工作流 20：从评论文本到观点光谱与争议焦点的 AI 多专家工作流¶

适用岗位：内容运营、舆情分析人员、产品经理、自媒体创作者、社群运营

真实场景：你的内容（视频、文章、产品）下面有成百上千条评论，你想知道大家到底怎么看——不是简单的"好评差评比例"，而是有哪些不同立场、争议点在哪、共识在哪、有没有需要预警的风险。

最终目标：一份评论观点分析简报，包含：清洗后的有效评论、情绪倾向、观点聚类、细分的立场光谱、高频争议点、共识区域、代表性评论、风险提示。不编造评论没有表达的立场，立场分类要超越简单的"正面/负面/中立"。

输入材料清单¶

评论文本（导出的评论，含点赞数更好）
内容背景（评论针对什么内容：视频/文章/产品/事件）
分析目的（了解口碑 / 找改进点 / 舆情预警 / 内容选题）
关注重点（如有特定想了解的问题）
评论规模（大致条数）

工作流总览¶

节点 1：评论清洗专家
  ↓ 输出：清洗后的有效评论
节点 2：情绪倾向识别专家
  ↓ 输出：情绪分布（细分情绪）
节点 3：观点聚类专家
  ↓ 输出：观点类别清单
节点 4：立场光谱专家（招牌节点）
  ↓ 输出：细分立场光谱（含各立场核心理由）
节点 5：高频争议点专家
  ↓ 输出：争议焦点清单
节点 6：共识区域识别专家
  ↓ 输出：共识点清单
节点 7：代表性评论提取专家
  ↓ 输出：各立场代表评论
节点 8：风险表达专家
  ↓ 输出：风险提示清单
节点 9：分析简报生成专家
  ↓ 输出：完整分析简报
最终交付：评论观点分析简报

专家节点详解¶

每个节点包含六部分：节点定位、输入与输出、使用顺序、提示词包（A 快速 / B 专家 / C 自查 / D 返修）、交付给下游节点、人工验收清单。

C 自查审稿版和 D 返修优化版是当前节点内部的工作模式，不是新的专家角色。

节点 1：评论清洗专家¶

1.1 节点定位¶

清洗评论文本，去除广告、刷屏、纯表情、无意义灌水，保留有观点的有效评论。评论噪音多，先清洗才能准确分析。

1.2 输入与输出¶

输入：原始评论文本 + 内容背景

输出：清洗后的有效评论（保留点赞数等元信息）

1.3 使用顺序¶

先用「快速生成版」清洗评论。
评论量大或广告水军多时，改用「专家增强版」。
用「自查审稿版」检查是否误删有效评论、是否改变原意。
有问题则用「返修优化版」修正。
对照 1.6 验收清单确认，通过后交给节点 2 和节点 3。

1.4 提示词包¶

A. 快速生成版¶

你是一位评论清洗员。请清洗以下评论。

评论文本：【粘贴评论】
内容背景：【填入】

要求：
1. 去除广告、刷屏、纯表情、无意义灌水
2. 保留所有有观点或有信息的评论
3. 保留点赞数（如有）
4. 不改变评论原意
标记疑似水军/营销的评论但不直接删（单独标注）。

B. 专家增强版¶

你是一位评论数据清洗专家。

任务：清洗评论文本，保留有效观点。

输入：
- 评论文本：【粘贴评论】
- 内容背景：【填入】
- 评论规模：【填入大致条数】

处理步骤：
1. 去除明显噪音（广告、纯表情、单字"好""赞"、复制粘贴刷屏）
2. 保留有观点、有情绪、有信息的评论
3. 保留元信息（点赞数、回复数，用于判断代表性）
4. 标注疑似异常评论（水军式重复、营销引流），单独归类不直接删
5. 保留原文，不改写

输出格式：
- 清洗后有效评论（保留点赞数）
- 疑似异常评论（单独标注，说明疑点）
- 清洗统计（原始多少条，有效多少条，去除多少条）

约束（关键）：不改变评论原意；不确定是否有效的先保留；疑似水军单独标注而非直接删（可能误判）；不脑补评论含义。

质量标准：保留全部有效观点，噪音去除，疑似异常单独标注，为后续分析提供干净数据。

常见失败情况：把有效但简短的评论当灌水删掉；把正常负面评论当水军删（影响真实性）；改写评论原意。

C. 自查审稿版¶

请检查以下评论清洗是否存在以下问题：
1. 是否把有效但简短的评论（如"价格太贵"）误当灌水删掉？
2. 是否把正常负面评论误判为水军删除（影响真实性）？
3. 是否改变了评论原意？
4. 疑似异常评论是否单独标注而非直接删？

