TrendScope - 舆情趋势洞察

根据用户需求自动生成专业的舆情分析报告，包含情感分布、地域分布、关键词分析、媒体分布、时间趋势等多维度分析。

一、执行流程

收到用户报告生成请求后，按以下步骤执行：

Step1：配置 API Key

使用本技能前，必须先配置 API Key。

配置方式（任选其一）

1. 环境变量（推荐）：在运行智能体的宿主环境中设置 FEEDAX_REPORT_API_KEY，或通过系统/密钥管理工具注入，请勿在对话中粘贴或朗读密钥。
2. 项目 .env：在技能项目根目录创建或编辑 .env，写入 FEEDAX_REPORT_API_KEY=...（可参考仓库内 .env.example）。不要将 .env 内容复制到聊天或日志。

如果未配置

向用户返回说明（不要要求用户把 Key 发到对话里）：

GE1003：未配置 API Key。请前往 https://www.feedax.cn 申请，并在宿主环境或项目 .env 中设置环境变量 FEEDAX_REPORT_API_KEY，切勿在聊天中发送密钥。

数据与隐私

检索词、筛选条件与聚合参数会作为请求体提交到 Feedax 报告 API。请勿在 --query 或分析需求中输入身份证号、手机号、精确门牌等可识别个人身份的信息；涉及敏感主体时请自行脱敏后再检索。

Step 2: 解析用户输入

根据 三、解析规则 从用户自然语言中提取参数。

特别注意：如果用户输入中包含地域名称（省/市/区县），必须同时：

1. 在 --query 中加入地域关键词
2. 添加 --area "地域名" 参数进行地域筛选

Step 3: 执行报告生成命令

# 无地域时
python3 scripts/report_cli.py --query "关键词" --days 7 --full-analysis

# 有地域时（如：长沙教育问题）
python3 scripts/report_cli.py --query "(长沙|湖南)&(教育|学校|教学|学生|老师|教师)" --area "长沙" --days 7 --full-analysis

Step 4: 返回结果

• 在对话中展示报告摘要（总数据量、情感分布、地域TOP5、关键词TOP10等）
• 完整报告自动保存至 ~/Desktop/舆情分析报告/ 目录

二、CLI 参数说明

2.1 必传参数

queryString 语法规则:

• 空格 = 与（AND）
• & = 与（AND）
• | = 或（OR）
• ! = 非（NOT）
• () = 优先级分组
• 示例: (北京|上海)&(十五届|十五大)&!(茶叶|鸡蛋)

2.2 分页与排序

--sort 可选值:

• publish_time - 默认。按发布时间排序，获取最新内容
• interact_count - 按互动数（热度）排序
• comments_count - 按评论数排序
• likes_count - 按点赞数排序
• reposts_count - 按转发数排序
• fans_count - 按粉丝数排序

2.3 内容筛选

2.4 时间筛选

2.5 互动数据筛选

2.6 报告控制参数

aggregationTypes 默认值说明:

• 默认模式（非 --full-analysis）: ["sentiment", "keywords", "media_name", "area_code_province", "publish_time_histogram"]

  • 返回：情感分布、关键词、媒体平台、地域分布、时间趋势

• 全维度模式（--full-analysis）: ["sentiment", "area_code_province", "media_class", "verification_type", "keywords", "media_name", "channel", "publish_time_histogram"]

  • 返回：所有8个维度的统计数据

注意: 未在 aggregationTypes 中指定的维度，API 将返回 null。这是正常行为，并非错误。

aggregationTypes 可选值:

四、媒体平台列表

支持的媒体名称（mediaNames）：

抖音、快手、微博、今日头条、火山、哔哩哔哩、小红书、微信、有驾、百家号、搜狐新闻、同花顺、股吧、东方财富、百度贴吧、搜狐网、乙方宝招标、度小视、汽车之家、网易、百度新闻、豆瓣网、喜马拉雅、百度知道、易车网、B站、网易新闻、懂车帝、新浪网、雪球、知乎、西瓜、好看、黑猫投诉、UC头条、新浪新闻、法律快车、东方财富网、搜狐新闻APP、腾讯新闻、新浪财经、皮皮虾、趣头条、QQ浏览器、什么值得买、腾讯微视、一点资讯、美篇、携程旅行网、全国12315互联网平台

五、媒体分类 (mediaClasses)

三、解析规则

3.1 关键词解析 (queryString)

从用户输入中提取核心检索关键词，生成搜索关键词表达式。

语法规则

解析示例

重要：当用户输入中明确包含地域名称（如城市、省份）时，必须同时传递 --area 参数。

• --query 中的地域关键词：匹配内容中提到该地域的文章
• --area 参数：筛选发布者所在地域的文章
• 两者配合使用可精确定位特定地域的本地舆情

3.2 媒体平台映射

3.3 情感倾向映射

3.4 媒体级别映射

3.5 消息类型映射

3.6 内容类型映射

3.7 认证类型映射

3.8 时间范围计算

3.9 排序方式映射

默认规则：除非用户明确要求，否则一律使用 publish_time（发布时间）排序

六、CLI 命令示例

文件: scripts/report_cli.py

通过命令行调用报告生成API，支持所有筛选参数和聚合维度。

基础用法

# 基础报告生成
python3 scripts/report_cli.py --query "医疗问题"

# 生成指定地域的报告（最近7天）
python3 scripts/report_cli.py --query "南京 315" --area "南京" --days 7

# 生成指定平台和情感的报告
python3 scripts/report_cli.py --query "医疗问题" --media "微博,抖音" --sentiment negative

# 生成完整分析报告（包含所有聚合维度）
python3 scripts/report_cli.py --query "比亚迪" --days 30 --full-analysis

完整参数说明见 二、CLI 参数说明

完整示例

# 生成比亚迪最近30天的完整舆情分析报告
python3 scripts/report_cli.py \
    --query "比亚迪" \
    --days 30 \
    --media "微博,抖音,今日头条" \
    --full-analysis \
    --output-dir "./reports"

