Skill: hugogu/opinion-scanner (version 1.0.0)

--- name: opinion-scanner description: > 品牌/个人舆情扫描器。根据公司名或人名，从百度、搜狗、微博、知乎、财经网站等来源搜索近1年的公开信息， 逐条标注正面/负面/中性，保留原始链接，生成结构化 MD 舆情分析报告。 触发词：舆情扫描、品牌声誉分析、公司舆情、个人舆情、公众形象分析、搜索XX舆情 author: hugogu version: 1.0.0 prerequisites: - tavily_search / web_search 工具可用 - web_fetch 工具可用 - 浏览器工具（可选，用于截屏） metadata: runtime: none output: Markdown 格式舆情分析报告 --- # Opinion Scanner — 品牌/个人舆情扫描器 输入公司名或人名，输出一份结构化 MD 舆情分析报告。 --- ## 搜索来源与优先级 | 来源 | 用途 | 反爬等级 | 获取方式 | |------|------|---------|---------| | **百度搜索** | 综合新闻、资讯 | ⚠️ 中等 | `web_search` → `web_fetch` | | **百度新闻** | 新闻报道 | ⚠️ 中等 | `tavily_search` (topic=news) | | **新浪微博** | 社交媒体讨论 | 🔴 高 | `tavily_search` + 直接 fetch | | **知乎** | 深度讨论、评价 | 🔴 高 | `tavily_search` + 直接 fetch | | **搜狗搜索** | 备选综合搜索 | ⚠️ 中等 | `tavily_search` | | **东方财富/同花顺** | 财经新闻、公告 | ✅ 低 | `web_fetch` 直接获取 | | **36氪/虎嗅** | 科技商业报道 | ✅ 低 | `web_fetch` 直接获取 | | **天眼查/企查查** | 工商信息、风险 | 🔴 高 | `tavily_search` 间接获取 | ## 反反爬虫策略 ### 1. 优先使用搜索引擎API（推荐） 直接爬取百度/微博/知乎极易触发封禁。**首选策略**是通过搜索引擎间接获取： ``` # 用 tavily_search + topic=news 获取新闻类信息 tavily_search(query="上海链家房地产经纪有限公司 2025 新闻", topic="news", max_results=10) # 用 web_search 获取综合信息 web_search(query="上海链家房地产经纪有限公司 评价 2025", count=10) # 用 tavily 搜索微博/知乎内容 tavily_search(query="site:weibo.com 上海链家 2025", max_results=10) tavily_search(query="site:zhihu.com 上海链家 评价", max_results=10) ``` ### 2. web_fetch 模拟浏览器请求 对允许直接访问的站点（东方财富、36氪等），使用 `web_fetch` 并利用其内置的 JS 渲染能力： ``` web_fetch(url="https://www.36kr.com/search/articles/{keyword}", maxChars=8000) ``` ### 3. 如果搜索引擎覆盖不足 ```text 应对策略： - 换用不同的 search query 变体（加年份、加"评价"、"投诉"、"新闻"等关键词） - 使用 site: 限定符定向搜索特定平台 - 使用 extractMode=text 减少被检测的风险 - 添加合理的间隔（每次请求后等待 1-2 秒） - 通过 tavily_extract 获取结构化内容而非原始 HTML ``` ### 4. 绝对不要做的事情 ```text ❌ 不要直接 curl 百度/微博/知乎的页面（返回空或验证码） ❌ 不要短时间内发送大量请求（会触发 IP 封禁） ❌ 不要尝试绕过验证码 ❌ 不要使用无头浏览器模拟登录 ✅ 始终通过搜索引擎间接采集（道德且有效） ``` --- ## 执行流程 ### Step 1：多源搜索 对目标执行至少 6 组搜索，覆盖不同维度： ```text 搜索维度 示例查询 ─────────── ───────────────────────────────── 1. 综合新闻 "{target} 2025 2026 新闻 动态" 2. 负面信息 "{target} 投诉 违约 纠纷 处罚" 3. 正面信息 "{target} 获奖 荣誉 创新 增长" 4. 社交媒体 "{target} site:weibo.com 评价" 5. 深度讨论 "{target} site:zhihu.com 怎么样" 6. 财经数据 "{target} 营收 规模 市场份额" 7. 行业动态 "{target} 房地产 中介 市场 2025" 8. 