WorkBuddy AI怎么做舆情监控_WorkBuddy AI品牌舆情分析教程【详解】-人工智能-PHP中文网

可借助workbuddy构建轻量舆情监控流程：一、启用本地监控界面；二、配置抖音评论抓取skill；三、调用serper mcp聚合第三方舆情页；四、绑定企业微信机器人推送告警；五、微信直连触发舆情日报。

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workbuddy ai怎么做舆情监控_workbuddy ai品牌舆情分析教程【详解】

如果您希望实时掌握品牌在全网的舆论动向，但缺乏专业舆情系统或技术开发能力，则可借助WorkBuddy AI内置的多源聚合与本地执行能力，构建轻量、可控、免部署的舆情监控流程。以下是实现该目标的具体路径：

一、启用内置监控界面并接入实时数据流

WorkBuddy的监控界面为本地HTTP服务，所有舆情数据均在本机解析与呈现，不上传云端，确保敏感信息不出域。该界面可联动Claw指令通道，自动加载任务执行日志与状态快照，形成可视化舆情追踪基础。

1、确保WorkBuddy客户端已运行，系统托盘图标为绿色。

2、在任意浏览器地址栏输入http://localhost:8080/monitor并回车。

3、首次访问时，从WorkBuddy安装目录下的config/auth_token.txt文件中复制授权码并粘贴提交。

4、进入后，左侧“任务树”中确认已注册“舆情采集”类任务，中间“状态看板”将实时显示其运行状态。

二、配置抖音平台热门评论自动抓取

该方法绕过App端限制，通过逆向接口调用真实评论数据，适用于监测竞品视频下的用户情绪倾向与高频关键词，无需模拟器或登录态。

1、在WorkBuddy设置中进入「Skills 管理」→「新建本地 Skill」，选择Python模板。

2、粘贴以下代码段（已适配WorkBuddy运行时环境）：

def run(skill_input):
import requests, json
url = "https://aweme.snssdk.com/aweme/v2/comment/list/?aweme_id=" + skill_input.get("aweme_id", "") + "&count=20"
headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36"}
res = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
return json.loads(res.text).get("comments", [])

3、保存Skill并命名为抖音评论抓取_v1。

4、返回主界面输入指令：“运行抖音评论抓取_v1,aweme_id 为 7345678901234567890”。

三、调用Serper MCP协议聚合第三方舆情页面

该方法利用搜索引擎公开结果，从新榜、蝉妈妈、飞瓜数据等第三方平台提取结构化评论汇总页，规避平台反爬机制，适合长期趋势比对与跨平台声量分析。

WorkBuddy Visio — Visio 兼容架构图生成器

使用 draw.io（.drawio 格式）和 SVG 生成兼容 Microsoft Visio 的架构图。当用户需要以下任一场景时触发： - 用于 Visio 或技术文档的架构/系统/网络图 - 带连接标注的分层控制系统图 - 将 draw.io XML 转换为稳定、可嵌入的 SVG - 修复 Visio 或 draw.io 无法打开的故障排查类图表 - 任何需专业级布局且文本可编辑的图表

下载

1、在WorkBuddy主界面对话框输入：“用 Serper MCP 搜索‘XX品牌抖音热门评论 site:feigua.cn’，提取前5条结果中的用户高频评论语句，按情感倾向分类。”

2、确认AI生成的执行计划，点击“执行”启动沙箱环境。

3、等待任务完成，输出Excel表格含列：原始链接、视频标题、高频评论原文、情感标签（正面/中性/负面）、出现频次。