antonia huang

Opinion Analyzer — 多视角舆情分析助手

数据分析v1.0.0
作者:antonia huang更新于 2026-05-11opinion-analyzer@clawhub_antonia-sz/opinion-analyzer
报表生成数据洞察竞品分析#舆情分析

据 AlphaMoat 统计,截至 2026-09,Opinion Analyzer — 多视角舆情分析助手 累计下载 1,455 次、获 0 个星标,在全部 5,078 个 AI 技能中排名第 4,792 位,在「数据分析」分类(399 个)中排名第 381 位。

累计安装
115
累计下载
1,455
星标
-
全站排名
#4,792
全站前 95% · 「数据分析」前 96%
平台累计安装累计下载星标评论
ClawHub ↗371,376--
SkillHub ↗1151,455-—

各平台的计数口径不同,统计时间不一致。

这个技能是做什么的

围绕话题、事件、人物或品牌,搜索公开讨论,整理情感倾向、争议点和不同立场,再形成报告。分析可能依赖不完整的公开信息;情感比例与趋势预测只是估算,重要结论应对照可靠来源核实。

资料发布于 2026-10-29

可以用来做什么

  • 归纳公开讨论中的情感倾向和争议点
  • 整理支持、反对及中立等不同视角
  • 生成包含洞察与建议的结构化报告

什么时候用

  • 需要梳理某个话题或事件的公开讨论时
  • 希望比较不同立场并识别争议点时

示例提示词

以下是根据技能文档生成的示例,不代表实际运行结果。

分析某个公开话题的讨论,请区分事实、观点和推测,并标明信息覆盖的局限。
汇总不同立场及主要争议;将情感比例和趋势判断标为估算。

月度数据趋势

累计下载1,455
2839131,5422026-03 · 累计下载 3702026-05 · 累计下载 8842026-06 · 累计下载 1,0162026-07 · 累计下载 1,2082026-08 · 累计下载 1,2962026-09 · 累计下载 1,45526-0326-09
星标-
0112026-03 · 星标 -2026-05 · 星标 -2026-06 · 星标 -2026-07 · 星标 -2026-08 · 星标 -2026-09 · 星标 -26-0326-09

2026-09 起统计方法调整:同名技能按作者分别统计,并覆盖全部技能。图中虚线为调整前的月份,与之后的数据不直接比较,也不计算跨越调整的增长。

月份累计下载环比星标
2026-091,455—-
2026-081,296+7.3%-
2026-071,208+18.9%-
2026-061,016+14.9%-
2026-05884—-
2026-03370—-

SKILL.md 原文

以下是作者发布的原始文件,按纯文本显示,本站未做修改或审核;其中的链接不可点击,命令请核实后再运行。抓取于 2026-10-23。

3.2 KB · ClawHub v1.0.0
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name: opinion-analyzer
description: >
  多视角舆情分析助手。当用户需要分析某个话题/事件/人物/品牌的舆情时使用。
  参考 BettaFish 多 Agent 协作机制,从多个视角还原舆情原貌,打破信息茧房,输出结构化分析报告。
  触发词:舆情分析、话题分析、品牌声誉、网络讨论、分析XX事件、XX话题怎么看、公众对XX的看法
author: antonia-sz
version: 1.0.0
---
展开全部(共 107 行)
# Opinion Analyzer — 多视角舆情分析助手

灵感来源:[BettaFish/微舆](https://github.com/666ghj/BettaFish) ⭐ trending

输入一个话题或事件,获得多视角的深度舆情分析报告,打破信息茧房。

---

## 分析架构

参考 BettaFish 的多 Agent 协作机制,本 skill 模拟以下四个分析维度:

### 🔍 Query Agent — 广度信息搜索
搜索该话题在各平台的公开讨论,收集不同来源的信息

### 📊 Insight Agent — 深度模式识别
识别情感倾向、核心争议点、关键意见领袖观点

### 🗣️ Forum Engine — 多视角碰撞
模拟不同立场(支持/反对/中立/专业人士)的观点,通过"论坛辩论"揭示被忽视的角度

### 📝 Report Agent — 结构化报告生成
整合多角度分析,生成可操作的洞察报告

---

## 使用方式

直接说出你想分析的话题:
> "分析一下'AI替代程序员'这个话题的舆情"
> "分析某品牌最近的品牌声誉"
> "XX事件公众怎么看"

---

## 执行流程

收到分析请求后,执行以下步骤:

### Step 1:广度搜索(Query Agent 模式)
用 web 搜索(或 EdgeBrowser_Web_Search skill)搜索:
- `{话题} 讨论`、`{话题} 评论`、`{话题} 争议`
- 覆盖:新闻媒体、社交媒体评论、专业论坛
- 收集 10-15 个代表性观点

### Step 2:情感与立场分析(Insight Agent 模式)
对收集的信息进行:
- **情感倾向分布**:正面/负面/中立各占比(估算)
- **核心争议点**:提炼 3-5 个主要分歧
- **意见领袖观点**:识别有代表性的声音

### Step 3:多视角论坛(Forum Engine 模式)
模拟 4 种立场进行观点碰撞:
- 🔴 **反对方**:核心反对理由、情感诉求
- 🟢 **支持方**:核心支持理由、逻辑基础
- 🟡 **中立观察者**:客观分析、被双方忽视的事实
- 🔵 **领域专家**:专业视角下的评估

### Step 4:综合报告(Report Agent 模式)
输出结构化报告:

```
## 📊 {话题} 舆情分析报告

### 一句话概括
{核心结论}

### 情感分布
正面 ██████░░░░ 60% | 负面 ████░░░░░░ 40%

### 核心争议
1. {争议点1}:支持方认为...,反对方认为...
2. {争议点2}:...

### 各立场观点
🔴 反对声音:...
🟢 支持声音:...
🟡 中立视角:...
🔵 专业评估:...

### 被忽视的角度
{论坛碰撞中发现的非主流但有价值的观点}

### 趋势预判
{基于当前舆情走向的发展预测}

### 建议
{如果你是相关方,可以采取的行动建议}
```

---

## 注意事项
- 本工具呈现多元视角,不代表任何单一立场
- 分析基于公开信息,存在信息不完整的局限
- 预测部分为辅助参考,不构成决策依据

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数据月份:2026-09 · 下载/星标/安装数聚合自公开技能注册库(ClawHub、SkillHub),按月更新。口径说明见数据方法。