微信公众号文章分析器
功能
- 📖 自动读取微信公众号文章内容
- 📅 提取时间线 - 识别关键事件和时间节点
- 👥 识别关键人物/组织 - 提取公司、组织、个人
- 📊 提取核心事实 - 金额、百分比、漏洞编号等
- 🎯 主题分析 - 识别核心议题和战略意义
- 💬 引语提取 - 收集重要引语
- 📄 生成报告 - Markdown / OpenCLI 适配器 / JSON
技术方案
核心流程
用户发送链接 → 读取文章内容 → NLP分析 → 生成结构化数据 → 输出报告
文章读取
- 请求库: Python
requests+ Mac Chrome UA - 解析方式: 正则表达式提取结构化数据
分析维度
| 维度 | 说明 |
|---|---|
| Timeline | 事件时间线，关键节点 |
| Stakeholders | 关键人物、公司、角色 |
| Facts | 核心事实、数据、日期 |
| Themes | 主题分析、战略意义 |
| Quotes | 重要引语 |
使用方法
命令行
# 基本分析 - 输出到控制台
python3 scripts/analyze_wechat.py <微信公众号链接>
# 生成 Markdown 报告
python3 scripts/analyze_wechat.py <链接> --format markdown --output report.md
# 生成 OpenCLI 适配器
python3 scripts/analyze_wechat.py <链接> --format opencli --output adapter.yaml
# 生成 JSON 数据
python3 scripts/analyze_wechat.py <链接> --format json --output data.json
# 生成所有格式
python3 scripts/analyze_wechat.py <链接> --format all
# 显示详细过程
python3 scripts/analyze_wechat.py <链接> --verbose
作为 Skill 使用
from skills.wechat_article_analyzer import analyze_wechat
result = analyze_wechat.analyze_article("https://mp.weixin.qq.com/s/xxx")
print(result['timeline'])
print(result['stakeholders'])
自动触发
当用户发送微信公众号链接或关键词时，自动执行分析。
输出格式
Markdown - 人类可读
- 事件时间线
- 关键人物/组织
- 核心事实数据
- 主题分析
- 重要引语
OpenCLI 适配器 - YAML
- 结构化数据
- 可直接注册到 OpenCLI
- 包含所有分析维度
JSON - 程序友好
- 完整的结构化数据
- 便于后续处理
- 可导入其他系统
依赖
- Python 3.7+
- requests>=2.25.0
- pyyaml>=5.4.0
许可证
MIT
作者
Created by OpenClaw