实战教程:OpenClaw + 飞书插件,15分钟搭建企业级舆情监控系统
导读:还在人工刷微博、看新闻、盯竞品动态?OUT了!2026年,用 OpenClaw + 飞书 搭建一套全自动舆情监控系统,让AI 24小时不间断替你“盯盘”。一旦监测到品牌负面、竞品动作或行业热点,秒级推送到飞书群,并自动生成分析报告。本文提供从0到1的完整实操教程,含代码、配置和避坑指南。
📋 目录导航
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🎯 系统架构与核心价值 -
🛠️ 前置准备:环境与账号 -
🚀 第一步:部署 OpenClaw 服务 -
🔌 第二步:配置飞书自建应用 -
🤖 第三步:安装并配置舆情监控 Skills -
⚙️ 第四步:编写监控策略与自动化流程 -
📊 第五步:测试验证与效果展示 -
💡 进阶技巧:情感分析与报告生成 -
❓ 常见问题 FAQ
🎯 系统架构与核心价值
系统架构图
[数据源] --> [OpenClaw 监控引擎] --> [AI 分析处理] --> [飞书消息推送]│ │ │ │├─ 微博 ├─ 定时爬虫 ├─ 情感分析 ├─ 告警群├─ 新闻网站 ├─ RSS 订阅 ├─ 关键词匹配 ├─ 日报报表├─ 竞品官网 ├─ API 接口 ├─ 摘要生成 └─ @负责人└─ 知乎/小红书 └─ 网页快照 └─ 趋势预测
核心价值
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🛠️ 前置准备:环境与账号
1. 服务器环境(三选一)
- ✅ 推荐:云轻量应用服务器(2核4G)
- ✅ 本地部署:Windows (WSL2) / macOS / Linux
- ✅ Docker 环境:任何支持 Docker 的主机
2. 必备账号
- OpenClaw:已安装并运行(参考前文安装教程)
- 飞书开放平台账号:企业管理员权限
- AI 模型 API Key:推荐 Qwen-Max 或 Kimi(中文舆情分析更准)
- 数据源账号(可选):微博开发者账号、新闻API服务等
3. 网络要求
- 服务器需能访问外网(爬取公开数据)
- 飞书回调地址需公网可达(可用内网穿透或云服务器)
🚀 第一步:部署 OpenClaw 服务
如果你还没安装 OpenClaw,请先执行以下命令(以 Ubuntu 为例):
# 一键安装 OpenClawcurl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash# 启动网关openclaw gateway --port 18789
💡 提示:生产环境建议使用
openclaw onboard --install-daemon安装为系统服务,确保开机自启。
🔌 第二步:配置飞书自建应用
1. 创建飞书自建应用
- 访问
飞书开放平台 - 点击「企业内部开发」→「创建应用」
- 填写应用名称(如”舆情监控助手”),上传图标
- 记录 App ID 和 App Secret
2. 添加机器人能力
- 在应用管理页,点击「添加应用能力」→ 选择「机器人」
- 进入机器人配置页:
- 机器人名称:舆情小助手
- 头像:选择一个警示类图标
- 发送消息权限:✅ 开启
- 接收消息权限:✅ 开启
3. 配置事件订阅(关键步骤)
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点击「事件订阅」→「开通权限」
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订阅以下事件:
im.message.receive_v1(接收消息)im.message.reply_v1(消息回复)-
点击「保存」,飞书会发送验证请求,OpenClaw 会自动响应。
4. 发布应用
- 点击「版本管理与发布」→「创建版本」
- 提交审核(通常几分钟内通过)
- 点击「发布」,然后将机器人添加到目标群聊
🤖 第三步:安装并配置舆情监控 Skills
OpenClaw 通过 Skills(技能插件) 实现具体功能。我们需要安装以下核心 Skills:
openclaw skill install web-monitoropenclaw skill install rss-readeropenclaw skill install sentiment-analysisopenclaw skill install feishu-notifier
2. 配置监控源(以微博为例)
创建配置文件 ~/.openclaw/skills/web-monitor/config.json:
{"sources": [{"name": "微博品牌提及","type": "weibo_search","keywords": ["你的品牌名", "你的产品名", "竞品名"],"interval": 300,"filters": {"min_comments": 10,"sentiment": ["negative", "neutral"]}},{"name": "行业新闻 RSS","type": "rss","urls": ["https://tech.sina.com.cn/rss.xml","https://www.36kr.com/feed"],"interval": 600,"keywords": ["人工智能", "大模型", "行业动态"]},{"name": "竞品官网更新","type": "website_change","urls": ["https://competitor.com/news"],"interval": 3600}]}
3. 配置飞书通知
编辑 ~/.openclaw/skills/feishu-notifier/config.json:
{"feishu": {"app_id": "cli_a1b2c3d4e5f6g7h8","app_secret": "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx","webhook_url": "https://open.feishu.cn/open-apis/bot/v2/hook/xxxxx","target_chat_ids": ["oc_xxxxxx"],"mention_users": ["ou_xxxxxx"],"alert_levels": {"high": {"color": "red", "mention": true},"medium": {"color": "orange", "mention": false},"low": {"color": "blue", "mention": false}}}}
💡 获取 Chat ID:在飞书群中@机器人,发送
/get_chat_id,它会回复当前群ID。
⚙️ 第四步:编写监控策略与自动化流程
OpenClaw 的强大之处在于自然语言定义工作流。我们可以通过对话或配置文件定义复杂逻辑。
方式一:通过飞书对话配置(推荐新手)
在飞书群中@舆情小助手,发送:
/create-workflow 舆情监控流程当监测到以下情况时:1. 微博上出现包含"品牌名"且评论数>50的负面帖子2. 新闻网站发布包含"竞品名"的报道3. 知乎出现"品牌名 + 投诉"相关问题执行以下操作:1. 立即推送告警消息到本群,@负责人2. 调用情感分析技能,生成情绪评分(0-100)3. 自动截取网页快照并保存到云盘4. 如果是高危舆情(情绪分<30),同时发送邮件给CEO5. 每天上午9点生成昨日舆情日报
OpenClaw 会自动解析并创建工作流!
