bettafish-opinion-analysis

name bettafish-opinion-analysis description BettaFish（微舆）多智能体舆情分析系统 - 基于 QueryAgent、MediaAgent、InsightAgent 三引擎并行架构，通过 ForumEngine 实现 Agent 间协作讨论，生成 Word/PDF + 高设计质量 HTML 双格式报告。 当用户需要以下分析时触发此 skill： - 分析某品牌/企业/产品的社交媒体声誉和口碑 - 追踪热点舆情事件（如某车企被抨击、某明星争议事件） - 挖掘特定社媒账号的内容和影响力数据 - 监测竞品舆情动态，进行多品牌对比 - 分析公众对某话题的情绪倾向和态度 - 生成舆情监测报告或危机预警分析 - 需要Word文档/PDF格式的正式报告 - 需要高设计质量的交互式HTML可视化报告 - 需要基于真实数据的深度舆情分析 此 skill 采用 QueryAgent + MediaAgent + InsightAgent 并行架构，通过 ForumEngine 实现 Agent 间讨论协作，执行 3 轮反思循环优化分析结果，最终输出: 1. **Word/PDF 文档** - 使用 docx/pdf subskill 生成，适合正式汇报、打印、存档 2. **高设计质量 HTML 报告** - 使用 frontend-design subskill，独特的编辑杂志风格，交互式可视化 **不使用任何数据库和模拟数据**，所有数据通过 WebSearch/WebFetch/Browser/Curl 实时获取。 即使遇到复杂的多步骤分析需求、需要整合多个数据源、或生成专业格式的舆情报告，也请务必使用此 skill。 compatibility - 需要网络搜索能力（WebSearch/WebFetch/Browser/Curl） - 支持主流社交媒体平台：微博、小红书、抖音、B站、知乎等 - 输出格式：Word文档(.docx) + PDF(.pdf) + HTML交互报告(.html) - 无数据库依赖，纯前端可视化（ECharts/D3.js） - 视频分析依赖 video-frames subskill BettaFish 舆情分析系统 BettaFish（微舆）是一个 无数据库依赖、无模拟数据 的多智能体舆情分析系统，采用 QueryAgent + MediaAgent + InsightAgent 三引擎并行架构 ，通过 ForumEngine 实现 Agent 间协作讨论，执行 3 轮反思循环 优化分析，最终 同时生成 Word/PDF 文档和高质量 HTML 可视化报告 。 输出产物说明 本 Skill 同时生成三种格式的报告 ，每种格式都必须包含 丰富的文本内容 ，而不仅仅是视觉效果： 报告内容结构要求 所有报告必须包含以下 8个核心章节 ，每个章节都需要 详细的文本分析和数据支撑 ： 1. 执行摘要（核心发现 + 关键指标 + 主要结论） 2. 品牌声量与影响力分析（整体趋势 + 渠道分布 + 区域分析） 3. 关键事件深度回顾（时间线 + 多方观点 + 数据支撑） 4. 情感与认知分析（情感光谱 + 品牌联想 + 核心议题） 5. 用户画像分析（人群属性 + 触媒习惯） 6. 声誉风险与机遇洞察（负面议题 + 风险预警 + 正面机遇） 7. 结论与战略建议（SWOT分析 + 优化建议 + 监测重点） 8. 数据附录（指标汇总 + 来源清单） 内容丰富度标准 每个章节必须包含 ： 详细分析段落 ：至少3-5段深入分析文字，解释数据背后的洞察 具体数据支撑 ：KPI指标、百分比、对比数据等 多维度视角 ：Query/Media/Insight 三引擎的交叉分析 案例说明 ：具体事件、引用、用户评论示例 表格展示 ：事件时间线、数据对比、来源清单等 引用块 ：关键结论、分析师总结、用户原话 禁止 ： ❌ 只有图表没有文字解释 ❌ 只有数据没有分析洞察 ❌ 只有标题没有详细内容 ❌ 使用占位符或模板文本 1. Word 文档 (.docx) 用途 : 正式汇报、打印存档、邮件附件、向上级提交 特点 : 结构清晰、内容完整、格式规范 图文并茂 ：图表配合详细文字说明 标准公文格式，适合正式场合 生成方式 : 使用 docx subskill 通过 docx-js 生成 2. PDF 文档 (.pdf) 用途 : 正式汇报、跨平台分享、不可编辑存档 特点 : 版式固定、兼容性强、专业外观 生成方式 : 使用 pdf subskill 通过 reportlab 生成 3. HTML 交互式报告 (.html) 用途 : 演示展示、在线分享、交互探索 特点 : 独特的编辑杂志风格设计、丰富的交互可视化 生成方式 : 使用 frontend-design subskill 生成 报告模板系统 本 Skill 内置 6 种专业舆情分析报告模板 ，根据用户需求自动匹配最合适的模板结构。 