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Social Sentiment Monitor 社媒舆情监控

by @shenmeng

社交媒体舆情监控助手 - 实时监控Twitter、Reddit等平台的加密货币讨论、情绪分析和热点追踪。 当用户需要以下功能时触发此skill: (1) 监控特定代币或项目的社交媒体讨论热度 (2) 分析社区情绪变化(看涨/看跌/恐慌/FOMO) (3) 追踪KOL和大V的发言动向 (4) 发现 viral 内容...

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📖 About This Skill


name: social-sentiment-monitor description: | 社交媒体舆情监控助手 - 实时监控Twitter、Reddit等平台的加密货币讨论、情绪分析和热点追踪。 当用户需要以下功能时触发此skill: (1) 监控特定代币或项目的社交媒体讨论热度 (2) 分析社区情绪变化(看涨/看跌/恐慌/FOMO) (3) 追踪KOL和大V的发言动向 (4) 发现 viral 内容和热点话题 (5) 监测负面舆情和FUD传播 (6) 生成舆情报告和趋势分析

Social Sentiment Monitor

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社交媒体舆情监控助手 — 读懂市场的声音

核心能力

1. 多平台监控

  • Twitter/X - 推文量、互动数据、情绪分析
  • Reddit - 板块讨论、投票趋势、评论分析
  • Telegram - 群组活跃度、消息频率
  • Discord - 社区讨论热度
  • 2. 情绪分析

  • 情绪评分 - 0-100分,量化社区情绪
  • 情绪分类 - 看涨/看跌/恐慌/FOMO/中性
  • 情绪趋势 - 追踪情绪变化轨迹
  • 极端情绪预警 - FOMO/FUD极端值检测
  • 3. 热点发现

  • 话题热度 - 讨论量突增检测
  • Viral内容 - 高传播性内容识别
  • 关键词追踪 - 自定义关键词监控
  • 新兴话题 - 新出现的热门讨论
  • 4. KOL监控

  • 大V发言 - 追踪知名KOL的推文
  • 影响力分析 - 评估KOL对市场的影响
  • 观点聚合 - 汇总主流观点
  • 异常发言 - 检测突然的态度转变
  • 5. 负面舆情预警

  • FUD检测 - 恐慌、质疑、负面信息
  • 谣言识别 - 识别潜在的虚假信息
  • 危机预警 - 项目危机信号
  • 传播追踪 - 追踪负面信息的传播路径
  • 使用工作流

    快速开始

    # 1. 监控代币情绪
    python scripts/token_sentiment.py --token ETH --platforms twitter,reddit

    2. 追踪热点话题

    python scripts/trending_topics.py --keywords "以太坊,ETH,合并" --hours 24

    3. 监控KOL发言

    python scripts/kol_monitor.py --handle @VitalikButerin --alert-on-post

    4. 负面舆情预警

    python scripts/fud_detector.py --token BTC --threshold 70

    5. 生成舆情报告

    python scripts/sentiment_report.py --token SOL --days 7

    6. 启动全面监控

    python scripts/sentiment_daemon.py --config config.yaml

    配置示例

    # config/sentiment_monitor.yaml
    monitoring:
      # 监控的代币
      tokens:
        - symbol: ETH
          name: Ethereum
          keywords: ["ethereum", "eth", "ether"]
          alert_threshold: 70
        - symbol: BTC
          name: Bitcoin
          keywords: ["bitcoin", "btc"]
          alert_threshold: 75
      
      # 监控的平台
      platforms:
        twitter:
          enabled: true
          min_followers: 1000
          languages: ["en", "zh"]
        reddit:
          enabled: true
          subreddits: ["CryptoCurrency", "ethfinance", "Bitcoin"]
        telegram:
          enabled: false
      
      # KOL监控列表
      kols:
        - handle: "@VitalikButerin"
          name: "Vitalik Buterin"
          weight: 10
        - handle: "@cz_binance"
          name: "CZ"
          weight: 9
      
      # 情绪分析设置
      sentiment:
        bullish_threshold: 65
        bearish_threshold: 35
        extreme_fomo: 85
        extreme_fud: 15
      
