agent 跑通中文舆情采集、情感分级与邮件报告
企业舆情监控SKILL（@user_f4500486/sentiment-monitor）是 SkillHub 社区 data-analysis 技能，面向中文品牌与公司舆情。通过 monitor_config.json 配置目标与五类关键词，Agent 按 SKILL.md 执行多平台搜索、语义去重、SnowNLP 本地情感初筛与不确定项 LLM 精判，并以红橙黄蓝四色规则评估负面预警。report_generator 与 report_sender 输出 HTML/文本并经 AgentMail 推送。本文说明 SkillHub CLI 安装路径、pip 依赖与典型初始化、报告流程及定时任务注意事项。
Read More舆情监测：多平台舆情监控与定时推送
舆情监测是 SkillHub 社区 Skill（@user_59252579/yuqing001，v1.0.0，business-ops），面向品牌与话题的多平台 AI 舆情监控。官方简介支持情感分析、风险预警、竞品对比、传播追踪与定时推送，覆盖 20 个主流平台，且 requires_api_key=false。本文说明其定位、核实后的核心能力，并按 skillhub.cn/install/skillhub.md 给出 CLI 检查、安装命令及 Cursor、Claude Code、Codex 等 skills 目录差异，便于在 Agent 中启用与自然语言触发监测需求。
Read More多平台舆情监控分析：从关键词到可交互 HTML 报告
SkillHub 社区 Skill「多平台舆情监控分析」（@user_59252579/yuqing）面向品牌公关、营销与危机预警等场景：用户用自然语言给出关键词，AI 按 SKILL.md 完成多平台搜索与深度采集，在情感、趋势、KOL、风险等维度做结构化分析，并调用 generate_report.py 生成交互式 ECharts HTML 报告，也可输出 Markdown。无需 API Key。安装方式为解压 sentiment-analyzer 包或 use_skill("sentiment-analyzer")。
Read MoreFrom PaddlePaddle Beginner to "Alchemy Master": Part 5 - Recurrent Neural Networks
Chapter 5: Understanding Sentiment Analysis in "PaddlePaddle from Beginner to AI Enthusiast" In this chapter, we will continue to use PaddlePaddle to implement a simple text classification model for sentiment analysis of movie reviews. We will elaborate on how to build and train such a model, and explain some key concepts to help readers better understand and apply deep learning techniques. ### 1. Preparation First, we need to ensure that PaddlePaddle CPU version or GPU version (if using GPU) is installed. Next
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