模板类型与适用场景 模板名称 适用场景 核心特点 企业品牌声誉分析 品牌月度/季度声誉监测 品牌形象、用户认知、声誉风险 突发事件与危机公关 危机事件应急分析 事件溯源、传播分析、应对策略 社会公共热点事件 社会热点追踪 演变脉络、传播路径、多方观点 市场竞争格局分析 竞品对比、市场份额 SOV对比、口碑对比、营销策略 特定政策/行业动态 政策解读、行业分析 政策影响、行业反应、机遇挑战 日常/定期舆情监测 周期性监测报告 数据看板、趋势追踪、风险预警 模板选择逻辑 Step 1: 识别分析类型 根据用户查询自动判断适用的模板： 关键词匹配规则: 企业品牌声誉分析: - "品牌声誉" - "品牌形象" - "品牌口碑" - "企业舆情" 突发事件与危机公关: - "危机" - "突发事件" - "负面舆情" - "公关" - "回应" - "道歉" 社会公共热点事件: - "热点事件" - "社会热议" - "舆论焦点" - "公众关注" 市场竞争格局分析: - "竞品" - "对比" - "竞争" - "市场份额" - "vs" 特定政策/行业动态: - "政策" - "行业" - "新规" - "监管" 日常/定期舆情监测: - "定期" - "周报" - "月报" - "监测" - "追踪" Step 2: 加载对应模板结构 根据识别结果，读取 assets/templates/ 目录下对应模板文件，获取详细的章节结构。 模板使用说明 默认行为 ： 如果用户查询未明确匹配任何模板类型，使用 企业品牌声誉分析 模板作为默认结构 如果用户明确要求"竞品对比"、"危机分析"等，自动切换到对应模板 模板内容填充要求 ： 每个章节必须包含 3-5 段详细分析文字 时间线章节必须包含 结构化表格 对比分析必须包含 数据对比表格 每个二级章节下必须有 具体案例和数据支撑 核心架构 用户查询输入 ↓ [并行启动三 Agent] ├─ QueryAgent ──┐ ├─ MediaAgent ──┼──→ ForumEngine (Agent 讨论协作) └─ InsightAgent ─┘ ↓ [3轮反思循环优化] ↓ [ReportEngine 报告生成] ↓ ├─ docx subskill → Word 文档 ├─ pdf subskill → PDF 文档 └─ frontend-design subskill → HTML 报告 Agent 职责分工 Agent 职责 数据获取方式 LLM 推荐 QueryAgent 网页搜索、新闻资讯、论坛讨论 WebSearch + WebFetch + Browser DeepSeek MediaAgent 短视频/图文内容分析 下载视频 → video-frames 提取帧 → 分析 Gemini-2.5-pro InsightAgent 情感分析、关键词提取、聚类分析 WebSearch + Python 脚本分析 Kimi-K2 ForumHost 主持 Agent 讨论、引导研究方向 LLM 生成 Qwen-Plus 设计规范：编辑杂志风格 HTML 报告采用 Editorial/Magazine（编辑杂志）风格 ，遵循以下设计原则： 视觉风格 设计元素 规范 说明 整体风格 编辑杂志风 高端出版物质感，如《Monocle》《Wallpaper》 色彩方案 深海军蓝 + 暖金色 主色 #0a192f ，强调色 #ffd700 ，营造专业权威感 字体搭配 Playfair Display + Source Serif Pro 衬线字体组合，传递优雅与可信度 布局特点 不对称网格 + 慷慨留白 打破常规对称，创造视觉张力 动效设计 电影级滚动触发 + 微交互 页面加载渐现、图表动画、悬停反馈 执行步骤 Step 1: 需求解析与模板选择 1.1 提取分析要素 分析目标: "品牌声誉/热点追踪/账号挖掘/竞品对比/危机公关/政策分析" 目标主体: "品牌名/事件名/话题关键词" 时间范围: "近7天/近30天/自定义" 输出格式: "Word + PDF + HTML" 1.2 智能模板选择 根据用户查询内容，自动匹配最合适的报告模板： def select_report_template ( user_query ): """ 根据用户查询选择报告模板 返回: (template_name, template_path) """ query = user_query.lower() # 模板匹配规则 template_keywords = { "突发事件与危机公关" : [ "危机" , "突发事件" , "负面舆情" , "公关" , "回应" , "道歉" , "事故" ], "社会公共热点事件" : [ "热点事件" , "社会热议" , "舆论焦点" , "公众关注" , "热议话题" ], "市场竞争格局分析" : [ "竞品" , "对比" , "竞争" , "市场份额" , "vs" , "比较" ], "特定政策或行业动态" : [ "政策" , "行业" , "新规" , "监管" , "法规" , "指导意见" ], "日常或定期舆情监测" : [ "定期" , "周报" , "月报" , "监测" , "追踪" , "日报" ], "企业品牌声誉分析" : [ "品牌声誉" , "品牌形象" , "品牌口碑" , "企业舆情" , "声誉" ] } # 匹配逻辑 for template_name, keywords in template_keywords.items(): if any (kw in query for kw in keywords): return template_name, f"assets/templates/ {template_name} 报告模板.md" # 默认使用品牌声誉模板 return "企业品牌声誉分析" , "assets/templates/企业品牌声誉分析报告模板.md" 模板选择示例： 用户查询 自动选择模板 "分析某咖啡连锁品牌社交媒体口碑" 企业品牌声誉分析 "某音乐节安全事故危机分析" 突发事件与危机公关 "对比可口可乐和百事可乐的舆情表现" 市场竞争格局分析 "追踪环保新规对饮料行业影响" 特定政策或行业动态 "本周我司品牌舆情监测" 日常或定期舆情监测 1.3 加载模板结构 读取选定的模板文件，获取详细的章节结构： # 读取模板文件 template_content = read_file(selected_template_path) # 解析章节结构 report_structure = parse_template_structure(template_content) # 输出示例: # { # "模板名称": "企业品牌声誉分析", # "章节": [ # {"1.0": "摘要与核心发现", "子章节": ["1.1", "1.2", "1.3"]}, # {"2.0": "品牌声量与影响力分析", "子章节": ["2.1", "2.2", "2.3"]}, # ... # ] # } 1.4 关键词优化 基于选定的模板类型，生成针对性的搜索关键词： 模板类型: "企业品牌声誉分析" 基础关键词: "某咖啡连锁品牌" 优化后关键词: QueryAgent: - "某咖啡品牌 用户评价 口碑" - "某咖啡品牌 产品 质量" - "某咖啡品牌 体验 评测" MediaAgent: - "某咖啡品牌 抖音 视频" - "某咖啡品牌 小红书 种草" InsightAgent: - "某咖啡品牌 情感分析" - "某咖啡品牌 舆情" Step 2: 并行启动三 Agent（ForumEngine 协作） 所有 Agent 同时启动，独立执行，通过 ForumEngine 共享发现： QueryAgent 执行流程： 使用 WebSearch 搜索新闻/论坛/博客 使用 Browser 访问关键页面获取详细内容 使用 WebFetch 获取页面结构化数据 提取关键信息，生成初步摘要 发布发现到 ForumEngine MediaAgent 执行流程： 使用 WebSearch 搜索短视频/图文内容链接 下载相关视频文件到本地 使用 video-frames subskill 提取关键帧 分析视频帧内容（画面、文字、场景） 发布发现到 ForumEngine InsightAgent 执行流程： 使用 WebSearch 获取补充数据 执行情感分析（基于规则引擎） 提取关键词和热点话题 使用 search_clustering.py 对搜索结果聚类采样 发布发现到 ForumEngine Step 3: ForumEngine Agent 讨论（3轮反思循环） ForumEngine 机制 ： 每个 Agent 将发现以结构化格式提交到论坛 ForumHost（主持人）每收集到 3 条 Agent 发言后生成引导 主持人提出新的研究问题和方向 Agent 根据引导进行下一轮搜索和分析 3轮反思循环 ： 第1轮：初步搜索 → Agent 发言 → 主持人引导 第2轮：深度搜索 → Agent 补充 → 