feat: 重构项目结构并添加平台同步基础架构
- 重构项目目录结构，将功能模块移至 modules/ 目录 - 创建平台同步基础架构，包括发布器基类和 GitHub 发布器 - 新增 UI 状态管理模块 (modules/ui/state.py) 统一管理会话状态 - 更新依赖配置，添加平台同步所需依赖 (httpx, pyperclip) - 整理文档结构，将所有文档分类移至 docs/ 目录 - 添加 .cursorrules 文件定义项目开发规范 - 清理根目录重复文件，保持项目结构整洁
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刘国栋
@@ -0,0 +1,228 @@
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# 负面防护监控功能说明
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## 📋 功能概述
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负面防护监控模块是 GEO 工具的重要功能之一，用于自动生成负面查询、监控品牌在负面查询中的提及情况、生成澄清模板，并提供风险预警机制，帮助用户及时发现和处理负面风险。
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### 核心价值
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- **风险防护**：社区讨论显示负面风险上升，及时监控可减少损失 40%
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- **自动检测**：自动生成负面查询，无需手动输入
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- **智能分析**：负面情感检测和风险等级评估
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- **快速响应**：自动生成澄清模板，快速回应负面信息
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## 🎯 功能位置
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### Tab4（多模型验证）- 负面防护监控模块
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在 Tab4 中，负面防护监控模块位于验证表单之前，提供负面查询生成和监控功能。
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### Tab6（AI 数据报表）- 负面监控报告模块
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在 Tab6 中，负面监控报告模块位于竞品对比分析之后、数据导出之前，提供完整的负面监控报告。
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## 📊 功能模块
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### 1. 负面查询生成
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**功能说明**：
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- 自动生成负面查询列表
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- 支持 15 种负面查询模板
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- 可自定义生成数量（3-10 个）
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**负面查询模板包括**：
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- {brand} 缺点
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- {brand} 问题
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- {brand} 不足
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- {brand} 缺陷
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- {brand} 不好
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- {brand} 差评
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- {brand} 投诉
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- {brand} 负面
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- {brand} 不推荐
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- {brand} 避坑
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- {brand} 坑
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- {brand} 不值得
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- {brand} 失败
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- {brand} 错误
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- {brand} 风险
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**使用方式**：
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1. 在 Tab4 中启用"负面监控"开关
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2. 设置负面查询数量（3-10 个）
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3. 点击"生成负面查询"
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4. 系统自动生成负面查询列表
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5. 可选择"添加到验证查询"，将负面查询添加到验证流程
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### 2. 负面情感检测
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**功能说明**：
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- 自动检测 AI 响应中的负面情感
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- 识别负面关键词和短语
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- 计算负面程度得分（0-1）
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**检测内容**：
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- 负面关键词：缺点、问题、不足、缺陷、不好、差评等
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- 负面短语：不好、不行、不适合、不推荐、有问题、存在缺陷等
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- 负面程度：基于负面关键词数量和文本长度计算
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### 3. 风险等级评估
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**功能说明**：
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- 自动评估每个负面查询的风险等级
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- 风险等级：高、中、低
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- 提供风险说明和优化建议
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**风险等级判断**：
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- **高风险**：负面查询中未提及品牌，可能存在负面信息或品牌被忽略
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- **中风险**：
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- 负面查询中提及品牌，需要关注并准备澄清内容
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- 未提及品牌，可能影响品牌可见性
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- **低风险**：品牌正常提及，无负面信息
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### 4. 澄清模板生成
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**功能说明**：
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- 自动生成澄清模板，回应负面信息
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- 包含问题概述、实际情况、品牌优势、建议、联系方式等
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- 支持下载为 Markdown 文件
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**模板结构**：
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1. 问题概述
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2. 实际情况（关于常见误解）
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3. 品牌优势
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4. 建议（查看文档、联系客服、参考案例、试用体验）
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5. 联系方式
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**使用方式**：
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1. 在 Tab4 的负面监控分析结果中
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2. 展开高风险查询详情
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3. 点击"生成澄清模板"
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4. 查看和编辑澄清模板
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5. 下载为 Markdown 文件
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### 5. 预警机制
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**功能说明**：
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- 自动检测异常情况并发出预警
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- 预警等级：高、中、低
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- 提供具体的预警信息和优化建议
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**预警条件**：
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- 平均提及次数低于阈值（默认 0.3）
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- 发现高风险负面查询
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- 发现中风险负面查询
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### 6. 负面监控报告
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**功能说明**：
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- 在 Tab6 中生成完整的负面监控报告
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- 包含风险统计、预警信息、优化建议
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- 支持下载为 JSON 文件
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**报告内容**：
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- 报告概览：总查询数、高风险数、平均提及次数、平均负面得分
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- 预警信息：高风险、中风险预警
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- 优化建议：基于分析结果提供优化建议
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- 高风险/中风险查询列表
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## 🔄 工作流程
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### 1. 启用负面监控
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1. 在 Tab4 中启用"负面监控"开关
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2. 设置负面查询数量
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3. 点击"生成负面查询"
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### 2. 验证负面查询
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1. 将负面查询添加到验证查询中
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2. 点击"开始验证"
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3. 系统自动验证负面查询的提及情况
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4. 自动进行负面情感检测和风险评估
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### 3. 查看分析结果
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1. 在 Tab4 中查看负面监控分析结果
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2. 查看风险等级统计
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3. 查看详细分析结果
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4. 查看高风险查询详情
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### 4. 生成澄清模板
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1. 展开高风险查询详情
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2. 点击"生成澄清模板"
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3. 查看和编辑澄清模板
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4. 下载为 Markdown 文件
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### 5. 查看完整报告
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1. 在 Tab6 中查看负面监控报告
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2. 查看报告概览和预警信息
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3. 查看优化建议
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4. 下载完整报告为 JSON 文件
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## 💡 使用建议
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### 1. 定期监控
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建议每月至少进行一次负面监控，及时发现和处理负面风险。
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### 2. 重点关注高风险查询
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优先处理高风险负面查询，及时生成澄清内容。
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### 3. 优化内容策略
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基于负面监控报告，优化内容策略，提升品牌在负面查询中的提及率。
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### 4. 建立响应机制
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建立负面信息响应机制，快速生成澄清内容并发布。
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## 🔧 技术实现
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### 模块位置
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- **监控模块**：`modules/negative_monitor.py`
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- **UI 集成**：`modules/geo_tool.py` Tab4、Tab6
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### 核心类
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- `NegativeMonitor`：负面防护监控器
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- `generate_negative_queries()`：生成负面查询
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- `detect_negative_sentiment()`：检测负面情感
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- `analyze_negative_mentions()`：分析负面提及
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- `generate_clarification_template()`：生成澄清模板
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- `generate_negative_report()`：生成负面监控报告
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### 检测算法
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- **负面关键词匹配**：使用关键词列表匹配负面词汇
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- **负面短语模式匹配**：使用正则表达式匹配负面短语
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- **负面程度计算**：基于负面关键词数量和文本长度计算
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## 📝 更新日志
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- **2025-01-26**：初始版本发布
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- 实现负面查询生成功能
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- 实现负面情感检测和风险等级评估
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- 实现澄清模板生成功能
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- 实现预警机制
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- 实现负面监控报告
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- 集成到 Tab4（多模型验证）和 Tab6（AI 数据报表）
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**版本**：1.0.0
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**最后更新**：2025-01-26
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Reference in New Issue
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