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brand-sentinel — 品牌舆情哨兵
搜索公开平台的品牌相关信息 → 去重 → 时效过滤 → 输出结构化结果。
核心脚本
scripts/sentinel.py — 纯 Python（无第三方依赖），调用 AutoGLM Web Search API。
依赖
- Python 3.10+
- 本地 AutoGLM Token 服务运行中（
http://127.0.0.1:18432/get_token） certifi包（SSL 证书，通常已预装）
用法
命令行
# 基本用法
python3 scripts/sentinel.py --brand "特斯拉" --keywords "刹车失灵,自燃" --hours 48
# JSON 输出（供 LLM 消费）
python3 scripts/sentinel.py --brand "瑞幸咖啡" --keywords "食品安全,蟑螂" --hours 24 --output json
# 配置文件模式
python3 scripts/sentinel.py --config references/config-example.json参数
| 参数 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|
--brand | 是* | 品牌名，如 "特斯拉" |
--keywords | 是* | 逗号分隔的关键词，如 "刹车失灵,自燃" |
--hours | 否 | 时效窗口（小时），默认 48 |
--output | 否 | text（默认）或 json |
--config | 是* | JSON 配置文件路径（替代上方参数） |
\* --brand+--keywords 与 --config 二选一。
配置文件格式
见 references/config-example.json：
{
"brand": "品牌名",
"keywords": ["关键词1", "关键词2"],
"hours": 48,
"output": "json"
}输出结构
JSON 模式
{
"brand": "特斯拉",
"run_time": "2026-04-14 19:00:00",
"time_window_hours": 48,
"keywords": ["刹车失灵", "自燃"],
"stats": {
"raw_count": 85,
"kept_count": 62,
"expired_count": 8,
"no_date_count": 15
},
"items": [
{
"title": "页面标题",
"url": "页面链接",
"snippet": "摘要内容",
"date_status": "recent|expired|unknown",
"parsed_date": "2026-04-14|null"
}
]
}字段说明
date_status:
- recent — 解析到日期且在时效窗口内 ✅ - expired — 解析到日期但超出时效窗口（已被过滤掉） - unknown — 未解析到日期（搜索词含"最新"限定，大概率近期，默认保留）
parsed_date— 从标题/摘要提取的日期，解析失败为null
工作流程
- 构建搜索词 — 对每个关键词自动生成 3 种变体：原始词、
+ 最新、+ 当前年月 - 批量搜索 — 调用 autoglm-websearch，每个词间隔 0.3s
- URL 去重 — 同一 URL 只保留首次出现
- 日期解析 — 从标题+摘要中提取日期（支持"2026年4月14日"、"3天前"、"昨天"等中文格式）
- 时效过滤 — 超出时间窗口的结果丢弃，无日期的默认保留
- 输出 — text 或 json 格式
典型 Agent 工作流
用户: "帮我看看特斯拉最近有什么负面新闻"
1. Agent 调用 sentinel.py:
python3 scripts/sentinel.py --brand "特斯拉" --keywords "刹车失灵,自燃,自动驾驶事故,降价维权" --hours 48 --output json
2. Agent 读取 JSON 输出，用 LLM 判断:
- 哪些是真正的负面/危机
- 风险分级（普通/关注/严重/危机）
- 是否需要预警
3. Agent 生成人类可读的摘要推送给用户注意事项
- 搜索 API 有速率限制，关键词数量建议 ≤10 组（每组会生成 3 个变体，共 30 次搜索）
- 日期解析基于正则匹配，覆盖率约 60-70%，未解析到的默认保留
- 搜索词加"最新"限定可提升近期结果命中率，但不能保证 100% 时效性
- 如需跨次运行去重，Agent 可自行维护 URL 集合