      # 通知设置
      notifications:
        telegram:
          enabled: true
          bot_token: ${TELEGRAM_BOT_TOKEN}
          chat_id: ${TELEGRAM_CHAT_ID}
        discord:
          enabled: true
          webhook_url: ${DISCORD_WEBHOOK_URL}
      
      # 检查间隔(分钟)
      interval: 15
    

    脚本说明

    scripts/token_sentiment.py

    分析特定代币的整体情绪

    # 分析ETH情绪
    python scripts/token_sentiment.py --token ETH

    指定平台

    python scripts/token_sentiment.py --token BTC --platforms twitter

    历史分析

    python scripts/token_sentiment.py --token SOL --days 7

    scripts/trending_topics.py

    发现和追踪热点话题

    # 追踪关键词
    python scripts/trending_topics.py --keywords "空投,airdrop" --hours 24

    发现新兴话题

    python scripts/trending_topics.py --discover --top-n 10

    scripts/kol_monitor.py

    监控KOL发言

    # 监控特定KOL
    python scripts/kol_monitor.py --handle @VitalikButerin

    监控列表中的KOL

    python scripts/kol_monitor.py --watchlist --config kols.yaml

    scripts/fud_detector.py

    检测负面舆情

    # 监控BTC负面信息
    python scripts/fud_detector.py --token BTC

    设置敏感度

    python scripts/fud_detector.py --token ETH --sensitivity high

    scripts/viral_content.py

    发现病毒式传播内容

    # 发现热门推文
    python scripts/viral_content.py --platform twitter --min-likes 1000

    追踪传播路径

    python scripts/viral_content.py --track tweet_id

    scripts/sentiment_report.py

    生成舆情报告

    # 生成周报
    python scripts/sentiment_report.py --token ETH --days 7 --output report.pdf

    对比多个代币

    python scripts/sentiment_report.py --compare ETH,BTC,SOL --days 30

    scripts/sentiment_daemon.py

    守护进程模式

    # 启动监控
    python scripts/sentiment_daemon.py --config config.yaml

    后台运行

    python scripts/sentiment_daemon.py --daemon

    数据源

    免费数据源

    | 平台 | 数据源 | 限制 | |------|--------|------| | Twitter | Twitter API v2 | 1500 tweets/month (免费) | | Reddit | PRAW | 60 requests/minute | | LunarCrush | LunarCrush API | 有限免费额度 | | Santiment | Santiment API | 部分指标免费 |

    付费数据源

    | 平台 | 价格 | 特点 | |------|------|------| | Twitter API Basic | $100/month | 10K tweets/month | | Twitter API Pro | $5000/month | 1M tweets/month | | LunarCrush Pro | $49/month | 完整社交数据 | | Santiment | €49/month | 链上+社交数据 |

    情绪指标说明

    情绪分数 (0-100)

  • 0-20: 极度恐慌 (Extreme Fear)
  • 21-40: 恐慌 (Fear)
  • 41-60: 中性 (Neutral)
  • 61-80: 贪婪 (Greed)
  • 81-100: 极度贪婪 (Extreme Greed)
  • 关键指标

  • 讨论量 (Volume) - 提及次数
  • 情绪强度 (Intensity) - 情绪表达强烈程度
  • 传播速度 (Velocity) - 信息传播快慢
  • 影响力 (Impact) - 对价格的潜在影响
  • 预警级别

    🔴 紧急 (Critical)

  • 极端FUD情绪 (< 15分)
  • 重大负面事件爆发
  • KOL突然转变态度
  • 🟠 重要 (Warning)

  • 情绪快速恶化
  • 大量负面信息集中出现
  • 传播速度异常
  • 🟡 普通 (Info)

  • 情绪波动在正常范围
  • 新兴话题出现
  • 讨论量突增
  • 最佳实践

    1. 多平台验证 - 不要依赖单一平台数据 2. 结合链上 - 社交媒体情绪应与链上数据结合 3. 识别机器人 - 注意过滤僵尸账号和机器人 4. 关注质量 - 高互动量≠高质量讨论 5. 长期追踪 - 建立基准线,识别异常

    风险提示

    ⚠️ 本工具仅供信息参考,不构成投资建议

  • 社交媒体情绪可能被操纵
  • 机器人和水军影响数据准确性
  • KOL发言可能有利益关联
  • 情绪指标具有滞后性

  • *倾听市场的声音,但保持独立思考。*