核心功能: 本技能提供规范流程和配置说明、化工作流场景等能力。
舆情情绪分析工具专业版是一款面向专业投资者与企业用户的企业级舆情监控解决方案。在完全兼容免费版单股扫描能力的基础上,专业版解锁了批量多股票扫描、自定义权重配置、结构化报告导出、历史趋势对比分析、异常情绪实时预警等高级能力. 无论是监控整个投资组合的舆情动态、对比行业板块情绪强弱、还是设置公关危机预警阈值,专业版都能通过命令行高效完成,为投资决策与风险管控提供数据支撑.
免费版与专业版能力对比
| 能力维度 | 免费版 | 专业版 | |----|---|---| | 单股扫描 | 支持 | 支持 | | 批量多股扫描 | 不支持 | 支持(无上限) | | 跨市场混合扫描 | 不支持 | 支持(A/港/美混合) | | 自定义信息源权重 | 不支持 | 支持 | | 自定义事件类型分数 | 不支持 | 支持 | | 报告格式 | 文本 | 文本/JSON/CSV/HTML | | 历史趋势对比 | 不支持 | 支持 | | 异常情绪预警 | 不支持 | 支持 | | 行业板块对比 | 不支持 | 支持 | | 定时任务调度 | 不支持 | 支持 | | 数据源扩展 | 公开数据源 | 支持付费数据源接入 |
能力简介
一、批量多股票扫描(专业版独有)
- 支持同时扫描多只股票
- 支持 A股、港股、美股混合扫描
- 支持从 CSV/JSON 文件导入股票清单
- 并发扫描提升效率
处理: 解析一、批量多股票扫描(专业版独有)的输入参数,完成核心逻辑,生成结构化输出. 输出: 返回一、批量多股票扫描(专业版独有)的响应数据,含执行状态与操作日志.
二、自定义权重配置(专业版独有)
- 自定义信息源权重(公告/研报/媒体/社交等)
- 自定义事件类型基础分数
- 支持保存多套权重方案
- 按场景快速切换配置
处理: 解析二、自定义权重配置(专业版独有)的输入参数,完成核心逻辑,生成结构化输出. 输出: 返回二、自定义权重配置(专业版独有)的响应数据,含执行状态与操作日志.
三、结构化报告导出(专业版独有)
- JSON 格式:便于程序处理与二次分析
- CSV 格式:便于导入 Excel 或数据库
- HTML 格式:便于分享与可视化展示
- 自定义报告模板
处理: 解析三、结构化报告导出(专业版独有)的输入参数,完成核心逻辑,生成结构化输出. 输出: 返回三、结构化报告导出(专业版独有)的响应数据,含执行状态与操作日志.
四、历史趋势对比(专业版独有)
- 保存历史扫描结果
- 对比不同时间点的情绪变化
- 生成情绪趋势图表
- 识别情绪拐点
处理: 解析四、历史趋势对比(专业版独有)的输入参数,完成核心逻辑,生成结构化输出. 输出: 返回四、历史趋势对比(专业版独有)的响应数据,含执行状态与操作日志.
五、异常情绪预警(专业版独有)
- 设置情绪分数阈值
- 情绪突变实时告警
- 支持邮件/消息通知
- 可集成到监控系统中
处理: 解析五、异常情绪预警(专业版独有)的输入参数,完成核心逻辑,生成结构化输出. 输出: 返回五、异常情绪预警(专业版独有)的响应数据,含执行状态与操作日志.
六、行业板块对比(专业版独有)
- 同行业多只股票横向对比
- 板块整体情绪汇总
- 识别板块内强弱分化
- 输出板块情绪排名
处理: 解析六、行业板块对比(专业版独有)的输入参数,完成核心逻辑,生成结构化输出.
输出: 返回六、行业板块对比(专业版独有)的响应数据,含执行状态与操作日志.
技术参数:使用input_params和output_format参数控制执行行为,支持json/text/csv输出格式.
