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实战教程:OpenClaw + 飞书插件,15分钟搭建企业级舆情监控系统

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

  • 🎯 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

功能
传统方式
OpenClaw + 飞书方案
响应速度
人工发现,延迟数小时
秒级发现,实时推送
覆盖范围
有限平台,易遗漏
全网监测,7×24 小时
分析深度
主观判断,无数据支撑
AI 情感分析 + 趋势预测
人力成本
需专人盯守
零人力,自动运行
报告输出
手动整理,耗时耗力
自动生成日报/周报

🛠️ 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

  1. 访问 
    飞书开放平台
  2. 点击「企业内部开发」→「创建应用」
  3. 填写应用名称(如”舆情监控助手”),上传图标
  4. 记录 App ID 和 App Secret

2. 添加机器人能力

  1. 在应用管理页,点击「添加应用能力」→ 选择「机器人」
  2. 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)

  1. 点击「事件订阅」→「开通权限」

  2. 订阅以下事件:

    • im.message.receive_v1(接收消息)
    • im.message.reply_v1(消息回复)
  3. 点击「保存」,飞书会发送验证请求,OpenClaw 会自动响应。

4. 发布应用

  1. 点击「版本管理与发布」→「创建版本」
  2. 提交审核(通常几分钟内通过)
  3. 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: schedule  cron: "*/5 * * * *"  # 每5分钟执行一次steps:  - name: 抓取微博数据    skill: web-monitor    params:      platform: weibo      keywords: ["品牌A""产品B"]      time_range: 5m  - name: 情感分析    skill: sentiment-analysis    params:      model: qwen-max      threshold: 40  - name: 条件判断    type: condition    if"result.sentiment_score < 40 AND result.comment_count > 50"    then:      - name: 发送高危告警        skill: feishu-notifier        params:          level: high          message: |            🔴【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-saver        params:          url: "{{result.url}}"          path: "/data/evidence/{{date}}_{{id}}.png"  - name: 生成日报    type: schedule    cron: "0 9 * * *"    skill: report-generator    params:      template: daily_sentiment      recipients: ["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。

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