方式二: YAML 配置文件(高级用户)
创建 ~/.openclaw/workflows/sentiment-monitor.yaml:
name: 品牌舆情监控trigger:type: schedulecron: "*/5 * * * *" # 每5分钟执行一次steps:- name: 抓取微博数据skill: web-monitorparams:platform: weibokeywords: ["品牌A", "产品B"]time_range: 5m- name: 情感分析skill: sentiment-analysisparams:model: qwen-maxthreshold: 40- name: 条件判断type: conditionif: "result.sentiment_score < 40 AND result.comment_count > 50"then:- name: 发送高危告警skill: feishu-notifierparams:level: highmessage: |🔴【高危舆情告警】平台:微博内容:{{result.snippet}}情绪分:{{result.sentiment_score}}链接:{{result.url}}时间:{{result.time}}mention: ["ou_xxxxxx"]- name: 保存证据skill: file-saverparams:url: "{{result.url}}"path: "/data/evidence/{{date}}_{{id}}.png"- name: 生成日报type: schedulecron: "0 9 * * *"skill: report-generatorparams:template: daily_sentimentrecipients: ["ceo@company.com"]
📊 第五步:测试验证与效果展示
1. 手动触发测试
在飞书中发送:
/test-skill web-monitor --source=微博品牌提及
2. 预期效果
正常情况:
✅ 监控任务执行成功📊 发现 3 条相关提及- 微博:正面评价 (情绪分 85)- 新闻:中性报道 (情绪分 60)- 知乎:负面投诉 (情绪分 25) ⚠️
触发告警时:
🔴【高危舆情告警】@张三平台:微博内容:"品牌A的产品质量太差,再也不会买了!"情绪分:22评论数:128链接:https://weibo.com/xxxxx时间:2026-02-27 11:30[查看快照] [生成报告] [标记已处理]
3. 查看监控仪表盘
浏览器访问 http://你的服务器IP:18789/dashboard,可看到:
- 📈 实时舆情趋势图
- 🗺️ 负面信息地域分布
- 🏷️ 热词云图
- 📋 待处理告警列表
💡 进阶技巧:情感分析与报告生成
1. 自定义情感分析模型
默认使用 Qwen 进行情感分析,你可以微调阈值或更换模型:
openclaw config set sentiment.model=qwen-maxopenclaw config set sentiment.negative_threshold=35openclaw config set sentiment.positive_threshold=70
2. 自动生成日报/周报
创建报告模板 ~/.openclaw/templates/daily-report.md:
# 📊 {{date}} 舆情日报## 总体概况- 今日提及总量:**{{total_mentions}}** 次- 正面占比:**{{positive_rate}}%**- 负面占比:**{{negative_rate}}%** ⚠️- 高风险事件:**{{high_risk_count}}** 起## 热门话题{{#each top_topics}}- {{this.keyword}}: {{this.count}} 次讨论{{/each}}## 高危告警详情{{#each high_alerts}}### {{this.title}}- 来源:{{this.platform}}- 情绪分:{{this.sentiment_score}}- 链接:{{this.url}}- 处理状态:{{this.status}}{{/each}}## 建议行动项1. {{action_items.[0]}}2. {{action_items.[1]}}---*本报告由 OpenClaw AI 自动生成*
3. 集成更多数据源
- 抖音/快手:使用
douyin-monitor技能(需官方 API 权限) - 微信公众号:订阅公众号 RSS 或使用第三方采集服务
- 海外媒体:配置 Twitter/Reddit 监控(需代理)
- 内部数据:接入客服系统、CRM 数据
❓ 常见问题 FAQ
Q1: 飞书回调 URL 无法验证怎么办?
- 检查服务器防火墙是否开放 80/443 端口
- 确认 OpenClaw 的飞书插件已正确安装
- 使用 ngrok 测试:
ngrok http 18789 - 查看日志:
openclaw logs --skill=feishu-notifier
Q2: 如何避免被网站反爬?
- 设置合理的爬取间隔(建议≥5分钟)
- 配置 User-Agent 轮换
- 使用代理 IP 池(OpenClaw 内置支持)
- 优先使用官方 API 而非网页爬取
Q3: 情感分析不准怎么办?
- 更换更强的模型(如 Qwen-Max → Qwen-Max-LongContext)
- 提供行业专属词库进行微调
- 结合规则引擎(如出现”投诉””曝光”直接判负)
- 人工标注少量样本进行 Few-Shot 学习
Q4: 能否监控私密群聊或朋友圈?不能。OpenClaw 只能监控公开数据源。私密内容涉及隐私和法律风险,不建议也不支持监控。
Q5: 如何处理大量告警导致的”狼来了”效应?
- 设置告警聚合规则(如”同一事件 10 分钟内只报一次”)
- 引入置信度评分,低置信度仅记录不推送
- 建立分级响应机制(高/中/低优先级)
- 定期优化关键词和过滤条件
🎉 结语
恭喜你完成 OpenClaw + 飞书舆情监控系统 的搭建!现在你拥有了一套:
- ✅ 7×24 小时 不间断监测的智能哨兵
- ✅ 秒级响应 的危机预警系统
- ✅ 数据驱动 的决策支持工具
- ✅ 零人力成本 的自动化工作流
🔐 合规提醒:请确保监控行为符合《网络安全法》和数据隐私相关规定,仅采集公开信息,不侵犯个人隐私。
夜雨聆风
