中文语义级舆情哨兵（yuqing-sentinel v1.0.2）

> 你输入任意要监控的内容，点一下，出一份每条都带情感判定依据、可溯源复核的舆情报告。
> 核心差异化：LLM 直接判情感 + 置信度 + 支撑句——能抓反讽/隐晦/语境负面，这是词典法（SnowNLP）做不到的。

🎯 适用对象：中小商家舆论监测

本 skill 专为没有预算采购专业舆情服务的中小商家设计——门店、本地品牌、个体户、初创公司、本地项目（楼盘/餐厅/民宿/教培机构等）都可以用它自己监控自家口碑与负面：

• 监控自家：输自家门店/品牌/产品名 → 看有没有差评、投诉、负面爆料在公网或社交平台扩散（近 30 天窗口）。
• 监控竞品 / 行业：输竞品名或行业词 → 看对手动态、行业风向。
• 替代专业舆情：专业舆情服务通常按年收费（数千至数万）；本 skill 装完即用，且每条判定都附可溯源复核的支撑句，比词典法更透明。
• 典型用法：本地商家搜自家店名/项目名 → 出报告看近 30 天口碑 → 命中 §4 异常预警（负面聚集/突发负面）就及时处理。

0. 铁律（先看，别犯）

1. 判据 = 摘要原文措辞，不是猜测、不是印象、不是先入为主。
2. 禁编造支撑句——引不出原文那句话，就降置信度，不硬凑。
3. 每条必须输出完整六元组：标题 / 来源 / URL / 时间 / 摘要原文 / 情感标签+置信度+支撑句（+事件要点）。
4. 置信度低 → 标「需人工复核」，不硬判、不假装确定。
5. 情感只三分类（正面/中性/负面），不发明第四类、不用"偏正面/偏负面"这种模糊词。
6. 报告顶部必须标注数据来源与判定方法（数据=平台公网搜索；情感=LLM 语义理解），让买家知道结论怎么来的。
7. 抖音/快手/小红书必须登录才能抓（实测：WebSearch 索引不覆盖这三家，只能走已登录浏览器）。用户要在这些平台已登录，且浏览器装了 WorkBuddy 扩展、由 Agent 驱动抓取；未登录或抓不到 → 如实标「该平台无信号（未登录/受限）」，不得编造。

1. 输入（买家对话式，缺省用默认值）

> 买家说"我要监控 XX 和 YY，只看负面，近 3 天，含抖音小红书" → 监测词=[XX,YY]，只看负面=是，时间窗=近3天，信息源=通用+抖音+小红书。

2. 流程（纯 Prompt 编排，无脚本）

买家输入监测词
 → 逐词抓取，按信息源分两条通道（见 §2.1）：
     A) 通用公网搜索：WebSearch，freshness 按时间窗
     B) 抖音/快手/小红书：已登录浏览器 + Agent 驱动，抓搜索结果
 → LLM 结构化每条：标题/来源/URL/时间/摘要原文
 → LLM 判情感(规则见 §3) + 提取事件要点
 → 汇总：情感分布(正面/中性/负面计数+占比) + 异常预警(规则见 §4)
 → 输出固定报告(模板见 references/示例报告.md)

注意：搜索是逐个词做，不要合并多个监测词成一个 query——合并会稀释每个词的信号、且无法区分是哪条属于哪个词。

2.1 信息源双通道（实测验证，重要）

为什么分通道（实测结论，非猜测）：
- WebSearch 索引不覆盖抖音/快手/小红书——实测域名限定 douyin.com/kuaishou.com/xiaohongshu.com 搜索「林州国宾府」返回 0 条；而这三家各自的站内搜索（已登录浏览器）都能抓到真实结果。所以这三家必须走浏览器通道，不能靠 WebSearch。
- 浏览器通道具体操作（Agent 执行）：browsers_list 找已登录的浏览器 → 认领目标标签页 → 导航/搜索到平台站内搜索页（抖音用搜索框输入+回车走客户端路由，小红书用 search_result?keyword=，快手用 search/video?searchKey=）→ 读结果 DOM/截图。这些是 MCP 工具交互，不是脚本——符合"零脚本"承诺。
- 快手时间获取（实测发现）：快手搜索结果卡片不带发布时间，只有作者+点赞；要拿时间必须点进视频详情页读相对时间（如「7个月前」）。近 30 天过滤时，快手条目需逐条点详情页确认时间；没点到的条目标「时间未标注（卡片无日期，需点详情页读取）」，不假装有时间。
- 登录态提醒（写入报告，用户须知）：用户先在 QQ/Edge/Chrome 里登录抖音/快手/小红书，浏览器装好 WorkBuddy 扩展；未登录则抓不到。若某平台未登录/抓取受限 → 该平台标 「平台无信号（未登录/受限）」，如实记录，不编造、不假装有数据。
- 平台无信号 = 有效结果：某平台确实搜不到该词 → 记「该平台近期无公开提及」，不报错。