【粘贴评论清洗结果】

逐条说明问题。

D. 返修优化版¶

根据自查意见修正评论清洗。补回误删的有效评论，把误判的负面评论移出水军类，还原原意，单独标注疑似异常。

原始清洗：【粘贴原始清洗】
自查意见：【粘贴自查结果】

1.5 交付给下游节点¶

将清洗后的评论复制，交给节点 2（情绪倾向识别专家）和节点 3（观点聚类专家）。

1.6 人工验收清单¶

[ ] 是否没有把有效简短评论误删？
[ ] 是否没有把正常负面评论当水军删除？
[ ] 疑似异常评论是否单独标注？

节点 2：情绪倾向识别专家¶

2.1 节点定位¶

识别评论的情绪倾向，但要细分而非简单正负。情绪是观点的温度——同样是负面，"理性批评"和"情绪宣泄"需要区别对待。

2.2 输入与输出¶

输入：节点 1 清洗评论

输出：情绪分布（细分情绪类别 + 占比 + 说明）

2.3 使用顺序¶

先用「快速生成版」识别情绪。
情绪复杂或需细分时，改用「专家增强版」。
用「自查审稿版」检查情绪判断是否准确、占比是否夸大。
有问题则用「返修优化版」修正。
对照 2.6 验收清单确认，通过后交给节点 4。

2.4 提示词包¶

A. 快速生成版¶

你是一位情绪分析员。请识别评论的情绪倾向。

清洗评论：【粘贴节点1】

按以下细分情绪分类（不只是正负）：
- 满意/赞赏
- 理性认可
- 中性陈述
- 理性质疑
- 不满/失望
- 愤怒/情绪宣泄
输出各类情绪的大致占比和典型表现。占比基于实际评论，不夸大。

B. 专家增强版¶

你是一位评论情绪分析专家。

任务：识别评论的细分情绪倾向。

输入：
- 清洗评论：【粘贴节点1】
- 内容背景：【填入】

情绪分类（细分，避免简单正负）：
1. 满意/赞赏（明确表达喜欢、满意）
2. 理性认可（认可但有保留或建议）
3. 中性陈述（客观描述，无明显情绪）
4. 理性质疑（提出疑问或不同意见，但理性）
5. 不满/失望（明确负面但非攻击性）
6. 愤怒/情绪宣泄（强烈负面、攻击性、情绪化）

处理步骤：
1. 对每类情绪统计数量和占比
2. 结合点赞数评估情绪的"声量"（高赞情绪权重不同于占比）
3. 区分"评论数量占比"和"声量占比"（高赞评论代表更多沉默用户）
4. 描述每类情绪的典型表现
5. 标注情绪分布的可靠性（样本是否足够、是否受少数高赞主导）

输出格式：
| 情绪类别 | 数量占比 | 声量占比（计点赞）| 典型表现 |
+ 情绪分布说明（是否受少数高赞主导、样本可靠性）

约束（关键）：占比基于实际评论统计，不夸大任何一类；区分数量占比和声量占比；不把少数激烈评论夸大为普遍情绪。

质量标准：情绪分类细致，占比真实，区分数量和声量，不被少数极端声音误导。

常见失败情况：简单分正负面丢失细节；把少数高赞负面当成普遍不满；占比凭印象不基于统计。

C. 自查审稿版¶

请检查以下情绪识别是否存在以下问题：
1. 情绪是否细分（而非简单正负面）？
2. 占比是否基于实际统计（而非凭印象）？
3. 是否把少数激烈/高赞评论夸大为普遍情绪？
4. 是否区分了数量占比和声量占比？

【粘贴情绪识别】

逐条说明问题。

D. 返修优化版¶

根据自查意见修正情绪识别。细分情绪类别，修正凭印象的占比，把夸大的少数声音还原，补充数量与声量区分。

原始识别：【粘贴原始识别】
自查意见：【粘贴自查结果】

2.5 交付给下游节点¶

将情绪分布复制，交给节点 4（立场光谱专家）。情绪和立场结合分析。

2.6 人工验收清单¶

[ ] 情绪是否细分（而非简单正负）？
[ ] 占比是否基于实际统计？
[ ] 是否没有把少数声音夸大为普遍情绪？

节点 3：观点聚类专家¶

3.1 节点定位¶

将评论按观点内容聚类，找出大家在讨论哪些方面。同一条内容下，评论可能在讨论价格、质量、服务等不同维度。

3.2 输入与输出¶

输入：节点 1 清洗评论

输出：观点类别清单（观点维度 + 涉及评论 + 占比）

3.3 使用顺序¶

先用「快速生成版」聚类观点。
观点维度多或交叉时，改用「专家增强版」。
用「自查审稿版」检查聚类是否合理、是否遗漏。
有问题则用「返修优化版」修正。
对照 3.6 验收清单确认，通过后交给节点 4 和节点 5。

