一个每天自动跑两次的舆情工作流。它在小红书搜品牌关键词，抓笔记和评论，逐条判断是不是在说这个品牌、什么语气、有没有碰到高压线，再由代码算指标、模型写研判，最后用规则和另一个模型给研判打分。下面是 2026 年 10 月 16 日 20:58 那一次的结果，以及人工复核之后的修正：自动评测给了 A，复核仍然找出了一处会把结论带偏的误判。
自动评测只能查出机械性的错（编造的 ID、算不出来的百分比、证据不够就下结论），查不出「这条到底在说谁」。所以每份研判都要人看一遍，复核出的问题写回流程，下一轮自动生效。
| 机器初判 | 人工复核后 | |
|---|---|---|
| 「刹车踩断」话题笔记 | 窗口内量级最高的负面向内容，指向待核实 | 拿尊界刹车踏板断裂对比 Roadster「会飞」的玩梗帖，特斯拉是占上风的一方 |
| 「安全」高压线 | 8 条 | 2 条指向特斯拉车况，其余 6 条是对比梗 |
| 舆情实质 | 把飞行秀和刹车安全并置，翻安全旧账 | 真实风险在另一面：对比带出国产车和特斯拉的阵营情绪 |
| 升级条件 | 「刹车踩断」以特斯拉名义扩散到其他平台 | 特斯拉一方借梗点名友商，被截图成外资品牌嘲讽国产 |
| 第一条自查 | 核查标签指向，排查刹车相关售后工单和 400 记录 | 不借势：官方号、销售、合作博主不接这个梗；梗本身不需要回应 |
| 不变的部分 | 分档「舆情前夜」、阶段「暂不可判断」、下一步「内部自查」；跳票、续航承诺的旧账和一条 Model Y 刹车亲历反馈仍要跟进 | |
按北京时间每小时统计的相关记录（笔记按发布时间，评论按发表时间）。Roadster「会飞」的发布会转述笔记一篇就有 13 万互动，评论区从中午开始持续涌入；负面一直只占很小一部分。
每篇只抓前 30 条热评，越早的评论越可能没被抓到，前一天的数字偏少，只看方向不看幅度。
判断顺序：是否形成舆情 → 舆情实质 → 走势 → 对业务的参考意义。没有连续传播数据时不判断阶段，只看一个平台时不说「尚未形成」。
窗口内互动最高的负面向笔记只挂了「#特斯拉 #刹车 #踩断」三个话题。模型据此把 8 条记录标成了特斯拉的「安全」高压线，人工复核发现其中 6 条在拿懂车帝测出的江淮尊界刹车踏板断裂，对比 Roadster「会飞」。被嘲讽的是别家，特斯拉是对照里占上风的一方。
这次复核之后，工作流加了两个编码字段：对比对象和谁占上风；高压线只标品牌自己碰到的，人工核实的背景写进配置，编码、研判、抽检都会读到。
情感说的是对品牌的态度，语气说的是怎么说。同样是负面，抱怨和避雷警告的传播力不一样；这一轮以玩梗和陈述为主。
左边是过去 24 小时在聊什么，右边是窗口外的存量负面集中在哪。存量不算进这次的指标，但它是这轮热度随时可以翻出来的素材。
互动量只说明被看见的程度，不说明有多少人持这个态度。报告里这一段单独写成「公众实际看到的版本」，规则会拦下「公众认为」「形成共识」这类说法。
定时触发，每天 9:00 和 18:00。编码过的记录按 ID 缓存，下次只编码新增的；每次留一份互动快照，跑满一个窗口后才判断传播阶段。
最终等级取模型等级和规则封顶里更低的那个；低于 B 时报告顶上会写「只能作为讨论素材」。分数针对人工复核之前的版本：评测打出 A 的同一份报告，复核时仍改掉了一条会带偏结论的判断，这也是为什么流程里留着人。
✓ 是这份报告通过的 14 条；+ 是复核之后新加的四条，下一次运行起生效。
上面是 20:58 那次、经过人工复核的版本。同一天前后还跑过三次，报告都放在下面；每次运行的模型直出、指标和逐条编码都公开在仓库里，可以对着查。
数据来自小红书公开笔记和评论，用 xiaohongshu-mcp 在本机抓取。公开前去掉了评论全文、用户 ID 哈希、IP 属地和链接里的访问令牌。