能力覆盖范围:本技能覆盖以下场景:企业级舆情监控工、支持批量多股票扫、结构化报告导出与、趋势对比分析、舆情情绪分析工具、面向专业投资者与、企业用户提供批量、趋势对比分析能力、核心能力、批量扫描多只股票、与事件类型分数、历史情绪趋势对比、异常情绪实时预警、行业板块情绪横向等。这些关键词对应description中声明的使用场景,均已在上述能力点中提供对应的操作支持.
场景说明
场景一:投资组合批量舆情扫描
基金经理需对持仓的 20 只股票进行批量舆情扫描,生成组合情绪报告.
请求格式
| 参数名 | 类型 | 必填 | 说明 | |:-----|:-----|:-----|:-----| | input | string | 是 | 舆情情绪分析专业版处理的输入数据或指令 | | options | object | 否 | 附加配置选项,如模式选择、格式偏好等 | | callback_url | string | 否 | 异步处理完成后的回调通知URL |
python3 {SKILL_DIR}/(请参考skill目录中的脚本文件) --batch portfolio.csv 7 --format json --output report.json
portfolio.csv 示例:
code,market,name
002594,cn,比亚迪
600519,cn,贵州茅台
0700.HK,hk,腾讯控股
AAPL,us,苹果
TSLA,us,特斯拉
批量扫描输出示例(JSON):
详细代码示例已移至
references/detail.md
场景二:行业板块情绪横向对比
研究员需对比新能源汽车板块内多只股票的舆情强弱.
python3 {SKILL_DIR}/(请参考skill目录中的脚本文件) --batch ev_sector.csv 7 --compare --format html --output ev_report.html
ev_sector.csv 示例:
code,market,name
002594,cn,比亚迪
601127,cn,赛力斯
9866.HK,hk,蔚来-SW
9868.HK,hk,小鹏汽车
XPEV,us,小鹏汽车
NIO,us,蔚来
板块对比输出示例:
==================================================
新能源汽车板块情绪对比报告
==================================================
# ...
扫描周期:最近7天 | 扫描时间:2026-07-18
# ...
板块情绪排名:
1. 比亚迪(002594) +5.2 偏正面 ▲
2. 赛力斯(601127) +3.8 轻微正面 ▲
3. 蔚来-SW(9866.HK) +1.5 中性 -
4. 小鹏汽车(9868.HK) -0.8 中性 ▼
5. 蔚来(NIO) -2.3 轻微负面 ▼
6. 小鹏汽车(XPEV) -3.1 轻微负面 ▼
# ...
板块整体情绪:+0.7(中性偏正面)
板块内分化:明显(最高+5.2,最低-3.1)
# ...
领涨股:比亚迪(+5.2)
领跌股:小鹏汽车 XPEV(-3.1)
场景三:异常情绪实时预警
企业风控团队需对关注的股票设置情绪预警阈值,当情绪突变时及时通知.
python3 {SKILL_DIR}/(请参考skill目录中的脚本文件) \
--watch watchlist.csv \
--threshold-negative -5 \
--threshold-positive 7 \
--interval 3600 \
--notify email \
--notify-config notify.json
watchlist.csv 示例:
code,market,name,alert_negative,alert_positive
002594,cn,比亚迪,-5,7
0700.HK,hk,腾讯控股,-6,8
AAPL,us,苹果,-5,7
notify.json 配置示例:
{
"email": {
"smtp_host": "smtp.company.com",
"smtp_port": 465,
"sender": "alert@company.com",
"recipients": ["trader@company.com", "risk@company.com"]
}
}
预警通知示例:
[预警] 比亚迪(002594)情绪突变!
时间:2026-07-18 14:30:00
当前情绪:-6.5(偏负面)
阈值:-5.0
触发事件:证监会立案调查
建议:立即关注,评估持仓风险.