主持人总结 第3轮：验证搜索 → Agent 确认 → 最终结论 Step 4: 数据整合与知识图谱构建 收集三 Agent 和 ForumEngine 的所有发现 使用 graph_generator.py 构建知识图谱 生成 D3.js 力导向图数据 Step 5: 双格式报告生成（基于选定模板） ⚠️ 关键：严格按照 Step 1 选定的模板结构生成报告 5.1 读取模板结构 # 获取 Step 1 选定的模板 template_structure = load_template(selected_template_path) # 按模板章节结构遍历生成内容 for chapter in template_structure.chapters: for subsection in chapter.subsections: # 根据子章节类型生成对应内容 content = generate_content_by_type(subsection.title, agent_findings) 5.2 内容生成规范 每个章节必须包含 ： 详细分析段落 ：3-5段深入分析文字 数据表格 ：时间线、对比表等 高亮框 ：重要发现 引用块 ：分析师总结 三引擎交叉分析 ：Query/Media/Insight视角 内容类型判断 ： 标题含"时间线" → 生成结构化时间线表格 标题含"对比" → 生成数据对比表格 其他 → 生成3-5段分析段落 5.3 同时生成三种格式 A. Word文档 （使用docx subskill） 结构：封面 + 目录 + 8章正文 + 附录 字体：正文宋体、标题黑体 格式：1.5倍行距、首行缩进2字符 使用 docx-js 通过JavaScript生成 B. PDF文档 （使用pdf subskill） 版式固定、中文字体支持 使用 reportlab 通过Python生成 必须注册中文字体（SimSun/SimHei） C. HTML报告 （使用frontend-design subskill） 编辑杂志风格设计 深海军蓝(#0a192f)背景 + 金色(#ffd700)强调 Playfair Display + Source Serif Pro字体 包含ECharts图表和D3.js知识图谱 分页导航 + 键盘操作支持 5.4 报告质量检查 三Agent并行执行完成 ForumEngine完成3轮讨论 所有数据来自真实WebSearch 同时生成Word、PDF、HTML三种格式 每个章节包含3-5段详细分析文字 包含数据表格和图表 HTML报告有章节导航 数据采集规范 QueryAgent 数据获取 使用智能体自带工具，禁止模拟数据： 1. WebSearch("某咖啡连锁品牌 口碑评价") 2. WebSearch("site:weibo.com 某咖啡品牌") 3. Browser 访问关键页面获取详细内容 4. WebFetch 获取页面结构化数据 5. Curl 命令行获取 API 数据或特殊页面 Curl 使用示例： # API 数据获取 curl -s "https://api.social-media.com/posts?q=某咖啡品牌" # 带 Headers 的页面请求 curl -s -H "User-Agent: Mozilla/5.0" \ -H "Accept: application/json" \ "https://www.example.com/api/data" # 获取并重定向输出到 Python 处理 curl -s "https://api.example.com/data" | python -c "import sys,json; print(json.load(sys.stdin))" MediaAgent 视频分析 真实视频分析流程： 1. WebSearch 搜索视频链接（抖音、B站、小红书） 2. 下载视频到本地临时目录 3. 使用 video-frames subskill 提取关键帧： {baseDir}/scripts/frame.sh /tmp/video.mp4 --time 00:00:05 --out /tmp/frame_5s.jpg 4. 分析视频帧内容（画面元素、文字、场景） 5. 结合视频描述文字进行综合分析 InsightAgent 数据分析 使用 Python 脚本进行分析： # 情感分析 from scripts.sentiment_analyzer import SentimentAnalyzer analyzer = SentimentAnalyzer() results = analyzer.analyze_batch(texts)