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risk-sentiment-scanner

by @yukirang

企业舆情信用风险扫描。当用户提供企业名称列表时,自动抓取各企业最新公开舆情(新闻、公告、监管信息),结合风险评分模型输出结构化信用风险报告。触发场景:(1)用户说"扫描风险"、"舆情分析"、"信用风险评级";(2)用户提供了一份企业名单需要批量评估;(3)用户上传含企业名称的CSV/TXT文件;(4)定期复检提醒...

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name: risk-sentiment-scanner description: 企业舆情信用风险扫描。当用户提供企业名称列表时,自动抓取各企业最新公开舆情(新闻、公告、监管信息),结合风险评分模型输出结构化信用风险报告。触发场景:(1)用户说"扫描风险"、"舆情分析"、"信用风险评级";(2)用户提供了一份企业名单需要批量评估;(3)用户上传含企业名称的CSV/TXT文件;(4)定期复检提醒时自动触发。数据来源:公开网络搜索(新浪财经、证券时报、21财经、腾讯新闻等)。

Risk Sentiment Scanner

对目标企业进行公开舆情信息抓取 + LLM 驱动信用风险评级,输出结构化 JSON 报告。

工作流程

Step 1 — 接收企业列表

支持三种输入方式:

方式 A(对话直接提供):

蚂蚁集团
贵州茅台
碧桂园

方式 B(上传文件): 读取用户上传的 .txt.csv 文件,每行一个企业名称,自动去重。

方式 C(Cron 定时触发):memory/risk-watchlist.md 读取企业名单(可由用户提前维护)。

Step 2 — 舆情信息抓取

对每个企业执行以下操作:

# 搜索近6个月相关舆情(多关键词组合)
企业名称 + "风险"
企业名称 + "违规 / 处罚 / 调查"
企业名称 + "债务 / 重组 / 违约"
企业名称 + "监管 / 合规"
企业名称 + "经营 / 财报 / 转型"

使用 batch_web_search 工具,每个企业最多抓取 8 条搜索结果

重点来源优先级: 1. 证券时报 (stcn.com) 2. 21财经 (21jingji.com) 3. 新浪财经 (finance.sina.com.cn) 4. 腾讯新闻 (news.qq.com) 5. 东方财富网 (eastmoney.com)

Step 3 — 正文提取

对每家企业,取搜索结果中 最新且相关的 3 条 URL,使用 extract_content_from_websites 提取正文内容。

提取策略:

  • 每篇正文最多读 2000 字(截断后半部分)
  • 保留:标题、时间、风险相关段落
  • 丢弃:广告、评论区、导航内容
  • Step 4 — LLM 风险评级

    将整理后的舆情文本发给 LLM,按以下结构输出(每家企业独立评分):

    {
      "company": "企业名称",
      "risk_level": "R1-低风险 | R2-中低风险 | R3-中高风险 | R4-高风险",
      "risk_score": 0-100,
      "risk_trend": "上升 | 稳定 | 下降",
      "key_positive_factors": ["利好因素1", "利好因素2"],
      "key_negative_factors": ["风险因素1", "风险因素2"],
      "red_flags": ["需重点关注信号1", "信号2"],
      "news_summary": "近6月舆情摘要(100字内)",
      "recommended_action": "业务合作建议",
      "review_frequency": "月度 | 季度 | 半年度",
      "data_sources": ["来源1 URL", "来源2 URL"],
      "last_updated": "YYYY-MM-DD"
    }
    

    Step 5 — 风险评分模型(参考)

    | 维度 | 权重 | 评分逻辑 | |------|------|----------| | 监管/处罚 | 30% | 有处罚记录+R25,有重大违法+R40 | | 财务压力 | 25% | 债务重组进行中+R30,违约记录+R50 | | 公司治理 | 20% | 高管被查/反腐+R25,持续动荡+R40 | | 舆情情绪 | 15% | 主流负面报道占比>60%+R20 | | 经营状况 | 10% | 营收/利润持续下滑+R15 |

    最终等级:

  • R1(0–25分):低风险,舆情正面
  • R2(26–50分):中低风险,有可管理风险敞口
  • R3(51–75分):中高风险,偿债能力承压
  • R4(76–100分):高风险,业务可持续性存疑
  • Step 6 — 输出与推送

    输出内容(JSON 格式):

    {
      "report_date": "2026-03-18",
      "total_companies": 3,
      "summary": {
        "R1_count": 0,
        "R2_count": 1,
        "R3_count": 1,
        "R4_count": 1,
        "high_risk_companies": ["碧桂园", "贵州茅台"]
      },
      "companies": [ /* 每家企业的完整评级 JSON */ ]
    }
    

    输出位置(按用户偏好):

  • 默认:直接输出到当前对话
  • 可选:保存至 memory/risk-reports/YYYY-MM-DD.md
  • 可选:推送至飞书文档(通过 Feishu Skill 接口)
  • Step 7 — 异常告警

    若扫描结果中出现 R4 级企业,自动在报告顶部输出红色告警:

    🚨 【高风险预警】碧桂园 — R4(78分)
       触发原因:177亿美元债务重组仅支付2%本金,净资产极度薄弱
       建议动作:建议回避新增敞口,存量业务降级处理
    


    维护企业监控名单

    用户可通过以下方式管理要跟踪的企业列表:

    1. 对话更新:直接告诉我"把 XXX 公司加入监控列表" 2. 文件维护:编辑 memory/risk-watchlist.md,每行一个企业名称+备注

    格式示例:

    # 风险监控名单
    蚂蚁集团        # 科技/金融,头部
    贵州茅台        # 白酒,R3观察中
    碧桂园          # 房地产,R4,存量处置
    宁德时代        # 新能源,季度复检
    


    注意事项

  • 本 Skill 仅基于公开信息,不构成正式信用评级
  • 风险评分为 LLM 判断结果,供参考,不当作为唯一决策依据
  • 涉及投资、信贷等重大决策前,建议咨询专业金融顾问