Skill: crystaria/linguistic-landscape-analyzer (version 1.0.1)

--- name: linguistic-landscape-analyzer description: 语言景观分析 MCP 工具 - 小红书情感分析与关键词提取，支持语言学/社会学研究 homepage: https://github.com/Crystaria/linguistic-landscape-analyzer tags: [linguistics, sentiment-analysis, mcp, social-media, research] metadata: { "openclaw": { "emoji": "📊", "requires": { "bins": ["node"] }, "install": [ { "id": "npm", "kind": "npm", "package": "linguistic-landscape-analyzer", "path": ".", "label": "安装语言景观分析 MCP 工具", }, ], }, } --- # Linguistic Landscape Analyzer **Version:** 1.0.1 · 安全优化版 **Author:** 小爪 🦞 **License:** MIT **Tags:** #linguistics #sentiment-analysis #mcp #social-media #research --- ## 📊 语言景观分析 MCP 工具 专业的语言景观分析工具，为语言学和社会学研究提供数据支持。通过情感分析、关键词提取和自动报告生成，帮助研究者快速分析社交媒体文本数据。 ## 🎯 这个技能能帮你做什么？ - **如果你是语言学研究者**：分析社交媒体中的语言使用模式、情感倾向和话题演变，支持定量和定性研究。 - **如果你是社会学研究者**：研究网络社区的话语特征、群体情感变化和舆论趋势，获取一手数据支持。 - **如果你是内容运营者**：监控内容情感反馈，提取用户关注热点，优化内容策略。 - **如果你是数据分析师**：快速处理社交媒体文本数据，生成结构化分析报告，提升工作效率。 ## 功能特性 - 📊 **情感分析** - 分析文本的情感倾向（支持中文） - 🔑 **关键词提取** - 从文本中提取核心关键词 - 📝 **笔记列表** - 读取和管理小红书笔记数据 - 📈 **周报生成** - 自动生成语言景观分析周报（Markdown 格式） ## ⚠️ 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。 - **报告输出路径：** 报告保存在技能目录内的 `reports/` 文件夹下，确保安全性。 - **数据隐私：** 所有数据处理在本地完成，不会上传到外部服务器。 ## 快速开始 ### 1. 安装 Skill ```bash clawhub install linguistic-landscape-analyzer ``` 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 # 列出工具 mcporter list # 情感分析 mcporter call linguistic-landscape.analyze_sentiment text:"这个产品很好用" language:"zh" # 关键词提取 mcporter call linguistic-landscape.extract_keywords text:"小红书运营数据分析" limit:5 language:"zh" # 笔记列表 mcporter call linguistic-landscape.list_notes source:"sample" limit:10 sortBy:"likes" order:"desc" # 生成周报 mcporter call linguistic-landscape.generate_weekly_report limit:10 ``` ## 工具说明 ### analyze_sentiment 情感分析工具 - 分析文本的情感倾向。 **参数：** - `text` (string, 必填) - 要分析的文本内容 - `language` (string, 可选) - 语言类型：zh(中文) 或 en(英文)，默认"zh" **示例：** ```bash mcporter call linguistic-landscape.analyze_sentiment text:"小红书运营数据很好，推荐" language:"zh" # 输出：{"score": 2, "sentiment": "positive", "confidence": 0.33} ``` ### extract_keywords 关键词提取工具 - 从文本中提取关键词。 **参数：** - `text` (string, 必填) - 要提取关键词的文本 - `limit` (number, 可选) - 返回关键词数量上限，默认 10 - `language` (string, 可选) - 语言类型，默认"zh" **示例：** ```bash mcporter call linguistic-landscape.extract_keywords text:"小红书运营数据分析，内容优化方向明确" limit:5 # 输出：{"keywords": ["小红书运营数据分析", "内容优化方向明确"]} ``` ### list_notes 笔记列表工具 - 读取 CSV 文件中的小红书笔记数据。 **参数：** - `source` (string, 可选) - 数据源类型：csv 或 sample，默认"sample" - `limit` (number, 可选) - 返回笔记数量上限，默认 10 - `sortBy` (string, 可选) - 排序字段：likes/collects/comments/date，默认"date" - `order` (string, 可选) - 排序顺序：asc/desc，默认"desc" **示例：** ```bash mcporter call linguistic-landscape.list_notes source:"sample" limit:5 sortBy:"likes" order:"desc" ``` ### generate_weekly_report 周报生成工具 - 生成语言景观分析周报（Markdown 格式）。 **参数：** - `startDate` (string, 可选) - 开始日期 (YYYY-MM-DD) - `endDate` (string, 可选) - 结束日期 (YYYY-MM-DD) - `outputPath` (string, 可选) - 输出文件路径 - `limit` (number, 可选) - 分析笔记数量上限，默认 10 **示例：** ```bash mcporter call linguistic-landscape.generate_weekly_report limit:10 # 输出：{"status": "success", "reportPath": "/path/to/report.md"} ``` ## 应用场景 ### 语言学研究 - 分析网络语言使用模式 - 研究语言变异和变化 - 追踪新词新语的产生和传播 ### 社会学研究 - 研究群体情感变化 - 分析舆论趋势 - 探索社会话题演变 ### 内容运营 - 监控用户情感反馈 - 提取热点话题 - 优化内容策略 ### 数据分析 - 批量处理文本数据 - 生成结构化报告 - 支持决策制定 ## 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: 这个技能适合哪些研究场景？ A: 适用于语言学、社会学、传播学等领域的社交媒体文本分析研究，支持情感分析、关键词提取和报告生成。 ### Q: 情感分析的准确性如何？ A: 当前版本使用基于词典的简单情感分析方法，适合快速原型和初步分析。如需更高精度，可接入专业 NLP API（如阿里云 NLP）。 ### Q: 如何替换为自己的数据？ A: 将 CSV 文件放到 `data/` 目录下，格式参考 `sample.csv`，然后在调用 `list_notes` 时指定 `source:"csv"`。 ### Q: 支持哪些语言？ A: 当前主要支持中文和英文。中文使用简单分词 + 情感词典，英文使用 sentiment 库。 ## 更新日志 ### v1.0.1 (2026-03-17) - 🔒 **安全修复** - 报告输出路径改为技能目录内 - 📝 **文档优化** - 添加注意事项说明 - 🔗 **链接修复** - 移除未创建的 GitHub 仓库链接 - ✨ **标签优化** - 明确指定技能标签 ### v1.0.0 (2026-03-17) - ✅ 初始版本发布 - ✅ analyze_sentiment 工具 - ✅ extract_keywords 工具 - ✅ list_notes 工具 - ✅ generate_weekly_report 工具 - ✅ 完整测试套件 ## 许可证 MIT License --- **作者：** 小爪 🦞 **GitHub:** （仓库筹备中，敬请期待） **ClawHub:** linguistic-landscape-analyzer


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