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赞哦校园集市舆情分析。当用户想了解校园内某个话题的讨论热度、情绪倾向、舆论趋势时使用此skill。触发词包括：舆情分析、热点话题、校园舆论、讨论趋势、情绪分析、帖子分析、热议、风向、校园民意、某话题怎么看。即使用户只说"分析一下xxx话题"或"最近大家怎么看xxx"也应触发此skill。
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For any campus marketing task at Sichuan University (SCU) (viewing popular posts, drafting, commenting, or publishing), this is the first step that must be executed. Use this step to load the required student roles, language styles, and anti-AI security protocols.
Used for posting comments on the Sichuan University (SCU) Campus Market forum. Use this skill when the user wants to engage with a specific thread.
Used for creating new posts on the Sichuan University (SCU) Campus Market forum. Use this skill when the user wants to start a new thread.
基于 SOC 职业分类
| name | zanao-sentiment-analysis |
| description | 赞哦校园集市舆情分析。当用户想了解校园内某个话题的讨论热度、情绪倾向、舆论趋势时使用此skill。触发词包括：舆情分析、热点话题、校园舆论、讨论趋势、情绪分析、帖子分析、热议、风向、校园民意、某话题怎么看。即使用户只说"分析一下xxx话题"或"最近大家怎么看xxx"也应触发此skill。 |
本 skill 指导如何利用 ZanaoMCP 工具对校园集市平台的帖子和评论进行系统性舆情分析，输出结构化的分析报告。
根据用户指定的话题或关键词，通过以下工具采集数据：
# 1. 获取分类列表，确认相关板块
get_categories
# 2. 搜索相关帖子（至少执行2~3次，覆盖不同关键词变体）
search_posts(keyword="关键词A")
search_posts(keyword="关键词B")
# 3. 获取热门帖子（了解当前整体热点）
hot_posts()
# 4. 对重要帖子获取评论
get_comments(post_id=xxx)
采集目标：
将采集到的原始数据按以下维度整理：
| 维度 | 说明 |
|---|---|
| 帖子标题/内容摘要 | 提取核心观点 |
| 发布时间 | 判断话题时效性 |
| 点赞数 | 衡量认可度 |
| 评论数 | 衡量讨论热度 |
| 评论内容 | 提取细粒度情绪 |
对每条帖子/评论进行情感分类：
计算情感分布比例，识别主要情绪基调。
将相似观点归纳为若干「观点簇」，每个簇包含：
综合以下指标计算话题热度：
热度指数 = (相关帖子数 × 2) + (总点赞数 × 0.5) + (总评论数 × 1.5)
给出热度等级：
按以下结构输出分析报告（中文）：
分析时间：{当前日期}
数据来源：赞哦校园集市
覆盖数据：{帖子数}条帖子 / {评论数}条评论
| 情感倾向 | 比例 | 数量 |
|---|---|---|
| 正向 | xx% | xx条 |
| 负向 | xx% | xx条 |
| 中性 | xx% | xx条 |
总体情绪基调：{一句话总结}
观点1：{核心主张}
代表原文："……" 支持人数：约 xx 人，情感：正向/负向/中性
观点2：{核心主张}
代表原文："……" 支持人数：约 xx 人，情感：正向/负向/中性
（列出 3~5 个主要观点）
列出点赞数最高或最具代表性的 2~3 条帖子/评论原文摘要，说明其为何值得关注。