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RedGuard

数据分析 更新于 2026.08.29

将以下提示词粘贴到你的 AI 对话框中：

请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安装 @user_3cdbf8ea/redguard。

技能介绍

要解决什么问题

竞品调价、公告或长文里是否出现敏感词，往往需要人工通读或写一堆脚本。RedGuard 把两类常见监控收敛成可复用的 Python 函数：在文本里定位关键词（位置与频次），以及对比新旧价格并按阈值分级（严重 / 较大 / 明显 / 需关注 / 轻微），最后把结果落成结构化报告。

技能如何工作

本技能通过 scripts/tool.py 暴露三个入口，返回值以 JSON 为主，便于 Agent 或下游程序解析：

  • check_keywords(text, keywords)：在给定文本中搜索关键词，输出匹配情况（含位置、上下文与统计）。
  • check_price_change(old_price, new_price, threshold)：计算涨跌幅，按预设阈值映射到五级变动等级。
  • generate_report(data, path)：将监控数据写入指定路径，同时生成 JSON 与 Markdown 两种格式。

实现上全部基于 Python 标准库，不引入第三方包；函数带中英文 Docstring，异常场景（如空数据）有统一错误返回格式，方便在对话里由 Hermes Agent 直接调用。

适用边界与注意点

  • 关键词监控针对单次传入的文本，不负责持续爬取或定时任务；采集仍需你自备数据源。
  • 价格分级依赖你传入的 threshold 与业务定义，技能提供的是可解释的对比与分级框架，不是行业定价模型。
  • 报告路径由调用方指定，适合嵌入流水线；若只需内存结果，以各函数返回的 JSON 为准即可。

使用场景

  • 竞品商品调价后，用新旧单价对比涨跌幅，并按阈值判断属于哪一级变动再记入周报。
  • 审核供应商发来的合同或公告全文，批量检查是否出现事先约定的敏感词或禁限表述。
  • 把一轮关键词命中统计与价格分级结果整理成 JSON，并同步生成可发给团队的 Markdown 摘要。
  • 在 Agent 对话里贴入促销文案，快速统计指定品牌名、型号词的出现次数与上下文片段。

适合人员

  • 负责电商或零售选品的运营，需要定期核对竞品调价是否超出内部预警线。
  • 做舆情或合规初审的内容审核，要在长文中定位关键词并保留可复核的匹配位置。
  • 用 Hermes Agent 编排监控流程的数据分析同学，希望工具返回标准 JSON 而非手写脚本。
  • 需要把监控结论交付给非技术同事的分析师，要求同时有机器可读 JSON 与可读 Markdown 报告。