dify中可搭建全自动舆情监控系统：通过联网agent调用rookie_rss和duckduckgo实时抓取多平台热搜，经情感打分、历史比对、传播加权三步评估，综合风险≥72时5分钟内企业微信告警，误报率＜8%。
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你需要在Dify中搭建一个能自动感知微博、小红书、B站等平台热搜话题，并实时判断情绪倾向、风险等级、关联历史事件的舆情监控系统，而不是手动刷新每个App再凭经验判断。系统必须能在负面消息出现5分钟内触发企业微信告警，且误报率低于8%。
配置联网Agent与基础工具链
打开Dify工作台 → 新建应用 → 选择「Agent」类型 → 在模型设置中选Qwen2.5-72B（必须为支持联网版本）→ 【必须开启“允许调用外部工具”开关】，否则后续所有搜索节点将静默失败，不报错也不执行。
进入「工具库」→ 点击「添加工具」→ 启用DuckDuckGo Search和rookie_rss；前者用于无RSS源的平台泛搜（如小红书关键词），后者专取B站、掘金、知乎热榜等结构化RSS数据。
在Agent提示词最顶部插入强制指令：“你是一个舆情分析师，所有回答必须基于实时抓取的数据，禁止虚构或推测。若未调用工具获取结果，不得输出结论。”这句不是装饰，它直接决定LLM是否敢“编造”标题摘要。
构建双路径热点感知流程
方法一：RSS热榜驱动型（推荐用于B站、掘金、V2EX等有稳定RSS源的平台）
拖入「开始节点」→ 连接「rookie_rss」节点 → 配置URL为https://rsshub.app/bilibili/trending/all → 设置「提取字段」仅保留title和link → 输出至「代码节点」做去重清洗（避免同一标题因分页重复出现）。
方法二：关键词触发型（适用于小红书、抖音、微信公众号等无公开RSS的平台）
设置「条件分支节点」→ 输入变量设为“原始热榜标题列表”→ 分支逻辑为“是否含品牌名+负面动词”，例如匹配正则：r'(XX品牌|X产品).*?(崩了|翻车|爆雷|投诉|召回)' → 匹配成功则触发DuckDuckGo搜索，失败则跳过该条目。
注意：新浪微博RSS需登录态，rookie_rss默认仅提供每日快照；如需实时正文，必须在代码节点中调用微博开放API并传入access_token——否则你看到的只是24小时前的标题。
执行三步交叉风险评估
第一步：情感强度打分
将每条热榜标题 + 抓取的前3条评论摘要合并为一段文本 → 输入LLM节点 → Prompt中强制要求输出格式为“分数：XX｜依据：……” → 使用正则提取0～100数字作为score值 → score ≥ 65即标记为“潜在负面”。
第二步：历史事件比对
在LLM节点后接入RAG知识库节点 → 上传企业过往危机事件PDF（如《2025年X产品召回处理纪要》《2024年客服舆情升级报告》）→ 设置检索策略为“语义相似度Top3 + 时间倒序” → 若返回文档中存在时间距今≤90天、相似度≥0.72的记录，则标记为“历史重现”。
第三步：传播力加权判定
对每条命中项计算综合风险值 = 情感分 × 0.4 + 历史重现权重 × 0.3 + 平台权重 × 0.3（微博=1.0，小红书=0.85，B站=0.75）→ 综合值 ≥ 72即触发预警。
对接企业微信完成秒级告警
当综合风险值≥72时，进入「Python脚本节点」执行告警推送：
调用企业微信API发送文本消息 → 消息体包含：风险标题、平台来源、情感分、关联历史事件摘要、跳转链接（指向Dify内置分析看板URL）。
配置企业微信回调地址时，必须在管理后台启用“接收消息”功能，并填写Dify应用生成的webhook endpoint；若未验证服务器有效性，消息将被企业微信直接丢弃，不会返回任何错误提示。
告警消息模板中必须嵌入#{event_id}#变量，该ID由Dify自动生成并贯穿全链路，用于后续在日志系统中反查原始热榜抓取时间、LLM调用上下文及RAG检索详情。
