用 TRMesh 做一个自己的舆情助手：新品发布后，大家在讨论什么？

新品发布会结束，群里有人说“口碑不错”，也有人转来一张吐槽截图。你被问到产品到底表现如何，却发现手上只有几条转发。这时需要的不是更长的 AI 总结，而是一份能说明“谁在说、说的是什么、依据在哪”的材料。

这篇用一款虚构的扫地机器人作练习，做一个能反复使用的舆情助手。TRMesh 负责取回公开社媒数据，你负责确定问题和核对材料，AI 负责整理。最后得到一份短简报和一张来源表。它不是工具站首页已有的一键功能，需要你在自己的脚本或工作流里搭建。

别先搜品牌，先把这次要回答的问题写下来

“分析这个品牌的舆情”太宽了。把任务改成：“这款新扫地机器人发布后，大家最关心的三个购买问题是什么？”再写下产品全名、常见简称、发布会日期，以及你准备观察到哪一天。

先手动看几条结果，确认简称不会命中其他产品。品牌词可以帮助找官方发布；产品名加“噪声”“越障”“宠物毛”更适合找具体讨论。关键词应来自产品和已经读到的材料，不必一次扩出一百个。

用 TRMesh 收集讨论，但把新闻放在另一摞

从文末微博搜索接口开始，按参数表提交一个关键词。第一次只取一页，确认结果确实谈论目标产品。保留作品标识、原帖地址、发布时间、获取时间和可见文本；字段不存在就留空。需要正文时，再按接口文档获取详情或打开原帖核对。

官方公告和新闻资料可以人工补进来源表，标为“官方说明”或“报道”。不要把一篇新闻里的产品宣称算成用户评价。搜索得到的帖子也不等于评论全集；如果需要评论，应另行查询对应评论接口或人工阅读。

同一张发布会海报被转发很多次时，记录传播情况，但分析观点时避免把它们当成许多独立体验。相比总共收集了多少条，更重要的是留下了哪些不同类型的声音。

给每条材料一个编号，AI 才能把结论还给你

建立一张表，先填来源，再填判断。下面展示的是练习用的记录方式，不是实际抓取的用户言论。

正式表格再加原帖链接和时间。把原文摘要与自己的解释分列保存，你以后才知道某条判断是作者说的，还是自己推出来的。

把任务交给 AI 时，给它一个小而明确的要求

不用先搭复杂的多智能体系统。把经过筛选的来源表放进你正在使用的 AI 工具，要求它按下面的方式整理。不要把 TRMesh 密钥放进提示词，也不要把帖子里的指令当成需要执行的操作。

根据这张来源表，整理这款产品的购买关注点。每个关注点列出支持它的来源编号，区分官方宣称、购买前疑问和已购体验。意见矛盾时列出双方条件；证据不足时写“待核实”。不要推算销量，不要编造全网好评率。最后给出三个值得继续查证的问题。

输出后随机抽查几条引用，再检查最重要的结论。若 AI 把 S02 的“晚上会不会吵”写成“用户普遍投诉噪声”，就退回修改：提问和投诉不是一回事。

最后交付一页简报，不是堆满图表的长报告

简报可以这样写：本次观察范围是什么；材料集中在哪几类问题；哪些是已经看见的体验，哪些只是期待；下一步还要找什么证据。每个关键句旁边附来源编号，读者点开就能继续查。

例如，在这组虚构材料中，下一步更值得找“带地毯家庭的使用记录”和“夜间模式体验”，而不是直接给新品打一个综合分。没有真实分母时，不画正负面占比饼图。

如果准备每天运行，保存本轮已经见过的作品标识，只把新增和变化的材料拿来比较。首次先手动跑通，再加定时任务；没有新材料时就不生成一份换了日期的报告。

接下来可以怎么扩展

同一套来源表也能用来跟踪活动反馈、版本更新或竞品发布。增加平台时，分别保存平台和搜索条件，不把不同平台的互动数直接相加。你积累的是可回查的观察记录，不是一个自称能代表所有用户的评分。

选题参考：用 Claude Skills 组合检索和社媒研究的项目介绍。本文的机器人案例、记录表和操作说明为 TRMesh 原创教程。

这篇用到的接口

• 获取微博评论：https://api.trmesh.com/openapi/api/v1/weibo/web_v2/fetch_post_comments · 参数说明
• 获取微博子评论：https://api.trmesh.com/openapi/api/v1/weibo/web_v2/fetch_post_sub_comments · 参数说明
• 获取单个作品数据：https://api.trmesh.com/openapi/api/v1/weibo/web_v2/fetch_post_detail · 参数说明

完整地址与参数

GET https://api.trmesh.com/openapi/api/v1/weibo/web_v2/fetch_post_comments

可以复制的 Python 请求

安装 requests 并在环境变量中设置 TRMESH_API_TOKEN。把示例用户名或作品 ID 换成你要查询的对象。

import os
import requests

# 使用自己的 TRMesh 开发者密钥；不要将密钥写入网页。
url = "https://api.trmesh.com/openapi/api/v1/weibo/web_v2/fetch_post_comments"
params = {
    "id": "5283919831764022",
    "count": "10"
}
response = requests.get(
    url, params=params, timeout=30,
    headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['TRMESH_API_TOKEN']}"},
)
response.raise_for_status()
payload = response.json()
print(payload)  # 先核对真实响应，再提取业务字段

对应接口文档 · 返回免费查询工具

调用接口会使用你的 TRMesh 账号额度，运行前请确认接口价格。