需实时监控b站弹幕情绪变化，通过bilibili-api-python≥15.0.0拉取弹幕，清洗文本、情感分析后，当1分钟内负向弹幕占比＞35%且≥50条时触发扣子webhook告警，并设5分钟静默窗口。
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你需要实时掌握B站视频弹幕中用户情绪变化，比如新番上线后观众是兴奋还是吐槽，UP主发新视频后弹幕是否出现大量“看不懂”“劝退”等负面关键词——这要求系统能自动拉取弹幕、清洗文本、识别情感并触发告警。
准备扣子Bot与B站API环境
安装bilibili-api-python库，版本必须≥15.0.0，旧版本不支持WBI签名自动刷新：pip install bilibili-api-python==15.0.0。
在扣子平台新建Bot，开启「Webhook接收」并复制Endpoint URL，该地址将作为B站弹幕回调的唯一入口【必须启用HTTPS且域名已备案】。
创建credential.json文件，填入通过扫码登录获取的SESSDATA、bili_jct、DedeUserID三字段，bilibili-api会自动用它续期登录态。
配置弹幕实时拉取通道
方法一：用WebSocket直连直播弹幕（仅限直播间）
调用bilibili_api.live.LiveDanmaku(room_id)实例，监听DanmakuMessage事件，每条弹幕含用户昵称、消息内容、时间戳。
方法二：轮询视频弹幕XML接口（适用于普通视频）
对目标视频AV号调用bilibili_api.danmaku.get_danmaku(oid=aid, type_=DanmakuType.XML)，返回原始XML流；注意每次请求需携带WBI签名，否则返回412错误【签名密钥每24小时更新，不可硬编码】。
方法三：使用GetAssDanmaku.py预处理工具
运行python GetAssDanmaku.py --aid 123456789 --output danmu.ass，该脚本会自动解析弹幕时间轴并转为ASS格式，便于后续按时间切片分析。
构建舆情判断逻辑链
第一步：清洗弹幕文本
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过滤掉URL、emoji、重复符号（如“啊啊啊啊”→“啊”），保留中文、英文、数字及基础标点；特别剔除机器刷屏弹幕（连续3条相同内容或含“抽奖”“互粉”等关键词）。
第二步：加载轻量级情感词典
使用开源的cn-emotion-dict词典（含2.3万条正向/负向/中性词），对每条弹幕做分词+加权打分，阈值设为-1.5（负向）和+1.8（正向）。
第三步：触发扣子Webhook告警
当1分钟内负向弹幕占比＞35%且绝对数量≥50条时，构造JSON payload：{"event":"negative_spikes","video_id":"BV1xx411c7mD","count":62,"keywords":["劝退","看不懂","删了"]}，POST到扣子Endpoint URL。
第四步：设置静默窗口
触发告警后自动锁定该视频ID 5分钟，避免同一事件反复推送；锁定期间新弹幕只记录不告警，但持续计入统计缓存。
部署监控服务
将上述逻辑封装为asyncio协程，用uvicorn启动FastAPI服务监听/danmu-hook路径，接收扣子转发的弹幕数据。
在bili-monitor/目录下修改config.yaml，填入要监控的视频AV号列表、关键词黑名单（如“抽奖”“广告”）、告警阈值参数。
执行python bili-monitor/main.py --config config.yaml，服务启动后会在控制台打印“✅ 已连接至B站弹幕池，监控线程就绪”。
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