3.4 提示词包¶

A. 快速生成版¶

你是一位观点聚类员。请将评论按观点维度聚类。

清洗评论：【粘贴节点1】

输出：
| 观点维度 | 涉及评论摘要 | 大致占比 |
按评论实际讨论的维度聚类（如价格、质量、体验等），不强行归类。

B. 专家增强版¶

你是一位观点聚类分析专家。

任务：将评论按讨论的观点维度聚类。

输入：
- 清洗评论：【粘贴节点1】
- 内容背景：【填入】

处理步骤：
1. 识别评论讨论的所有维度（如对产品：价格、质量、外观、服务、物流）
2. 将评论归入对应维度（一条评论可涉及多个维度）
3. 统计每个维度的讨论量和占比
4. 标注每个维度内的倾向（这个维度上多数是正面还是负面）
5. 识别高关注维度（讨论最集中的）

输出格式：
| 观点维度 | 讨论量 | 占比 | 该维度的主要倾向 | 代表性观点摘要 |

约束：聚类基于实际讨论内容；不强行归类无关评论；一条评论可属多个维度；倾向判断基于该维度实际评论。

质量标准：观点维度清晰，覆盖评论实际讨论的方面，各维度倾向如实反映。

常见失败情况：维度划分脱离实际评论；把跑题评论硬归类；维度倾向判断与实际评论不符。

C. 自查审稿版¶

请检查以下观点聚类是否存在以下问题：
1. 观点维度是否基于评论实际讨论的内容？
2. 是否把跑题或无关评论硬归类？
3. 各维度的倾向判断是否与实际评论一致？
4. 是否遗漏了讨论较多的维度？

【粘贴观点聚类】

逐条说明问题。

D. 返修优化版¶

根据自查意见修正观点聚类。调整脱离实际的维度，剔除硬归类的跑题评论，校正维度倾向，补回遗漏维度。

原始聚类：【粘贴原始聚类】
自查意见：【粘贴自查结果】

3.5 交付给下游节点¶

将观点类别清单复制，交给节点 4（立场光谱专家）和节点 5（高频争议点专家）。

3.6 人工验收清单¶

[ ] 观点维度是否基于实际评论？
[ ] 是否没有把跑题评论硬归类？
[ ] 各维度倾向是否与实际评论一致？

节点 4：立场光谱专家（招牌节点）¶

4.1 节点定位¶

这是本工作流的招牌节点。 把评论分成细分的立场光谱，而不是简单的"正面/负面/中立"三分。本节点必须把评论者的立场细分为：

立场	特征
明确支持	无保留地认可、推荐
条件支持	总体认可但有前提或保留意见
观望	中立、未表态、看情况
轻度质疑	有疑虑或温和的不同意见
强烈反对	明确、坚定的反对
情绪宣泄	情绪化攻击，缺乏实质论点
跑题/无效	与主题无关，不计入立场分析

每一类立场必须说明其核心理由——支持者为什么支持，反对者为什么反对。这才是有价值的舆情洞察，而非冷冰冰的比例。

4.2 输入与输出¶

输入：节点 2 情绪分布 + 节点 3 观点聚类 + 节点 1 清洗评论

输出：细分立场光谱（各立场占比 + 核心理由 + 声量）

4.3 使用顺序¶

先用「快速生成版」划分立场光谱。
立场复杂或需深挖理由时，必须使用「专家增强版」。
用「自查审稿版」检查立场是否细分、理由是否准确、是否编造立场。
有问题则用「返修优化版」修正。
对照 4.6 验收清单确认，通过后交给节点 5、6、7。

4.4 提示词包¶

A. 快速生成版¶

你是一位立场分析员。请把评论分成细分立场（不是简单正负中）。

清洗评论：【粘贴节点1】
观点聚类：【粘贴节点3】

按以下立场分类：
1. 明确支持
2. 条件支持
3. 观望
4. 轻度质疑
5. 强烈反对
6. 情绪宣泄
7. 跑题/无效

对每类立场：占比 + 核心理由（他们为什么持这个立场）。
立场判断基于评论实际表达，不编造评论没说的立场。

B. 专家增强版¶

你是一位资深舆情立场分析专家，擅长细分立场而非简单贴正负标签。

任务：将评论划分为细分立场光谱，并说明每类立场的核心理由。

输入：
- 清洗评论：【粘贴节点1】
- 情绪分布：【粘贴节点2】
- 观点聚类：【粘贴节点3】

立场光谱（七类）：
1. 明确支持：无保留认可、主动推荐
2. 条件支持：总体认可，但有前提/保留（"还行，就是…"）
3. 观望：中立、未明确表态、看情况
4. 轻度质疑：有疑虑、温和不同意见
5. 强烈反对：明确坚定反对
6. 情绪宣泄：情绪化攻击，无实质论点
7. 跑题/无效：与主题无关