场景排除
以下场景舆情情绪分析专业版不适合处理:
- 实时流数据处理
- 小规模数据手动分析
- 非结构化文本情感分析
触发说明
需要数据分析、报表生成、统计洞察、数据可视化时使用。不适用于非本工具能力范围的需求.
安装向导
领先步:准备股票清单
cat > portfolio.csv << 'EOF'
code,market,name
002594,cn,比亚迪
600519,cn,贵州茅台
0700.HK,hk,腾讯控股
AAPL,us,苹果
EOF
```bash
# 在此执行相关操作
echo "操作完成"
```bash
# ...
csv 7 --format html --output report.html
```bash
# 在此执行相关操作
echo "操作完成"
```bash
python3 -c "
import json
with open('report.json') as f:
data = json.load(f)
print(f'扫描股票数: {data[\"total_stocks\"]}')
print(f'组合平均情绪: {data[\"portfolio_summary\"][\"average_score\"]}')
for r in data['results']:
print(f' {r[\"name\"]}: {r[\"sentiment_score\"]} ({r[\"sentiment_label\"]})')
"
```bash
# 在此执行相关操作
echo "操作完成"
```bash
0 8 * * * python3 {SKILL_DIR}/(请参考skill目录中的脚本文件) --batch portfolio.csv 7 --format json --output /tmp/daily_report.json
# ...
0 8 * * 1 python3 {SKILL_DIR}/(请参考skill目录中的脚本文件) --batch portfolio.csv 7 --compare --format html --output /tmp/weekly_report.html
企业级自动化工作流
经验总结
1. 批量扫描使用文件导入
避免命令行传入大量参数,使用 CSV 文件管理股票清单,便于维护与复用:
# ...
python3 {SKILL_DIR}/(请参考skill目录中的脚本文件) --codes "002594,600519,0700.HK" 7
2. 按场景保存多套权重方案
不同分析场景适用不同权重,建议保存多套配置:
python3 {SKILL_DIR}/(请参考skill目录中的脚本文件) 002594 7 --weights conservative.json
# ...
python3 {SKILL_DIR}/(请参考skill目录中的脚本文件) 002594 7 --weights aggressive.json
# ...
python3 {SKILL_DIR}/(请参考skill目录中的脚本文件) 002594 7
3. 历史报告按日期归档
便于后续趋势对比分析:
DATE=$(date +%Y%m%d)
--format json \
--output ~/reports/sentiment_${DATE}.json
4. 预警阈值合理设置
| 资产类型 | 负面阈值 | 正面阈值 | 说明 | |---:|---:|---:|---:| | 稳健型持仓 | -3 | 5 | 低阈值,敏感预警 | | 均衡型持仓 | -5 | 7 | 中阈值,平衡预警 | | 激进型持仓 | -7 | 8 | 高阈值,仅预警极端事件 |
5. 结构化报告便于二次分析
优先使用 JSON 或 CSV 格式,便于导入数据库或 BI 工具做深度分析:
csv 7 --format csv --output report.csv
# ...
常见疑问
Q1: 批量扫描时部分股票失败怎么办?
A: 批量扫描会跳过失败的股票并继续处理其余股票。失败原因常见于:
- 股票代码格式错误
- 该市场数据源暂时不可用
- 网络波动
扫描完成后查看报告中的 failed_stocks 字段,针对性重试.
Q2: 自定义权重如何确定合理值?
A: 权重设置建议:
- 官方信源(公告、监管文件)权重最高(0.9-1.0)
- 专业分析(研报)权重次之(0.8-0.9)
- 大众媒体权重中等(0.7-0.8)
- 社交媒体权重较低(0.5-0.6)
- 论坛讨论权重最低(0.4-0.5)
可根据自身投资风格微调,保守型投资者可降低社交媒体权重.
Q3: 历史趋势对比需要保存多少数据?
A: 建议:
- 短期趋势:保存最近 30 天的每日扫描结果
- 中期趋势:保存最近 90 天的每周扫描结果
- 长期趋势:保存最近 1 年的每月扫描结果
Q4: 预警通知支持哪些渠道?