# 生成南京教育领域负面舆情报告
python3 scripts/report_cli.py \
    --query "(南京|金陵) (教育|学校)" \
    --area "南京" \
    --days 7 \
    --sentiment negative \
    --full-analysis

输出结果

1. 对话展示：自动展示报告摘要（总数据量、情感分布、地域分布、关键词TOP10等）
2. JSON报告文件：完整数据保存至 ~/Desktop/舆情分析报告/查询词_时间戳.json
3. Markdown报告文件：可视化报告保存至 ~/Desktop/舆情分析报告/查询词_时间戳.md

七、参考文件

• references/domains.json - 领域分类完整列表
• references/scenes.json - 场景分类完整列表
• references/media_names.json - 媒体平台完整列表
• references/aggregation_types.json - 聚合维度完整列表
• assets/area_codes.json - 国标区域编码数据

八、示例对话

示例1：基础报告

用户: 生成一份关于比亚迪最近一个月的舆情分析报告

参数解析:

执行命令:

python3 scripts/report_cli.py --query "比亚迪" --days 30 --full-analysis

示例2：指定平台和情感

用户: 帮我看看微博和抖音上关于南京地铁的负面舆情

参数解析:

执行命令:

python3 scripts/report_cli.py --query "(南京|金陵)&地铁" --media "微博,抖音" --sentiment negative --area "南京" --days 7

示例3：热度排序

用户: 最近3天最火的医疗相关话题有哪些

参数解析:

执行命令:

python3 scripts/report_cli.py --query "医疗|卫生" --days 3 --sort interact_count

示例4：央媒报道

用户: 统计一下央媒对新能源汽车的报道情况

参数解析:

执行命令:

python3 scripts/report_cli.py --query "新能源&汽车" --media-class "中央媒体" --days 7 --full-analysis

示例5：精确时间范围

用户: 生成3月1日到3月15日期间关于315消费者权益的报告

参数解析:

执行命令:

python3 scripts/report_cli.py --query "315&(消费者|维权)" --time-from "2026-03-01 00:00:00" --time-to "2026-03-15 23:59:59" --full-analysis

九、报告输出格式

9.1 JSON格式（原始数据）

{
  "report_info": {
    "queryString": "比亚迪",
    "size": 10,
    "sortField": "publish_time",
    "sortOrder": "desc",
    "hotArticles": true,
    "aggregationTypes": ["sentiment", "keywords", "media_name", "area_code_province", "publish_time_histogram"],
    "timeFrom": "2026-03-03 00:00:00",
    "timeTo": "2026-04-02 23:59:59",
    "areaCodes": ["320100"],
    "report_time": "2026-04-02T18:00:00",
    "total": 77956
  },
  "data": {
    "articles": [...],
    "aggregation": {
      "sentimentDistribution": [...],
      "areaCodeProvinceDistribution": [...],
      "keywordsDistribution": [...],
      ...
    }
  }
}

说明：report_info 包含 API 调用时的完整请求参数，便于追溯和复现查询。

9.2 Markdown格式（文本报告）

包含以下内容：

• 报告概览（总数据量、时间范围）
• 情感倾向分析（表格形式）
• 地域分布分析（TOP10省份）
• 媒体分布分析（媒体类型、平台分布）
• 关键词分析（TOP20关键词）
• 时间趋势分析（24小时趋势）
• 热文列表（TOP10热文）

9.3 HTML格式（可视化报告）

生成美观的可视化 HTML 报告，可直接在浏览器中打开查看。包含以下模块：

• 舆情概况 - 信息总量、负面/中性/正面统计卡片、情感占比进度条
• 传播渠道分布 - 视频/微博/APP等渠道的数量和占比表格
• 媒体平台分布 - TOP10 媒体平台排名表格
• 省级地域分布 - TOP15 省份/地区卡片展示
• 关键词云 - TOP20 关键词标签云（动态字号）
• 传播趋势 - ECharts 时间趋势折线图（交互式）
• 热门文章 - TOP20 热文列表（含标题、作者、平台、摘要）
• 总结 - 核心发现汇总

说明：HTML 报告使用 ECharts 图表库，需联网加载 CDN 资源。

十、错误处理

当报告生成失败时，根据以下错误码判断原因并采取相应措施。

10.1 API Key 错误码

CLI 优先读取环境变量 FEEDAX_REPORT_API_KEY；若仍为空，会尝试读取旧名 FEEDAX_SEARCH_API_KEY（兼容旧配置，建议尽快改为 FEEDAX_REPORT_API_KEY）。

10.2 HTTP 状态码错误

10.3 网络错误