处理步骤：
1. 将每条评论归入一个立场（依据评论实际表达）
2. 统计各立场的数量占比和声量占比（计点赞）
3. 【关键】为每类立场提炼核心理由（这一类人为什么持这个立场，基于他们的实际评论）
4. 区分"数量多"和"声量大"（高赞立场影响力不同于数量）
5. 标注立场判断的确定性（有些评论立场模糊，标注"立场不明确"而非硬分）

输出格式：
| 立场 | 数量占比 | 声量占比 | 核心理由 | 确定性 |
+ 立场光谱总览（整体偏向、是否两极分化、沉默大多数推测）

约束（关键）：
- 立场分类基于评论实际表达，不编造评论没有的立场
- 立场模糊的评论标"立场不明确"，不硬分类
- 核心理由必须来自实际评论，不臆测动机
- 不夸大某一立场的占比

质量标准：立场细分到位，每类有核心理由支撑，占比真实，提供超越"好评率"的深度洞察。

常见失败情况：退回简单正负中三分；为评论编造没表达的立场；核心理由靠臆测而非实际评论；把少数高赞立场夸大为主流。

C. 自查审稿版¶

请检查以下立场光谱是否存在以下问题：
1. 立场是否真的细分了（而非退回简单正负中三分）？
2. 是否为评论编造了它没有表达的立场？
3. 每类立场的核心理由是否来自实际评论（而非臆测动机）？
4. 立场模糊的评论是否标注"立场不明确"（而非硬分）？
5. 是否把少数高赞立场夸大为主流？

【粘贴立场光谱】

逐条说明问题。

D. 返修优化版¶

根据自查意见修正立场光谱。细分被简化的立场，删除编造的立场，把臆测理由改为实际评论支撑，标注模糊立场，还原被夸大的占比。

原始光谱：【粘贴原始光谱】
自查意见：【粘贴自查结果】

4.5 交付给下游节点¶

将立场光谱复制，交给节点 5（高频争议点专家）、节点 6（共识区域识别专家）和节点 7（代表性评论提取专家）。

4.6 人工验收清单¶

[ ] 立场是否细分（而非简单正面/负面/中立）？
[ ] 是否没有为评论编造它没表达的立场？
[ ] 每类立场是否有来自实际评论的核心理由？
[ ] 立场模糊的评论是否标注"立场不明确"？
[ ] 是否没有把少数高赞立场夸大为主流？

节点 5：高频争议点专家¶

5.1 节点定位¶

识别评论中引发对立讨论的争议焦点。争议点是舆情的"火药桶"，往往是观点分歧最集中、最值得关注的地方。

5.2 输入与输出¶

输入：节点 3 观点聚类 + 节点 4 立场光谱

输出：争议焦点清单（争议点 + 对立各方观点 + 激烈程度）

5.3 使用顺序¶

先用「快速生成版」识别争议点。
争议多或对立复杂时，改用「专家增强版」。
用「自查审稿版」检查争议是否真实、是否夸大。
有问题则用「返修优化版」修正。
对照 5.6 验收清单确认，通过后交给节点 8。

5.4 提示词包¶

A. 快速生成版¶

你是一位争议点识别员。请找出评论中的争议焦点。

观点聚类：【粘贴节点3】
立场光谱：【粘贴节点4】

输出：
| 争议焦点 | 一方观点 | 另一方观点 | 激烈程度 |
只列真实存在对立讨论的争议，不把单方面意见当争议。

B. 专家增强版¶

你是一位舆情争议分析专家。

任务：识别评论中引发对立的争议焦点。

输入：
- 观点聚类：【粘贴节点3】
- 立场光谱：【粘贴节点4】
- 清洗评论：【粘贴节点1相关部分】

处理步骤：
1. 识别存在明显对立观点的话题（一部分人这样看，另一部分人那样看）
2. 还原争议各方的核心观点和理由
3. 评估争议的激烈程度（讨论量、情绪强度、是否互相回复争论）
4. 评估争议的影响（是否影响整体口碑、是否可能扩大）
5. 区分"真争议"（双方都有一定声量）和"个别杂音"（一两个人的反对）