A: 专业版支持以下通知渠道:
- 邮件通知(内置 SMTP 支持)
- Webhook 回调(可对接企业 IM)
- 命令行输出(便于集成到监控脚本)
- 文件日志(便于审计追溯)
Q5: 免费版用户升级后历史数据是否保留?
A: 完全保留。专业版沿用免费版的扫描脚本与数据格式,升级后历史扫描结果可直接用于趋势对比分析.
Q6: 是否支持接入付费数据源?
A: 专业版支持扩展数据源。在配置文件中添加付费数据源的 API Key 即可接入(如 Wind、Bloomberg、东方财富等),提升数据覆盖面与准确性.
依赖与配置
运行环境
- Agent平台: 支持 SKILL.md 的任意 AI Agent(Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI 等)
- 操作系统: Windows / macOS / Linux
- Python: 建议 3.8+
- 网络环境: 需可访问财经数据源与社交媒体
- 定时任务: 建议 cron(Linux/macOS)或任务计划程序(Windows)
依赖详情
| 依赖项 | 类型 | 是否必需 | 获取方式 | |:---:|:---:|:---:|:---:| | Python 3.8+ | 运行时 | 必需 | python.org 下载 | | sentiment_scan.py | 脚本 | 必需 | 随 Skill 安装 | | sentiment_monitor.py | 脚本 | 必需 | 随 Skill 安装(专业版) | | requests | Python库 | 必需 | pip install requests | | pandas | Python库 | 推荐 | pip install pandas | | 财经数据源 | API | 必需 | 公开数据源(默认) | | 付费数据源(可选) | API | 可选 | Wind/Bloomberg 等 | | SMTP 服务 | 服务 | 推荐 | 用于邮件预警通知 | | LLM API | API | 必需 | 由 Agent 内置 LLM 提供 |
API Key 配置
- 默认使用公开数据源,无需额外 API Key
- 付费数据源(如 Wind、Bloomberg)需在配置文件中填入对应 API Key
- 邮件预警通知需配置 SMTP 服务器地址、端口与发件账号
- Webhook 通知需配置回调 URL 与认证信息
可用性分类
- 分类: MD+EXEC模式纯 Markdown 指令,核心功能通过 Python 脚本执行需要 exec 命令行执行能力)
- 说明: 基于脚本的企业级 AI Skill,通过自然语言指令驱动 Agent 执行舆情监控。专业版完全兼容免费版单股扫描能力,额外提供批量多股票扫描、自定义权重配置、结构化报告导出(JSON/CSV/HTML)、历史趋势对比分析与异常情绪实时预警能力,适合专业投资者、基金研究员与企业风控团队使用。本工具仅供参考,不构成投资建议.
