AgentBay 舆情監視 Skill

⚠️ 舆情分析 = 全流程（必読）

ユーザーが「舆情分析を実行」「舆情分析を行う」「舆情分析 テーマは XXX」と言う場合、必ず完全な3つのステップを実行する必要があり、クローリングだけを実行して終了してはいけません。

禁止行為：crawl.py のみ実行した後、「クローリング完了、感情分析はメイン Agent が完了する」と言って終了すること。これは誤った使い方です。メイン Agent はあなた自身であり、最終的なレポートファイルが生成されるまで、ステップ2と3を継続して完了する必要があります。

いつ使用するか

ユーザーが以下のいずれかの意図を示す場合、必ず本技能を使用し、全フロー（クローリング→感情分析→レポート生成）を実行してください。

• 「ある事件/話題の舆情はどうなっているか」「XX の世論はどうなっているか」「XX の舆情を知りたい」と尋ねる場合
• 「舆情分析を実行」「舆情分析を行う」「舆情分析 テーマは XXX」
• 舆情監視、感情分析、舆情レポート、キーワード/プラットフォームによるクローリングとレポート生成（中国語と英語のシナリオの両方で可能）

意図が舆情に関連する場合、本技能を使用することがデフォルトとなり、インターネット検索のみで代替することはできません。

重要な約束：「舆情分析」（または「舆情分析を実行」「舆情分析を行う」などの同等の表現）に言及する場合、全フロー（クローリング → 感情分析 → レポート生成）を実行するとみなされます。この完全なフローに従って実行する必要があり、クローリングのみを行うことはできません。最終的な成果物には、Markdown/JSON（およびオプションで PDF）レポートが含まれている必要があります。

前提条件

作業ディレクトリは技能ディレクトリ（本 SKILL が存在するディレクトリ）です。依存関係がインストール済みであること。AGENTBAY_API_KEY が設定済みであること。

依存関係

pip install wuying-agentbay-sdk pandas numpy pyyaml markdown

オプション（PDF レポート）：brew install cairo pango gdk-pixbuf の後 pip install weasyprint。インストールしない場合、PDF は生成されませんが、.md/.json は正常に生成されます。

API Key

AGENTBAY_API_KEY のみ設定する必要があります。環境変数：export AGENTBAY_API_KEY=あなたのkey（Windows PowerShell：$env:AGENTBAY_API_KEY="あなたのkey"）。または、直接ファイルに書き込む：mkdir -p ~/.config/agentbay && echo -n 'あなたのkey' > ~/.config/agentbay/api_key。取得：https://agentbay.console.aliyun.com/service-management 。設定されていない場合、スクリプトの実行時にエラーが発生します。その他のパラメータは、メイン Agent からパラメータ/コマンドラインで渡されます。

全体的な流れ

舆情分析 = 全フロー：クローリング → 感情分析 → レポート生成（上記の「⚠️ 舆情分析 = 全フロー」を参照）。ユーザーが「舆情分析」を要求する場合、3つのステップすべてを実行する必要があり、ステップ1のみを実行することはできません。

1. クローリング：crawl.py または crawl_for_sentiment(...) → raw_output_path（クローリング結果 JSON）を取得。
2. 感情分析：メイン Agent はプロンプト scripts/sentiment/sentiment_instruction.md を読み込み、クローリング JSON の感情を1つずつ判定し、感情結果の小さい JSON を生成します。次に、write_processed.py を実行して、processed JSON（例：output/processed.json）をマージします。プロンプトはカスタマイズ可能です。
3. レポート生成：report.py --input <processed へのパス> または generate_report(processed_results, ...) → Markdown/JSON（およびオプションで PDF）。

実行方法

ステップ 0：ログイン（検索エンジン以外のみ） xhs/weibo/douyin/zhihu は最初にログインする必要があります。百度、Bing は不要です。python scripts/login.py --platform xhs [--context-name sentiment-analysis] → ブラウザでログインした後、ターミナルで Enter キーを押すと、状態が永続化されます。検索エンジン以外のクローリングの場合、--context-name はログインと一致する必要があります。

ステップ 1：クローリング

python scripts/crawl.py --keywords "キーワード1,キーワード2" [--platform baidu] [--max-results N] [--output-dir output]

パラメータ：-k は必須です。-p はデフォルトで baidu（オプションで xhs/weibo/douyin/zhihu/bing）；--max-results、-o、--report-title、--context-name、--crawl-timeout。百度/Bing はニュースリストページのみをクロールします（リンクをクリックしません）。百度はニュース URL（tn=news）を使用します。