输出格式：
| 争议焦点 | 各方观点和理由 | 激烈程度 | 各方声量 | 影响评估 |

约束（关键）：只列真实存在对立的争议；不把单方意见或个别杂音夸大为争议；各方观点基于实际评论；不挑动或放大争议。

质量标准：争议焦点真实，各方观点客观还原，激烈程度和声量如实评估。

常见失败情况：把一两个人的反对夸大成"重大争议"；只呈现一方观点；夸大争议激烈程度。

C. 自查审稿版¶

请检查以下争议点识别是否存在以下问题：
1. 是否把个别杂音（一两人反对）夸大成了"重大争议"？
2. 争议各方的观点是否都客观还原（而非只呈现一方）？
3. 激烈程度是否如实评估（没有夸大）？
4. 是否列出的都是真实存在对立的争议？

【粘贴争议点识别】

逐条说明问题。

D. 返修优化版¶

根据自查意见修正争议点识别。把夸大的个别杂音还原，补充缺失的一方观点，校正激烈程度，剔除非真实争议。

原始识别：【粘贴原始识别】
自查意见：【粘贴自查结果】

5.5 交付给下游节点¶

将争议焦点清单复制，交给节点 8（风险表达专家）。

5.6 人工验收清单¶

[ ] 是否没有把个别杂音夸大成重大争议？
[ ] 争议各方观点是否都客观还原？
[ ] 激烈程度是否如实评估？

节点 6：共识区域识别专家¶

6.1 节点定位¶

识别评论中大家普遍认同的共识点。共识区域是相对稳定的口碑基础，也是内容/产品被广泛认可的部分。

6.2 输入与输出¶

输入：节点 3 观点聚类 + 节点 4 立场光谱

输出：共识点清单（共识内容 + 认同范围 + 依据）

6.3 使用顺序¶

先用「快速生成版」识别共识。
共识需区分真共识和表面一致时，改用「专家增强版」。
用「自查审稿版」检查共识是否真实、是否夸大认同范围。
有问题则用「返修优化版」修正。
对照 6.6 验收清单确认，通过后交给节点 9。

6.4 提示词包¶

A. 快速生成版¶

你是一位共识识别员。请找出评论中的共识点。

观点聚类：【粘贴节点3】
立场光谱：【粘贴节点4】

输出：
| 共识点 | 认同范围（多数/特定群体）| 依据 |
只列多数评论认同、少有反对的点。不把局部认同夸大为全体共识。

B. 专家增强版¶

你是一位舆情共识分析专家。

任务：识别评论中的共识区域。

输入：
- 观点聚类：【粘贴节点3】
- 立场光谱：【粘贴节点4】
- 清洗评论：【粘贴节点1相关部分】

处理步骤：
1. 识别多数评论认同、少有反对的观点
2. 评估共识的认同范围（绝大多数 / 多数 / 某特定群体内）
3. 区分"真共识"（不同立场的人都认同）和"立场内共识"（只有支持者认同）
4. 标注共识的依据（多少评论提及、是否有反对）
5. 区分"积极共识"（都说好的方面）和"消极共识"（都吐槽的方面）

输出格式：
| 共识点 | 认同范围 | 类型（积极/消极）| 依据 |

约束（关键）：只列真实的共识（多数认同少反对）；不把局部认同夸大为全体共识；区分真共识和立场内共识；消极共识（普遍吐槽）也要如实列出。

质量标准：共识真实，认同范围准确，积极和消极共识都如实呈现。

常见失败情况：把支持者内部的认同当成全体共识；只列积极共识隐藏普遍吐槽；夸大认同范围。

C. 自查审稿版¶

请检查以下共识识别是否存在以下问题：
1. 是否把局部/支持者内部的认同夸大为全体共识？
2. 是否只列了积极共识，隐藏了普遍吐槽（消极共识）？
3. 认同范围是否如实标注？
4. 每个共识是否有依据（多数提及、少反对）？

【粘贴共识识别】

逐条说明问题。

D. 返修优化版¶

根据自查意见修正共识识别。还原被夸大的认同范围，补充被隐藏的消极共识，校正认同范围标注，补充共识依据。

原始识别：【粘贴原始识别】
自查意见：【粘贴自查结果】

6.5 交付给下游节点¶

将共识点清单复制，交给节点 9（分析简报生成专家）。

6.6 人工验收清单¶

[ ] 是否没有把局部认同夸大为全体共识？
[ ] 是否如实列出了消极共识（普遍吐槽）？
[ ] 认同范围是否如实标注？

节点 7：代表性评论提取专家¶

7.1 节点定位¶

为每类立场和争议点提取代表性评论原文，让分析有真实声音支撑。代表性评论让简报"看得见真实的人在说什么"，而非只有抽象比例。

7.2 输入与输出¶

输入：节点 4 立场光谱 + 节点 1 清洗评论

输出：各立场代表评论（评论原文 + 立场 + 点赞数）

7.3 使用顺序¶

先用「快速生成版」提取代表评论。
需要均衡呈现各立场时，改用「专家增强版」。
用「自查审稿版」检查是否只选了某一方、是否篡改原文。
有问题则用「返修优化版」修正。
对照 7.6 验收清单确认，通过后交给节点 9。