监管信息 "{target} 住建委 处罚 违规 通报" ``` 每条搜索获取 **5-10 条结果**，合并去重后保留至少 **10 条有效信息**。 **去重规则：** 相同 URL 只保留一条；内容相似度 >80% 的只保留来源最权威的一条。 ### Step 2：信息提取 对每条有效结果，用 `web_fetch` 或 `tavily_extract` 获取详细内容： ```json { "序号": 1, "标题": "链家被住建委约谈...", "来源": "新浪财经", "URL": "https://finance.sina.com.cn/...", "发布日期": "2025-08-15", "摘要": "上海市住建委约谈链家...", "内容片段": "（前300字）" } ``` **如果 web_fetch 被目标站点拦截：** - 记录该条信息但标记"内容不可直接获取" - 仍保留标题、来源、URL 和搜索引擎摘要 - 不阻塞整体流程 ### Step 3：逐条正负面判定 对每条信息，基于内容进行情感分析： | 标签 | 判定标准 | 示例关键词 | |------|---------|-----------| | ✅ **正面** | 利好、增长、创新、获奖、社会责任 | "增长" "获评" "创新" "突破" | | ❌ **负面** | 投诉、纠纷、处罚、亏损、负面舆情 | "投诉" "处罚" "违约" "纠纷" "暴跌" | | ⚪ **中性** | 客观报道、数据通报、行业分析 | "数据显示" "据悉" "报告指出" | **判定规则：** 1. 读取文章摘要和内容片段 2. 统计正负面关键词出现频率 3. 如果有明确的情感倾向词，按倾向归类 4. 纯事实报道/行业数据 → 中性 5. 无法判断 → 中性 ### Step 4：生成 MD 报告 报告格式如下： ```markdown # 舆情分析报告：{公司/人名} > 分析时间：{YYYY-MM-DD HH:mm} > 数据来源：百度、新浪微博、知乎、东方财富、36氪、搜狗等 > 覆盖时段：近 1 年 --- ## 一、总体概览 | 指标 | 数值 | |------|------| | 收集信息总数 | {N} 条 | | ✅ 正面 | {N} 条 ({百分比}) | | ❌ 负面 | {N} 条 ({百分比}) | | ⚪ 中性 | {N} 条 ({百分比}) | | 覆盖来源数 | {N} 个 | **综合判断：** {正面/负面/中性}舆情为主 --- ## 二、详细信息（按时间倒序） ### {序号}. {标题} - **来源：** {来源名称} - **链接：** {原始 URL} - **日期：** {YYYY-MM-DD} - **判定：** ✅ 正面 / ❌ 负面 / ⚪ 中性 - **摘要：** > {文章摘要或内容片段} --- （重复以上格式，至少 10 条） ## 三、来源分布 | 来源 | 数量 | 正面 | 负面 | 中性 | |------|------|------|------|------| | 百度新闻 | 3 | 1 | 1 | 1 | | 新浪微博 | 2 | 0 | 1 | 1 | | ... | ... | ... | ... | ... | ## 四、关键词云 - **正面高频词：** {词1}、{词2}、{词3} - **负面高频词：** {词1}、{词2}、{词3} - **中性高频词：** {词1}、{词2}、{词3} ## 五、综合评估 ### 5.1 主要发现 {3-5 个关键结论} ### 5.2 风险提示 {如果发现明显负面信息，给出风险提示} ### 5.3 总体评价 {综合评述，100-200 字} --- *报告由 Opinion Scanner 自动生成* *免责声明：本报告基于公开信息自动分析，仅供参考，不构成任何建议。* ``` --- ## 测试用例 ### 目标：上海链家房地产经纪有限公司 **搜索查询建议：** ```text 1. "上海链家房地产经纪有限公司 2025 新闻" 2. "上海链家 投诉 纠纷 2025" 3. "链家 房地产 中介 市场 2025" 4. "site:weibo.com 上海链家 2025" 5. "site:zhihu.com 链家 中介" 6. "链家 贝壳 财报 营收 2025" 7. "上海 房地产 中介 监管 2025" 8. "链家 住建委 处罚" ``` **预期产出：** 一份完整的 MD 舆情分析报告，至少 10 条有效信息，覆盖正面/负面/中性各至少 2 条。 --- ## 输出文件 报告默认保存到： ``` /root/.openclaw/workspace/reports/opinion/{target-slug}/{YYYY-MM-DD_HHmm}.md ``` 示例： ``` /root/.openclaw/workspace/reports/opinion/lianjia/2026-05-17_1610.md ```


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