舆情罗盘

问题

中文社交平台舆情常分散在小红书、抖音、微博、公众号，人工查关键词、判正负、做报表成本高，负面超过阈值时容易晚发现。Sentiment Compass 把这些平台公开内容聚合成可查询数据，并用 GLM-4 做中文语义情感分类。

工作方式

技能通过 Playwright headless 抓取平台公开搜索结果，使用 UA 轮换、随机 3-8s 延迟和失败重试降低触发风险；数据写入本地 SQLite 与 JSON 配置。核心流程：

• 创建关键词监测任务并执行首次抓取
• 调用 GLM-4 批量分类为 Positive / Neutral / Negative，并生成理由摘要
• 输出包含提及量、情感占比、趋势图和热帖列表的报告
• 若设置负面阈值，通过 Feishu webhook 或 SMTP 邮件推送告警，并用 OpenClaw Cron 做 6h、12h、daily、weekly 周期任务

边界

当前版本只处理公开页面，不支持登录墙内容；情感准确度依赖文本长度与上下文；不同套餐有关键词数量、平台范围、抓取频次和数据保留期限制。适合品牌舆情、竞品负面提醒等轻量监测，不适合作为合规审计或大规模精确舆情系统的最终结论。