7.4 提示词包¶

A. 快速生成版¶

你是一位代表评论提取员。请为每类立场提取代表评论。

立场光谱：【粘贴节点4】
清洗评论：【粘贴节点1】

输出：
| 立场 | 代表评论原文 | 点赞数 |
每个立场选 1-2 条最有代表性的（高赞或表述清晰的）。
评论必须原文引用，不改写。各立场都要选，不偏袒一方。

B. 专家增强版¶

你是一位代表性评论提取专家。

任务：为每类立场和主要争议提取代表性评论。

输入：
- 立场光谱：【粘贴节点4】
- 争议焦点：【粘贴节点5，如有】
- 清洗评论：【粘贴节点1】

处理步骤：
1. 为每类立场（明确支持/条件支持/观望/轻度质疑/强烈反对等）各选 1-2 条代表评论
2. 选择标准：高赞优先、表述清晰、能代表该立场的典型理由
3. 评论必须原文引用（可标注省略号表示截取，但不改写）
4. 标注每条的立场、点赞数
5. 确保各立场均衡呈现，不偏重某一方
6. 对争议焦点，各方都要选代表评论

输出格式：
| 立场/争议方 | 代表评论原文 | 点赞数 | 为何有代表性 |

约束（关键）：原文引用不改写不断章取义；各立场均衡呈现不偏袒；不只选支持或只选反对；选择基于代表性而非迎合某种结论。

质量标准：代表评论真实、均衡、有代表性，让读者看到各方真实声音。

常见失败情况：只选好评或只选差评；断章取义改变评论原意；选的评论不能代表该立场。

C. 自查审稿版¶

请检查以下代表评论提取是否存在以下问题：
1. 是否各立场均衡呈现（而非只选支持或只选反对）？
2. 评论是否原文引用（没有改写或断章取义）？
3. 选的评论是否真能代表该立场？
4. 争议焦点是否各方都选了代表评论？

【粘贴代表评论提取】

逐条说明问题。

D. 返修优化版¶

根据自查意见修正代表评论提取。补充被忽略的立场，还原被改写的原文，替换不具代表性的评论，平衡各方呈现。

原始提取：【粘贴原始提取】
自查意见：【粘贴自查结果】

7.5 交付给下游节点¶

将各立场代表评论复制，交给节点 9（分析简报生成专家）。

7.6 人工验收清单¶

[ ] 各立场是否均衡呈现？
[ ] 评论是否原文引用（无改写断章）？
[ ] 选的评论是否能代表该立场？

节点 8：风险表达专家¶

8.1 节点定位¶

识别评论中需要预警的风险信号——可能扩大的负面、潜在的舆情危机、需要回应的质疑。风险预警让运营能及时应对，避免小问题变大。

8.2 输入与输出¶

输入：节点 4 立场光谱 + 节点 5 争议焦点 + 节点 2 情绪分布

输出：风险提示清单（风险点 + 等级 + 建议关注）

8.3 使用顺序¶

先用「快速生成版」识别风险。
风险隐蔽或需评估扩散性时，改用「专家增强版」。
用「自查审稿版」检查是否夸大风险、是否制造恐慌。
有问题则用「返修优化版」修正。
对照 8.6 验收清单确认，通过后交给节点 9。

8.4 提示词包¶

A. 快速生成版¶

你是一位舆情风险识别员。请识别评论中需关注的风险。

立场光谱：【粘贴节点4】
争议焦点：【粘贴节点5】
情绪分布：【粘贴节点2】

输出：
| 风险点 | 风险等级（高/中/低）| 建议关注 |
基于实际评论判断，不夸大不制造恐慌。低风险的也如实标低。

B. 专家增强版¶

你是一位舆情风险分析专家。

任务：识别评论中需要预警的风险信号。

输入：
- 立场光谱：【粘贴节点4】
- 争议焦点：【粘贴节点5】
- 情绪分布：【粘贴节点2】

风险识别维度：
1. 负面声量（强烈反对和情绪宣泄的占比和声量是否值得关注）
2. 扩散风险（争议是否有扩大趋势、是否有高赞负面）
3. 实质问题（负面评论是否指向真实问题，而非情绪）
4. 需回应的质疑（哪些质疑值得官方回应）
5. 潜在危机（是否有可能升级为舆情事件的苗头）

