企业舆情分析工具

解决的问题

企业运营中，品牌声誉、媒体声音、潜在风险分散在网页、新闻、评论等渠道里，人工整理容易出现三个问题：只看单条事件，不看时间范围；情感判断依赖经验；负面风险发现滞后。@user_ccd82275/corporate-sentiment 把这类流程拆成数据获取、情感分析、趋势总结和风险识别，适合需要快速形成周报、月报或危机预警的工程师与运营分析场景。

工作方式

技能按固定流程执行：

• 获取数据：调用 scripts/fetch_sentiment.py，传入 --company-name 与 --time-range，支持 week 和 month，返回 JSON 舆情列表。
• 分析数据：基于模型能力识别正面、负面、中性比例，提取关键话题、事件、传播趋势和敏感内容。
• 输出报告：生成结构化报告，包含总体概况、主要事件、情感倾向、趋势建议与风险警示。

当时间范围是 week 时更偏热点与突发事件；month 时更适合长期趋势分析。若出现较多负面舆情，会提高风险提示等级，并建议关注公关处置。

适用边界

默认脚本可能返回模拟数据，主要用于演示、测试或流程验证。若要接入真实舆情 API，需要参考 references/sentiment-format.md 修改配置，并保证输入企业名称、时间范围完整准确。对于敏感或危机舆情，技能只能辅助识别与总结，不能替代实时人工核实和应急决策。