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slug: "news-sentiment-tool-pro"
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version: "1.0.0"
displayName: "舆情情绪分析专业版"
summary: "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,面向专业投资者与企业用户提供批量多股票扫描、自定义权重配置、结构化报告导出与趋势对"
license: "Proprietary"
edition: "pro"
description: |-
  舆情情绪分析工具专业版,面向专业投资者与企业用户提供批量多股票扫描、自定义权重配置、结构化报告导出与趋势对比分析能力。核心能力:
  - 批量扫描多只股票(支持 A股/港股/美股混合)
  - 自定义信息源权重与事件类型分数
  - 结构化报告导出(JSON/CSV/HTML)
  - 历史情绪趋势对比分析
  - 异常情绪实时预警
  - 行业板块情绪横向对比

  适用场景:
  - 投资组合舆情全面监控
  - 行业板块情绪横向对比
  - 企业公关危机实时预警
  - 研究机构批量舆情分析

  差异化:专业版完全兼容免费版命令体系,额外提...
tags:
  - 沟通协作
  - 舆情监控
  - 情绪分析
  - 投资辅助
  - 企业效率
  - 数据分析
  - 风险预警
  - 新闻
  - 信息
  - 资讯
  - json
  - csv
  - 对比
  - 异常情绪
tools:
  - read
  - exec
homepage: ""
category: "Knowledge"
---
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 |

## 核心能力
### 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

**输入**: 用户提供一、批量多股票扫描(专业版独有)所需的指令和必要参数.
**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,返回结构化响应.
**输出**: 返回一、批量多股票扫描(专业版独有)的响应数据,包含状态码、结果和日志.
### 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

**输入**: 用户提供二、自定义权重配置(专业版独有)所需的指令和必要参数.
**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,返回结构化响应.
**输出**: 返回二、自定义权重配置(专业版独有)的响应数据,包含状态码、结果和日志.
### 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

**输入**: 用户提供三、结构化报告导出(专业版独有)所需的指令和必要参数.
**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,返回结构化响应.
**输出**: 返回三、结构化报告导出(专业版独有)的响应数据,包含状态码、结果和日志.
### 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

**输入**: 用户提供四、历史趋势对比(专业版独有)所需的指令和必要参数.
**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,返回结构化响应.
**输出**: 返回四、历史趋势对比(专业版独有)的响应数据,包含状态码、结果和日志.
### 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

**输入**: 用户提供五、异常情绪预警(专业版独有)所需的指令和必要参数.
**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,返回结构化响应.
**输出**: 返回五、异常情绪预警(专业版独有)的响应数据,包含状态码、结果和日志.
### 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

**输入**: 用户提供六、行业板块对比(专业版独有)所需的指令和必要参数.
**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,返回结构化响应.
**输出**: 返回六、行业板块对比(专业版独有)的响应数据,包含状态码、结果和日志.
**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skill的核心能力覆盖以下场景关键词：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.
## 使用场景
### 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.
## 输入格式
| 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 |

```bash
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**:

```text
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.
```bash
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**:

```text
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**:

```text
==================================================
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.
```bash
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**:

```text
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**:

```json
{
  "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**:

```text
[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.
```

## 不适用场景

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

## 触发条件

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.
## 快速开始
### 第一步:准备股票清单
```bash
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
```

### 第二步:执行批量扫描
```bash
python3 {SKILL_DIR}/（请参考skill目录中的脚本文件） --batch portfolio.csv 7 --format json --output report.json
# ...
python3 {SKILL_DIR}/（请参考skill目录中的脚本文件） --batch portfolio.csv 7 --format html --output report.html
```

### 第三步:查看分析结果
```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\"]})')
"
```

#
## 示例
### 自定义权重配置

### 定时任务配置
```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

## 最佳实践
### 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:

```bash
python3 {SKILL_DIR}/（请参考skill目录中的脚本文件） --batch portfolio.csv 7
# ...
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:

```bash
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:

```bash
DATE=$(date +%Y%m%d)
python3 {SKILL_DIR}/（请参考skill目录中的脚本文件） --batch portfolio.csv 7 \
    --format json \
    --output ~/reports/sentiment_${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:

```bash
python3 {SKILL_DIR}/（请参考skill目录中的脚本文件） --batch portfolio.csv 7 --format csv --output report.csv
# ...
python3 {SKILL_DIR}/（请参考skill目录中的脚本文件） --batch portfolio.csv 7 --format json --output report.json
```

## 常见问题
### 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.
## 依赖说明
### 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(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.
## 错误处理

| 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 |

## 已知限制
- 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