对每个风险：
- 风险描述（基于实际评论）
- 风险等级（高/中/低，基于声量和扩散性）
- 建议关注方向（不替决策，提供观察建议）

输出格式：
| 风险点 | 等级 | 依据（实际评论）| 建议关注 |

约束（关键）：风险评估基于实际评论，不夸大不制造恐慌；低风险如实标低；区分"情绪宣泄"和"指向真实问题的负面"；不把正常负面评论渲染成危机。

质量标准：风险识别客观，等级合理，区分情绪和实质问题，预警而不渲染。

常见失败情况：把正常负面评论渲染成危机；夸大风险等级制造恐慌；把情绪宣泄当成实质问题。

C. 自查审稿版¶

请检查以下风险提示是否存在以下问题：
1. 是否把正常负面评论渲染成了危机？
2. 风险等级是否基于实际声量和扩散性（没有夸大制造恐慌）？
3. 是否区分了"情绪宣泄"和"指向真实问题的负面"？
4. 低风险的是否如实标低？

【粘贴风险提示】

逐条说明问题。

D. 返修优化版¶

根据自查意见修正风险提示。把渲染的危机还原为实际情况，校正夸大的等级，区分情绪与实质问题，如实标注低风险。

原始风险提示：【粘贴原始内容】
自查意见：【粘贴自查结果】

8.5 交付给下游节点¶

将风险提示清单复制，交给节点 9（分析简报生成专家）。

8.6 人工验收清单¶

[ ] 是否没有把正常负面评论渲染成危机？
[ ] 风险等级是否基于实际声量和扩散性？
[ ] 是否区分了情绪宣泄和实质问题？

节点 9：分析简报生成专家¶

9.1 节点定位¶

整合所有分析产出，生成完整的评论观点分析简报。简报要让读者快速了解口碑全貌、立场分布、争议共识和风险。

9.2 输入与输出¶

输入：节点 2 情绪 + 节点 4 立场 + 节点 5 争议 + 节点 6 共识 + 节点 7 代表评论 + 节点 8 风险

输出：完整分析简报

9.3 使用顺序¶

先用「快速生成版」生成简报。
正式汇报或对外简报时，改用「专家增强版」。
用「自查审稿版」检查简报是否客观、占比是否真实。
有问题则用「返修优化版」修正。
对照 9.6 验收清单确认。

9.4 提示词包¶

A. 快速生成版¶

你是一位舆情简报撰写员。请整合内容为分析简报。

情绪分布：【粘贴节点2】
立场光谱：【粘贴节点4】
争议焦点：【粘贴节点5】
共识点：【粘贴节点6】
代表评论：【粘贴节点7】
风险提示：【粘贴节点8】

按"最终输出模板"生成简报。占比真实，各立场均衡，不夸大不隐藏。

B. 专家增强版¶

你是一位舆情分析简报撰写专家。

任务：整合所有分析，撰写客观全面的评论观点分析简报。

输入：
- 情绪分布：【粘贴节点2】
- 立场光谱：【粘贴节点4】
- 争议焦点：【粘贴节点5】
- 共识点：【粘贴节点6】
- 代表评论：【粘贴节点7】
- 风险提示：【粘贴节点8】
- 分析目的：【填入】

简报结构：
1. 概览（评论总量、整体口碑倾向、核心发现）
2. 立场光谱（各立场占比、核心理由）
3. 共识区域（普遍认同的点，含消极共识）
4. 争议焦点（对立观点及各方理由）
5. 代表性评论（各立场真实声音）
6. 风险提示（需关注的信号）
7. 建议（基于分析的观察建议，如适用）

约束（关键）：
- 占比真实，不夸大任何一方
- 各立场均衡呈现，不偏袒
- 区分数量占比和声量占比
- 消极共识和风险如实呈现，不隐藏
- 不编造评论没有的立场或观点
- 内容全部来自前序节点

质量标准：简报客观全面，口碑全貌清晰，立场细分有理由，争议共识风险都如实呈现，可直接用于决策参考。

常见失败情况：报喜不报忧隐藏负面；占比夸大某一方；把分析写成营销文；编造立场或观点。

C. 自查审稿版¶

请检查以下分析简报是否存在以下问题：
1. 占比是否真实（没有夸大某一方）？
2. 是否报喜不报忧、隐藏了负面或风险？
3. 各立场是否均衡呈现？
4. 是否编造了评论没有的立场或观点？
5. 内容是否都来自前序分析（无新增臆测）？

