News Sentiment Scan — 新闻情绪扫描
v1.0.0舆情监控与情绪分析技能。扫描港股、美股、A股等公司公告、新闻报道、券商研报、社交媒体（微博、雪球等），去噪后进行情绪打分（-10至+10），输出情绪温度计与重大事件清单。触发场景：舆情监控、情绪分析、新闻情绪、社交媒体情绪、上市公司消息面分析、研报解读、"监控XX股票舆情"、"XX新闻情绪如何"。
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News Sentiment Scan 是一种舆情监控与情绪分析技能，扫描多渠道信息源并进行情绪打分。
功能 多渠道信息采集：公司公告、新闻报道、券商研报、社交媒体（微博、雪球） 去噪处理：过滤广告、水军、无关信息 情绪打分：-10（极度负面）至 +10（极度正面） 事件提取：识别并量化每条重大事件的情绪贡献 输出格式：情绪温度计 + 重大事件清单
情绪评分标准 分数 情绪标签 说明 +8 ~ +10 🤩 极度乐观 重大利好，股价可能大幅上涨 +5 ~ +8 😊 偏正面 利好消息，持续关注 +2 ~ +5 🙂 轻微正面 小幅利好，保持观察 -2 ~ +2 😐 中性 无明显影响 -5 ~ -2 😟 轻微负面 小幅利空，注意风险 -8 ~ -5 😰 偏负面 利空消息，谨慎操作 -10 ~ -8 😱 极度悲观 重大利空，股价可能大幅下跌
使用方式 基本命令 python3 {SKILL_DIR}/scripts/sentiment_scan.py [days] [market] 参数说明： stock_code：股票代码 港股：XXXX.HK（如 0700.HK）或 5位数字（如 00700） 美股：字母代码（如 AAPL、TSLA） A股：6位数字（如 002594、600519） days：监控天数，默认 7 market：市场标识（可选，auto 自动识别）
示例： # 监控比亚迪近7天舆情 python3 {SKILL_DIR}/scripts/sentiment_scan.py 002594 7 # 监控腾讯近30天舆情 python3 {SKILL_DIR}/scripts/sentiment_scan.py 0700.HK 30 # 监控苹果近7天舆情 python3 {SKILL_DIR}/scripts/sentiment_scan.py AAPL 7 us
输出格式 =================================================== 📰 舆情监控报告：{股票名称}（{代码}） =================================================== 📅 监控周期：最近{N}天 🔍 信息来源：{来源列表} ⏰ 生成时间：{时间戳} ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 🌡️ 情绪温度计：{分数}（{情绪标签}） -10 ════════════●════════════ +10 😱 😐 🤩 └──────────┘ {当前情绪位置} ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 📋 重大事件清单：
- [{情绪图标}] {事件标题} 来源：{来源} | 时间：{日期} 情绪贡献：{贡献分数} | 置信度：{置信度}%
- [{情绪图标}] {事件标题} 来源：{来源} | 时间：{日期} 情绪贡献：{贡献分数} | 置信度：{置信度}%
情绪来源权重 来源 权重 说明 公司公告 1.0 官方信源，最权威 券商研报 0.9 专业机构分析 主流媒体 0.8 财经媒体新闻 监管文件 0.9 交易所、证监会文件 社交媒体 0.6 微博、雪球等 论坛帖子 0.5 股吧、社区讨论
事件类型与情绪贡献 事件类型 基础分数 说明 业绩超预期 +5 营收/利润大幅增长 研报上调评级 +3 券商目标价上调 大股东增持 +3 管理层看好 政策利好 +4 行业政策支持 产品发布 +2 新产品上市 业绩不及预期 -4 营收/利润下降 研报下调评级 -3 券商目标价下调 大股东减持 -3 管理层不看好 政策利空 -4 行业政策收紧 监管调查 -5 证监会/交易所调查
数据来源 Yahoo Finance：公司新闻、分析师评级 Google News：财经媒体报道 Twitter/X：社交媒体讨论 微博：中国社交媒体（需要网络访问） 雪球：投资社区讨论
注意事项 情绪分析基于自然语言处理，可能存在误差 重大事件需结合基本面判断 本工具仅供参考，不构成投资建议 社交媒体信息可能被操纵，请谨慎判断