クローリングのタイムアウト（必読）：実行環境（例：run_terminal_cmd）のタイムアウトは ≥ 10 分（600 秒または 600000 ミリ秒）である必要があります。そうでない場合、中断されます。約 1 件/分、10 件で約 10 分です。タイムアウトを見積もりよりも少し大きくすることをお勧めします（例：15 分）。スクリプト内の --crawl-timeout が渡されない場合、自動的に件数に基づいて計算されるため、通常は手動で渡す必要はありません。

ステップ 2：感情分析 メイン Agent は scripts/sentiment/sentiment_instruction.md を読み込み、クローリング JSON の感情を1つずつ判定し、規定の形式で processed JSON を書き込みます（技能で LLM を設定する必要はありません）。

ステップ 3：レポート生成

python scripts/report.py --input <processed JSON へのパス> [--output-dir output] [--title "レポートタイトル"]

出力

クローリング → raw_output_path、crawl_results。感情分析 → processed JSON（sentiment_statistics、各 sentiment を含む。形式はプロンプトを参照）。レポート → markdown_path、json_path、オプションで pdf_path。

Agent 呼び出しの要点

舆情分析は必ず全フローを実行：ユーザーが「舆情分析」「舆情分析を実行」または同様の意図を言う場合、必ず「クローリング → 感情分析 → マージ（write_processed.py）→ レポート生成」を完了し、最終的なレポートファイルを生成する必要があります。クローリングのみを実行して「感情分析はメイン Agent が完了する」と言って終了することはできません。メイン Agent は現在の Agent であり、感情分析とレポートを継続して完了する必要があります。

• ログイン：検索エンジン以外の場合は、最初に login.py --platform <プラットフォーム> を実行します。百度/Bing はログイン不要です。
• クローリング：crawl.py または crawl_for_sentiment(...)、デフォルトのプラットフォームは baidu です。実行タイムアウトは ≥ 10 分（上記「クローリングのタイムアウト」を参照）。検索エンジン以外の場合は、context_name はログインと一致します。
• 感情分析：scripts/sentiment/sentiment_instruction.md を読み込みます。クローリング JSON（raw_output_path）の感情を1つずつ判定します。感情結果の小さい JSON（例：output/sentiment_only.json）を書き込みます。python scripts/sentiment/write_processed.py --raw <クローリングJSON> --sentiment <感情結果JSON> --output output/processed.json を実行します。
• レポート：report.py --input output/processed.json または generate_report(...)。
• 失敗：Key が設定されていない、ログインしていない、または実行に失敗した場合 → success: False、error。

コード例

import asyncio, sys, json
from pathlib import Path
sys.path.insert(0, str(Path(__file__).resolve().parent / "scripts"))
from crawl import crawl_for_sentiment, generate_report

async def main():
    result = await crawl_for_sentiment(platform="baidu", keywords=["製品名"], max_results_per_keyword=10, output_dir="output")
    if not result.get("success"): return
    raw_path = result.get("raw_output_path")
    # メイン Agent：sentiment_instruction.md を読み込む → raw_path で感情分析を行う → output/processed.json を書き込む（または最初に write_processed.py でマージする）
    processed_path = Path("output") / "processed.json"
    with open(processed_path, "r", encoding="utf-8") as f:
        report = generate_report(json.load(f), output_dir="output", title="舆情报告")
    print("報告:", report.get("markdown_path"))
asyncio.run(main())

よくある質問

• クローリングのみを実行した場合はどうすればよいですか：crawl.py を実行して raw_output_path を取得した場合、感情分析（sentiment_instruction.md を読み込み、感情結果 JSON を書き込み、write_processed.py を実行）を継続し、report.py --input <processed へのパス> を実行して、レポートが生成されるまで実行する必要があります。
• processed JSON：title/content には、エスケープされていない二重引用符が含まれていることが多く、手動で書き込むと report.py の JSON 解析が失敗しやすくなります。メイン Agent は「感情結果」の小さい JSON のみを出力し、python scripts/sentiment/write_processed.py --raw <クローリングJSON> --sentiment <感情結果JSON> --output <processed へのパス> を実行します。詳細については、sentiment_instruction.md の第4節を参照してください。
• ログインの無効化：python scripts/login.py --platform <プラットフォーム> [--context-name ...] を再実行します。
• クローリングのタイムアウト：実行環境のタイムアウトは ≥ 10 分である必要があります（上記を参照）。さらに長い時間が必要な場合は、--crawl-timeout（秒）を明示的に渡します。

ファイル構造

SKILL.md · scripts/：crawl.py（クローリング/レポートのエントリポイント）、report.py、login.py、crawler/、sentiment/（sentiment_instruction.md、write_processed.py）、reporter/ · output/