区分新闻 vs 非新闻数据页（重要，实测踩过）：平台公网搜索返回的不只是新闻报道，还可能是工商档案 / 行情报价 / 财报数据 / 百科词条等数据页。识别方法：看是否构成"针对主体的事件/议题/舆情"（新闻类=媒体报道主体相关事件）还是"静态档案/数据"（工商信息、行情、财务指标、百科）。数据页判中性 + 标注"非新闻数据"，不当作舆情事件误判、不过度判正面/负面（数据页里出现的"营收增长"属财务事实披露，非媒体利好事件）。

区分目标主体 vs 疑似非目标（同名/周边误匹配，重要，实测踩过）：任意词通用会踩"同名/周边关联"的坑——搜索返回的结果，其内容主体未必是被监测词本身。例：搜"林州国宾府"返回"建业百城天地"，只因它周边有"国宾府"公交站；楼盘/公交站/地名/公司简称同名率高。识别方法：看结果的内容主体是否真的指向被监测词（标题+摘要的核心对象 = 被监测词）。主体不是被监测词的 → 标 ⚠️ 疑似非目标（周边关联/同名），不当作该主体的舆情，情感仍可判但事件要点必须注明"疑似非目标"。

无舆情 = 有效结果（不是报错）：小众词可能完全无新闻舆情（只有档案/数据页/周边关联）。此时输出 "近期无公开舆情事件"（并注明"仅检索到档案/数据页，无媒体报道事件"），不硬凑、不报错——"无舆情"本身是有效的监测结论。

3. 情感判定规则（核心 · 详细见 references/情感判定规则.md）

每条结果必须输出：

标题 / 来源 / URL / 时间 / 摘要原文
情感标签：正面✅ | 中性🟡 | 负面⚠️
置信度：高 | 中 | 低
支撑句：从摘要原文逐字引用的一句话（判定依据，禁编造）
事件要点：(可选) 一句话概括事件性质

判定原则（摘要）：
- 判据 = 摘要原文的措辞，逐字读，不凭标题猜、不凭公司名印象判。
- 反讽/隐晦/语境负面：显式要求识别"看似中性、实为负面"的措辞（例："带轮子的间谍""引发争议""被质疑"），这是词典法抓不到的核心能力。
- 置信度判定：能直接从原文措辞确定 → 高；措辞偏中性但语境偏负/正 → 中；原文被截断/措辞含糊 → 低（标"需人工复核"）。
- 支撑句必须从摘要原文逐字引用，禁止改写、禁止概括、禁止凭记忆补。

4. 异常预警规则

• 负面聚集：负面占比 ≥ 30% 或 负面 ≥ 3 条 → ⚠️ 高亮"负面聚集，建议关注"。
• 重点事件：同一事件被 ≥ 2 个独立来源报道 → 标"重点事件"（多源印证）。
• 突发负面：单条负面且置信度=高 → 标"⚠️ 突发负面，建议立即关注"。

5. 输出（格式基准见 references/示例报告.md）

报告结构（固定，买家能读懂）：

📡 舆情监测报告：<监测词>
  数据来源：通用公网搜索(WebSearch) + <抖音/快手/小红书(已登录浏览器)> | 情感判定：LLM 语义理解 | 时间窗：近X天+截止到目前
  信息来源明细：<列出实际抓到的来源，未登录/受限平台标"平台无信号">
  ─────────────────────
  📊 汇总：总N条 · 正面X · 中性Y · 负面Z (负面占比P%)
  🚨 异常预警：<负面聚集/重点事件/突发负面 或无>
  ─────────────────────
  <每条，按负面优先排序>
  ⚠️ [标题] (来源 · 时间)
     摘要：<原文摘要>
     情感：负面 | 置信度：高 | 支撑句："<原文逐字引用>" | 事件要点：<...>

6. 定时 / 后台运行（用户自配，skill 不内置）

• 本 skill 零脚本、点一下跑一次，不内置定时、不常驻、不开端口。
• 如需定时或后台：用 WorkBuddy 的自动化（automation）功能或系统定时器，到点触发本 skill 跑一次即可。例：配一个每天 09:00 的自动化，prompt 写"跑 yuqing-sentinel 监测 <你的词>"。
• skill 包里不含任何定时/常驻/网络轮询代码——这是它过审零风险的原因，也是买家使用时要自己配定时的代价（SKILL.md 已明确标注）。

7. 安装（一次，2 分钟）

把整个 yuqing-sentinel 文件夹原样拷到下面目录，不要只拷 SKILL.md：

或按 SkillHub 安装文档执行：skillhub install yuqing-sentinel --dir <skills 目录>。