【粘贴分析简报】

逐条说明问题。

D. 返修优化版¶

根据自查意见修正分析简报。校正夸大的占比，补回隐藏的负面和风险，平衡各立场呈现，删除编造内容。

原始简报：【粘贴原始简报】
自查意见：【粘贴自查结果】

9.5 交付给下游节点¶

本节点是工作流终点。完整分析简报即最终交付物，用于决策参考。

9.6 人工验收清单¶

[ ] 占比是否真实（没有夸大某一方）？
[ ] 是否没有报喜不报忧、隐藏负面？
[ ] 各立场是否均衡呈现？
[ ] 是否没有编造评论没有的立场或观点？

节点交接说明¶

上游节点	交接内容	下游节点
节点 1 评论清洗	清洗后的有效评论	节点 2、节点 3
节点 2 情绪识别	情绪分布	节点 4
节点 3 观点聚类	观点类别清单	节点 4、节点 5
节点 4 立场光谱	细分立场光谱（含理由）	节点 5、节点 6、节点 7
节点 5 争议焦点	争议焦点清单	节点 8
节点 6 共识识别	共识点清单	节点 9
节点 7 代表评论	各立场代表评论	节点 9
节点 8 风险表达	风险提示清单	节点 9
节点 9 简报生成	完整分析简报	最终输出模板

最终输出模板¶

【分析对象】评论观点分析简报

分析时间：【填入】 | 评论总量：【有效 X 条 / 原始 Y 条】

━━ 概览 ━━
整体口碑倾向：【填入，基于真实占比】
核心发现：【2-3 条最重要的洞察】

━━ 立场光谱 ━━
| 立场 | 数量占比 | 声量占比 | 核心理由 |
| 明确支持 | X% | X% |【为什么支持】|
| 条件支持 | X% | X% |【支持但有什么保留】|
| 观望 | X% | X% |【为什么观望】|
| 轻度质疑 | X% | X% |【质疑什么】|
| 强烈反对 | X% | X% |【为什么反对】|
| 情绪宣泄 | X% | - |【主要情绪】|

━━ 共识区域 ━━
积极共识（普遍认可）：【列出】
消极共识（普遍吐槽）：【列出】

━━ 争议焦点 ━━
| 争议 | 一方观点 | 另一方观点 | 激烈程度 |

━━ 代表性评论 ━━
【明确支持】"【原文】"（X 赞）
【强烈反对】"【原文】"（X 赞）
（各立场均衡列出）

━━ 风险提示 ━━
| 风险点 | 等级 | 建议关注 |

━━ 观察建议（如适用）━━
【基于分析的建议，供参考】

常见错误¶

错误 1：只分正面/负面/中立三类

表现：分析停留在"70% 好评、20% 差评、10% 中立"，看不出支持者支持什么、反对者反对什么、有哪些是有条件的支持。

修复：执行节点 4（招牌节点），把立场细分为明确支持、条件支持、观望、轻度质疑、强烈反对、情绪宣泄等，并说明每类的核心理由。

错误 2：报喜不报忧或夸大某一方

表现：为了让结果好看，隐藏负面评论或夸大好评占比；或者为了制造话题，夸大争议和负面。

修复：节点 6 如实列出消极共识，节点 8 客观评估风险不渲染，节点 9 占比真实、各立场均衡，不偏袒任何方向。

错误 3：编造评论没有表达的立场

表现：为了凑齐"光谱"，给一些立场模糊的评论硬贴标签，或臆测评论者的真实想法。

修复：节点 4 对立场模糊的评论标注"立场不明确"，核心理由必须来自实际评论文本，不臆测动机。

人工验收清单¶

[ ] 立场是否细分（而非简单正面/负面/中立）？
[ ] 每类立场是否说明了来自实际评论的核心理由？
[ ] 占比是否真实，没有夸大某一方或报喜不报忧？
[ ] 代表性评论是否原文引用、各立场均衡？
[ ] 是否没有编造评论没有表达的立场？

延伸玩法¶

变体 1：快速口碑版：只走节点 1（清洗）→ 节点 2（情绪）→ 节点 4（立场光谱）→ 节点 9（简报），快速了解口碑全貌。
变体 2：竞品对比版：对自己和竞品的评论分别跑一遍工作流，对比两者的立场光谱、共识和争议，找出差异化机会。
进阶组合：与"工作流 18（数据分析报告工作流）"结合，把立场光谱的占比数据做量化分析；与"工作流 19（群聊知识沉淀工作流）"结合，对社群大量讨论先做立场分析再沉淀共识。