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智库专家AI数据采集与分析 - 自动化采集政府、智库、媒体的权威专家言论,进行AI智能分析和优先级评分
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智库专家AI数据采集与分析 - 自动化采集政府、智库、媒体的权威专家言论,进行AI智能分析和优先级评分
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Based on SOC occupation classification
| name | expert-collection-analysis |
| description | 智库专家AI数据采集与分析 - 自动化采集政府、智库、媒体的权威专家言论,进行AI智能分析和优先级评分 |
本Skill适用于以下业务场景:
使用本Skill需要准备以下输入:
采集领域关键词
时间范围
飞书配置(如需飞书集成)
系统将从以下15个权威信息源采集数据:
政府部门(5个):
权威智库(5个):
权威媒体(5个):
每个信息源生成2个搜索URL(网页搜索 + 新闻搜索),共30个真实百度搜索链接。
对每条专家言论进行AI分析:
相关度评分(0-100分)
权威性评分(0-100分)
综合优先级计算
综合分数 = 相关度 × 0.6 + 权威性 × 0.4
高优先级 ⭐⭐⭐:综合分≥70 且 相关度≥60
中优先级 ⭐⭐:综合分≥50 或 相关度≥40
低优先级 ⭐:其他
文件路径:output/专家分析报告_YYYYMMDD_HHMMSS.xlsx
工作表1:专家档案
| 列名 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| 专家姓名 | 文本 | 专家完整姓名 |
| 最新单位 | 文本 | 当前工作机构 |
| 最新职务 | 文本 | 当前职务 |
| 简介 | 文本 | 专家背景介绍(≤500字) |
| 发言统计 | 数字 | 采集到的言论总数 |
| 优先级 | 文本 | 高/中/低 |
| AI数据相关度 | 数字 | 0-100分 |
工作表2:专家言论
| 列名 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| 链接 | 超链接 | 百度搜索URL |
| 时间 | 日期 | 发布日期 |
| 专家姓名 | 文本 | 发言人姓名 |
| 正文 | 文本 | 言论完整内容 |
| 发言主题 | 文本 | 核心话题 |
| 发言要点 | 文本 | 关键观点摘要 |
| 活动背景 | 文本 | 发言场合/事件背景 |
文件路径:output/expert_analysis_YYYYMMDD_HHMMSS.json
包含完整的结构化数据,便于程序化处理:
{
"timestamp": "2026-04-15T09:03:00",
"experts": [...],
"speeches": [...],
"statistics": {
"total_experts": 8,
"high_priority": 0,
"medium_priority": 7,
"low_priority": 1
}
}
文件路径:output/high_priority_experts_YYYYMMDD_HHMMSS.json
单独提取高优先级专家,便于快速建联。
✅ 数据完整性
本Skill在 scripts/ 目录下提供了以下可执行脚本:
主执行脚本,用于自动化数据采集和分析:
python scripts/daily_update.py
功能:
依赖:需要配合以下模块使用(用户需自行实现或参考references/)
专家分析工具,用于对已采集的数据进行深度分析:
python scripts/analyze_experts.py
功能:
一键执行脚本(Bash),快速启动完整流程:
bash scripts/run_collection.sh
流程:
本Skill采用模块化设计,提供两种使用方式:
优点:开箱即用,功能完整 要求:Python 3.8+,需要实现依赖模块
# 1. 安装依赖
pip install requests beautifulsoup4 lxml openpyxl
# 2. 实现或复用依赖模块(参考references/README.md)
# - enhanced_main.py
# - enhanced_crawler.py
# - ai_analyzer.py
# - config.ini
# 3. 执行采集
python scripts/daily_update.py
优点:无需Python环境,灵活可定制
要求:使用Claude Agent + baidu-search skill
步骤:
baidu-search skill搜索15个权威信息源参考代码:
# 1. 搜索数据
from baidu_search import search
results = search("国务院 人工智能 2026")
# 2. AI分析
analysis = {
"expert_name": "提取的专家姓名",
"relevance_score": 85, # 相关度评分
"priority": "高"
}
# 3. 导出Excel
import openpyxl
wb = openpyxl.Workbook()
ws = wb.active
ws.append(["专家姓名", "优先级", "相关度"])
ws.append([analysis["expert_name"], analysis["priority"], analysis["relevance_score"]])
wb.save("专家分析报告.xlsx")
详细实现说明请参考 references/README.md
✅ 分析准确性
✅ 格式规范性
⚠️ 风险提示
📋 假设条件
✓ 需确认事项
详细的使用说明、配置示例和技术文档请参考 references/ 目录:
百度搜索集成指南.md - 如何配置和使用百度搜索采集快速参考.md - 快速上手指南项目完成总结.md - 系统架构和实现细节数据来源真实性解决方案.md - 数据源配置说明pip install requests beautifulsoup4 lxml openpyxl
python daily_update.py
# 打开生成的Excel报告
open output/专家分析报告_*.xlsx
# 或查看JSON数据
cat output/expert_analysis_*.json
系统支持每天早上9:03自动执行(需Claude会话保持运行)。
版本:v1.0.0 License:MIT
售前工程师AI助手。当用户需要做客户背调、准备拜访材料、制作方案PPT、生成Ghost Deck、准备演讲要点、处理客户异议、评估商机成熟度、写会后跟进计划时,即使没有明确说"售前",也应使用本skill。面向政府、行业头部企业、技术型企业三类客户,覆盖"客户画像→需求分析→Ghost Deck→方案生成→专家自审→演讲要点→异议处理→商机评分→跟进计划"完整售前链路。
用于搜集百度飞桨与文心大模型相关运营资讯、竞品动态、厦门本地 AI 政策活动,并输出潜在客户清单与周度运营汇总的业务技能。当用户提到运营周报、竞品动态、厦门 AI 政策、潜客挖掘、飞桨/文心最新消息、客户线索表、活动情报汇总时都应使用本 Skill。
This skill should be used when the user wants to monitor, search, or analyze social media and web content about ERNIE-Image across Chinese platforms including Zhihu, Xiaohongshu, WeChat Official Accounts, and Baidu Search.
短剧剧本生成Agent。当用户需要创作短剧剧本时使用,支持从选题到成稿的完整创作流程。包含人物设定维护、情节结构规划、剧本格式输出、质量检查等功能。
对即将会面的政府单位、企事业单位等机构进行高可靠背景和业务调研。采用 Pipeline + Reviewer + Generator 结构,强制输出候选来源、原子事实、链接审计、事实准入、组织分析和终审结果,用于尽量确保关键事实均有可核查来源链接,便于进一步深入了解和复核,适用于需要可核查来源和质量门禁的单位调研。
重要会谈谈参生成助手 - 面向高层会谈,基于会谈对象、合作背景、双方诉求与我方能力,自动生成部门领导可直接参考的会谈背景、合作主线、谈话要点、建议提问、后续推进建议及风险提示