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Opinion Analyzer — 多视角舆情分析助手

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

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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

Opinion Analyzer — 多视角舆情分析助手

灵感来源:BettaFish/微舆 ⭐ 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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