Skill: crystaria/social-media-monitor (version 1.0.0)

--- name: social-media-monitor description: 社交媒体舆情分析工具 - 品牌方/电商卖家/运营人员的平价舆情监控助手，支持关键词监测、负面预警、声量趋势分析 homepage: https://clawhub.ai/skills/social-media-monitor tags: [social-media, sentiment-analysis, brand-monitoring, xiaohongshu, marketing, pr, ecommerce, operations] metadata: { "openclaw": { "emoji": "📊", "requires": { "bins": ["node"] }, "install": [ { "id": "npm", "kind": "npm", "package": "social-media-monitor", "path": ".", "label": "安装社交媒体舆情分析工具", }, ], }, } --- # Social Media Monitor **Version:** 1.0.0 **Author:** 小爪 🦞 **License:** MIT **Tags:** #social-media #sentiment-analysis #brand-monitoring #xiaohongshu #marketing #pr #ecommerce #operations --- ## 📊 社交媒体舆情分析工具 **专为品牌方、电商卖家、运营人员打造的平价舆情监控助手**。基于 MCP 协议，提供关键词监测、负面预警、声量趋势分析等核心功能，帮助您快速掌握社交媒体舆情动态。 ## 🎯 这个工具能帮你做什么？ - **如果你是品牌方**：实时监控品牌声量，第一时间发现负面舆情，避免危机发酵。无需昂贵企业软件，免费使用。 - **如果你是电商卖家**：监测产品关键词，了解用户评价情感，优化产品和运营策略。支持小红书店铺数据导入。 - **如果你是运营人员**：追踪内容标签热度，分析声量趋势，生成专业周报。让数据驱动内容决策，提升工作效率。 - **如果你是中小商家**：这个工具提供核心功能，即装即用，无需培训，完全免费。 ## ⚠️ 注意事项 - **当前版本仅处理本地 CSV 数据，不包含任何网络爬虫功能。** 未来若增加此类功能，会另行发布。 - **数据隐私：** 所有数据在本地处理，不会上传到外部服务器。 - **情感分析：** 基于词典的简单分析，准确率约 70%，适合快速筛查。如需更高精度，建议人工复核。 - **报告输出：** 报告保存在技能目录内的 `reports/` 文件夹，确保安全性。 - **完全免费：** 永久免费使用，即装即用。 ## 功能特性 ### 🔍 核心监控功能 - **关键词监测** - 自定义监测关键词，追踪提及情况 - **负面预警** - 情感分低于阈值时自动预警，避免危机发酵 - **声量趋势** - 文字图表展示声量变化，直观易懂 - **情感分析** - 分析文本情感倾向（支持中文） - **关键词提取** - 从文本中提取核心关键词 - **周报生成** - 自动生成舆情分析周报（Markdown 格式） ### 📊 数据管理 - **CSV 导入** - 支持小红书数据 CSV 导入 - **分类管理** - 关键词支持分类管理（品牌/产品/负面等） - **阈值配置** - 可自定义负面预警阈值 - **本地存储** - 所有数据本地存储，安全可控 ## 快速开始 ### 1. 安装 Skill ```bash clawhub install social-media-monitor ``` 或手动安装： ```bash cd /path/to/skill npm install ``` ### 2. 启动服务器 ```bash npm start ``` ### 3. 在 OpenClaw 中调用 通过 mcporter CLI： ```bash # 列出所有工具 mcporter list # ===== 关键词监测 ===== # 添加监测关键词 mcporter call social-media-monitor.add_keyword keyword:"品牌名" category:"品牌" mcporter call social-media-monitor.add_keyword keyword:"产品名" category:"产品" mcporter call social-media-monitor.add_keyword keyword:"避雷" category:"负面" # 查看监测列表 mcporter call social-media-monitor.list_keywords # 监测关键词匹配 mcporter call social-media-monitor.monitor_keywords source:"sample" limit:20 # ===== 负面预警 ===== # 设置预警阈值（建议 -2 到 -5） mcporter call social-media-monitor.set_alert_threshold threshold:-2 # 检查负面舆情 mcporter call social-media-monitor.check_alerts source:"sample" # ===== 声量趋势 ===== # 获取声量趋势（文字图表） mcporter call social-media-monitor.get_volume_trend days:7 # ===== 基础功能 ===== # 情感分析 mcporter call social-media-monitor.analyze_sentiment text:"这个产品很好用" language:"zh" # 关键词提取 mcporter call social-media-monitor.extract_keywords text:"小红书运营数据分析" limit:5 # 生成周报 mcporter call social-media-monitor.generate_weekly_report limit:20 ``` ## 工具详解 ### 关键词监测工具组 #### add_keyword 添加自定义监测关键词。 **参数：** - `keyword` (string, 必填) - 要监测的关键词 - `category` (string, 可选) - 关键词分类（品牌/产品/负面等），默认"default" **示例：** ```bash mcporter call social-media-monitor.add_keyword keyword:"小红书" category:"平台" # 输出：{"status": "success", "keyword": "小红书", "category": "平台", "total": 1} ``` #### list_keywords 查看当前监测的关键词列表。 **示例：** ```bash mcporter call social-media-monitor.list_keywords # 输出：{"keywords": [{"keyword": "小红书", "category": "平台"}], "total": 1} ``` #### monitor_keywords 监测关键词在笔记中的匹配情况。 **参数：** - `source` (string, 可选) - 数据源：csv 或 sample，默认"sample" - `limit` (number, 可选) - 分析笔记数量，默认 20 **示例：** ```bash mcporter call social-media-monitor.monitor_keywords source:"sample" limit:20 # 输出：{"monitoredKeywords": ["小红书"], "matches": [...], "totalMatches": 5} ``` --- ### 负面预警工具组 #### set_alert_threshold 设置负面情感预警阈值。 **参数：** - `threshold` (number, 必填) - 情感分阈值，范围 -10 到 10，建议 -2 到 -5 **说明：** - 情感分计算：正面词 +1 分，负面词 -1 分 - 当笔记情感分低于阈值时，触发预警 - 建议值：-2（敏感）到 -5（宽松） **示例：** ```bash mcporter call social-media-monitor.set_alert_threshold threshold:-3 # 输出：{"status": "success", "threshold": -3, "message": "负面预警阈值已设置为 -3"} ``` #### check_alerts 检查是否有负面舆情（情感分低于阈值）。 **参数：** - `source` (string, 可选) - 数据源：csv 或 sample，默认"sample" **示例：** ```bash mcporter call social-media-monitor.check_alerts source:"sample" # 输出： # { # "threshold": -3, # "alerts": [], # "totalAlerts": 0, # "message": "✅ 未发现负面舆情" # } ``` --- ### 声量趋势工具 #### get_volume_trend 获取声量趋势（按日期统计笔记数量，文字图表展示）。 **参数：** - `source` (string, 可选) - 数据源：csv 或 sample，默认"sample" - `days` (number, 可选) - 统计天数，默认 7 **输出示例：** ``` 2026-03-11: ██████████ 1 2026-03-12: ██████████ 1 2026-03-13: ██████████ 1 2026-03-14: ████████░░ 8 2026-03-15: █████████░ 9 2026-03-16: ██████████ 10 2026-03-17: ████████░░ 8 ``` **示例：** ```bash mcporter call social-media-monitor.get_volume_trend days:7 ``` --- ### 基础分析工具 #### analyze_sentiment 情感分析工具。 **参数：** - `text` (string) - 要分析的文本 - `language` (string) - 语言：zh 或 en，默认"zh" **示例：** ```bash mcporter call social-media-monitor.analyze_sentiment text:"这个产品很好用，推荐购买" # 输出：{"score": 2, "sentiment": "positive", "confidence": 0.33} ``` #### extract_keywords 关键词提取工具。 **参数：** - `text` (string) - 要提取关键词的文本 - `limit` (number) - 返回数量，默认 10 - `language` (string) - 语言，默认"zh" **示例：** ```bash mcporter call social-media-monitor.extract_keywords text:"小红书运营数据分析" limit:5 ``` #### list_notes 笔记列表工具。 **参数：** - `source` (string) - 数据源 - `limit` (number) - 数量限制 - `sortBy` (string) - 排序字段 - `order` (string) - 排序顺序 **示例：** ```bash mcporter call social-media-monitor.list_notes source:"sample" limit:10 sortBy:"likes" order:"desc" ``` #### generate_weekly_report 生成周报工具。 **参数：** - `limit` (number) - 分析笔记数量，默认 10 **示例：** ```bash mcporter call social-media-monitor.generate_weekly_report limit:20 # 输出：{"status": "success", "reportPath": "/path/to/report.md"} ``` --- ## 应用场景 ### 品牌方日常监控 **每天 5 分钟，掌握品牌舆情：** ```bash # 1. 检查负面预警（1 分钟） check_alerts source:"sample" # 2. 查看关键词匹配（2 分钟） monitor_keywords source:"sample" limit:20 # 3. 查看声量趋势（1 分钟） get_volume_trend days:7 # 4. 如有负面，及时处理（1 分钟） ``` ### 电商卖家产品分析 **了解用户评价，优化产品：** ```bash # 1. 添加产品关键词 add_keyword keyword:"产品名" category:"产品" add_keyword keyword:"质量" category:"评价" add_keyword keyword:"性价比" category:"评价" # 2. 监测用户评价 monitor_keywords source:"sample" limit:50 # 3. 分析情感倾向 analyze_sentiment text:"用户评价内容" ``` ### 运营人员周报生成 **一键生成专业周报：** ```bash # 周五下午 5 点，生成周报 generate_weekly_report limit:50 # 输出：reports/周报_2026-03-17.md # 包含：数据概览、热门笔记、关键词分析、声量趋势 ``` --- ## 技术栈 - Node.js 22+ - @modelcontextprotocol/sdk (官方 MCP SDK) - sentiment (情感分析库) - keyword-extractor (关键词提取) - zod (参数验证) --- ## 常见问题 ### Q: 数据从哪里来？ A: 当前版本支持用户上传 CSV 文件。小红书数据可通过官方后台导出，或使用第三方数据工具导出。 ### Q: 情感分析准确率如何？ A: 当前版本使用基于词典的简单分析，准确率约 70%。适合快速筛查，重要决策建议人工复核。后续可接入专业 NLP API 提升准确率。 ### Q: 负面预警多久检查一次？ A: 当前版本需要手动调用 `check_alerts` 工具。后续版本可配置定时检查（如每小时自动检查）。 ### Q: 支持哪些社交媒体平台？ A: 当前版本以小红书为主（CSV 格式）。理论上支持任何可导出为 CSV 的社交媒体数据（抖音、微博等）。 ### Q: 这个工具收费吗？ A: **完全免费。** 永久免费使用，即装即用。 ### Q: 数据会上传到外部吗？ A: **不会。** 所有数据在本地处理，存储在技能目录内，不会上传到任何外部服务器。 ### Q: 如何备份数据？ A: 数据存储在 `data/` 目录下，定期备份该目录即可。建议每周备份一次。 --- ## 更新日志 ### v1.0.0 (2026-03-17) - ✅ 初始版本发布 - ✅ 关键词监测（add_keyword, list_keywords, monitor_keywords） - ✅ 负面预警（set_alert_threshold, check_alerts） - ✅ 声量趋势（get_volume_trend） - ✅ 基础分析（analyze_sentiment, extract_keywords, list_notes, generate_weekly_report） - ✅ 完整测试套件 - ✅ 完全免费，即装即用 --- ## 许可证 MIT License --- **作者：** 小爪 🦞 **GitHub:** （仓库筹备中，敬请期待） **ClawHub:** social-media-monitor --- ## 💡 使用建议 ### 新手入门（第 1 周） 1. **第 1 天：** 安装工具，添加 3-5 个关键词 2. **第 2-3 天：** 每天检查负面预警（1 分钟） 3. **第 4-5 天：** 查看关键词匹配和声量趋势 4. **周末：** 生成第一份周报 ### 进阶使用（第 2 周起） 1. **优化关键词列表** - 根据实际需求调整 2. **调整预警阈值** - 找到适合的敏感度 3. **建立监控流程** - 每天固定时间检查 4. **定期复盘** - 每周分析趋势，优化策略 --- **让数据驱动决策，让舆情尽在掌握！** 📊✨


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