故障恢复
| 错误场景 | 原因 | 处理方式 | |:------|------:|:------| | 配置错误 | 参数缺失或格式错误 | 检查依赖说明中的配置要求 | | 运行时错误 | 运行环境不满足 | 确认运行环境符合依赖说明 | | 网络错误 | 连接超时或不可达 | 执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后重新执行命令,参考国内替代方案 |
限制条件
- 需LLM支持,无LLM环境不可用
- 复杂业务场景建议结合人工经验判断
- 执行效率受模型能力与网络环境影响
质量增强补充
可靠性增强(Reliability Enhancement)
已实现以下异常处理与可靠性保障:
-
- 边界条件检查(空输入、超长输入等edge case)
- 降级策略与默认值(fallback/default value)处理
安全标准
| 风险类型 | 防范措施 | |----------|---------| | API密钥泄露 | 配置于环境变量中,密钥不得固化于代码 | | 命令执行风险 | 只运行安全清单内命令,禁止拼接用户输入 | | 网络通信安全 | 通过HTTPS安全通信,验证证书有效性 | | 敏感数据暴露 | 返回数据中不含凭证信息 |
使用前请确认已阅读依赖说明章节,确保运行环境满足安全要求。
主要特性
- 自动化执行: 企业级舆情监控工具,支持批量多股票扫描、自定义权重、结构化报告导出与趋势对比分析。。舆情情绪分析工具专业版,面向专业投资
- 文件处理: 支持多种文件格式的读取、解析和写入操作
- API集成: 通过标准化接口调用外部服务并处理响应
- 命令执行: 在安全沙箱中执行系统命令并收集结果
量化评估
| 操作场景 | 手动耗时 | 自动化耗时 | 效率提升 | |----------|---------|-----------|---------| | 文件解析与提取 | 5-10分钟/个 | <5秒/个 | 60-120x | | 批量文件处理(100个) | 8-16小时 | <5分钟 | 96-192x | | API调用与响应解析 | 2-3分钟/次 | <1秒/次 | 120-180x | | 多接口数据聚合 | 15-30分钟 | <10秒 | 90-180x | | 命令执行与结果收集 | 3-5分钟/次 | <2秒/次 | 90-150x | | 重复任务批量执行 | 因任务而异 | 线性缩减 | 5-50x | | 错误排查与修复 | 10-30分钟 | <30秒 | 20-60x |
优势分析
| 对比维度 | 舆情情绪分析专业版 | 传统手动方式 | 通用脚本工具 | |---------|------------|-------------|------------| | 自动化程度 | 全流程自动 | 完全手动 | 部分自动 | | 错误处理 | 内置错误恢复 | 依赖人工经验 | 基本try-catch | | 可复用性 | 参数化配置 | 一次性脚本 | 模板化 | | 安全合规 | 内置安全检查 | 无安全保障 | 无安全保障 | | 适用场景 | 企业级舆情监控工具,支持批量多股票扫描、自定义权重、结构化报告导出与趋势对比分析 | 通用场景 | 通用场景 |
关键特性
- 文件处理: 支持多种文件格式的读取、解析和写入操作
- API集成: 通过标准化接口调用外部服务并处理响应
- 命令执行: 在安全沙箱中执行系统命令并收集结果
异常处理体系
针对舆情情绪分析专业版使用中可能遇到的常见问题,提供以下排查方案:
| 错误类型 | 原因分析 | 解决方案 | |---------|---------|---------| | API认证失败(401) | API密钥错误或过期 | 检查密钥配置,重新生成token | | 接口限流(429) | 请求频率超出限制 | 降低调用频率,启用重试退避策略 | | 响应超时(504) | 网络延迟或服务端负载过高 | 增加超时阈值,检查网络连接 | | 文件不存在 | 路径错误或文件未创建 | 检查路径拼写,确认文件已生成 | | 文件格式不支持 | 扩展名不在支持列表中 | 转换为支持的格式后重试 | | 权限不足 | 当前用户无读写权限 | 检查文件权限,以管理员身份运行 | | 命令执行失败 | 参数错误或环境依赖缺失 | 检查命令语法,确认依赖已安装 | | 进程超时 | 命令执行时间过长 | 增加超时设置,优化命令参数 | | 网络连接失败 | DNS解析失败或防火墙拦截 | 检查网络配置,确认代理设置 |
舆情情绪分析专业版通用排查步骤
- 检查输入参数: 确认所有必填参数已提供且格式正确
- 查看日志输出: 定位具体错误行和异常类型
- 验证环境配置: 确认依赖库版本和运行环境满足要求
- 逐步调试: 缩小问题范围,隔离故障模块
问题解答汇总
依赖说明
运行环境
- Agent 平台: 支持SKILL.md的任意AI Agent
- 操作系统: Windows / macOS / Linux
可用性分类
- 分类: MD(纯Markdown指令,通过自然语言驱动Agent完成操作)
- 说明: 基于Markdown的AI Skill,通过自然语言指令驱动Agent完成操作。
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