Expert Collection Analysis

智库专家数据采集与分析 Skill

适用场景

本Skill适用于以下业务场景：

主要场景

• 智库研究机构：建立AI数据领域专家知识库，跟踪权威专家最新观点
• 企业战略部门：监控行业专家动态，识别高价值合作对象
• 政府部门：构建专家资源库，支持政策制定和咨询
• 学术会议组织：筛选高价值专家，进行精准邀请

任务特点

• 需要从多个权威信息源采集专家言论（政府、智库、媒体）
• 需要AI智能分析专家与特定领域（如AI数据）的相关度
• 需要对专家进行优先级排序，识别高价值专家
• 需要专业的数据导出格式（Excel双工作表）
• 需要与飞书多维表格等办公系统集成

输入要求

使用本Skill需要准备以下输入：

必需输入

1. 采集领域关键词

   • 默认：人工智能、数据要素、算力、大模型、数字经济
   • 可自定义搜索关键词列表

2. 时间范围

   • 默认：最近24个月
   • 可调整时间窗口

3. 飞书配置（如需飞书集成）

   • app_id：飞书应用ID
   • app_secret：飞书应用密钥
   • app_token：多维表格app_token
   • table_id：目标数据表ID

可选输入

• 优先级评分权重调整（默认：相关度60% + 权威性40%）
• 单个信息源采集数量限制（默认：20条/源）
• 自定义信息源配置

执行步骤

步骤1：确认采集目标和范围

• 确认要采集的领域关键词
• 确认时间范围（默认24个月）
• 确认信息源配置（15个权威源）

步骤2：自动化数据采集

系统将从以下15个权威信息源采集数据：

政府部门（5个）：

• 国务院常务会议相关信息
• 国家数据局政策动态
• 工业和信息化部行业报告
• 科技部发展战略
• 中央政府AI政策

权威智库（5个）：

• 国务院发展研究中心研究报告
• 中国信息通信研究院分析报告
• 中国社会科学院学术成果
• 国家高端智库专题研究
• 清华大学AI研究进展

权威媒体（5个）：

• 人民网专家观点
• 新华网政策解读
• 央广网产业分析
• 经济日报经济趋势
• 财经网行业动态

每个信息源生成2个搜索URL（网页搜索 + 新闻搜索），共30个真实百度搜索链接。

步骤3：数据清洗与过滤

• 时间过滤：保留时间范围内的数据
• 智能去重：按专家姓名+言论内容去重
• 数据验证：确保必填字段完整

步骤4：AI智能分析

对每条专家言论进行AI分析：

1. 相关度评分（0-100分）

   • 分析发言内容与目标领域的相关性
   • 提取关键主题和观点

2. 权威性评分（0-100分）

   • 评估专家身份、机构地位
   • 分析影响力和学术声誉

3. 综合优先级计算

   综合分数 = 相关度 × 0.6 + 权威性 × 0.4
   
   高优先级 ⭐⭐⭐：综合分≥70 且 相关度≥60
   中优先级 ⭐⭐：综合分≥50 或 相关度≥40
   低优先级 ⭐：其他
   

步骤5：专家信息聚合

• 按专家姓名聚合所有言论
• 补充专家档案信息（单位、职务、简介）
• 统计发言次数和主题分布
• 推荐适合的交流活动

步骤6：生成专业报告

• 生成Excel双工作表文件
• 工作表1：专家档案（专家基本信息、优先级、相关度）
• 工作表2：专家言论（链接、时间、内容、主题、要点）
• UTF-8 BOM编码，完美支持中文
• 可直接导入飞书多维表格

输出要求

主要输出

1. Excel专业报告

文件路径：output/专家分析报告_YYYYMMDD_HHMMSS.xlsx

工作表1：专家档案

工作表2：专家言论

2. JSON结构化数据

文件路径：output/expert_analysis_YYYYMMDD_HHMMSS.json

包含完整的结构化数据，便于程序化处理：

{
  "timestamp": "2026-04-15T09:03:00",
  "experts": [...],
  "speeches": [...],
  "statistics": {
    "total_experts": 8,
    "high_priority": 0,
    "medium_priority": 7,
    "low_priority": 1
  }
}

3. 高优先级专家清单

文件路径：output/high_priority_experts_YYYYMMDD_HHMMSS.json

单独提取高优先级专家，便于快速建联。

输出质量要求

✅ 数据完整性

• 所有必填字段不为空
• 时间格式标准化（YYYY-MM-DD）
• 链接真实可访问

📦 提供的脚本

本Skill在 scripts/ 目录下提供了以下可执行脚本：

1. daily_update.py

主执行脚本，用于自动化数据采集和分析：

python scripts/daily_update.py

功能：

• 从15个权威信息源采集数据
• AI智能分析评分
• 生成Excel报告
• 支持飞书表格集成

依赖：需要配合以下模块使用（用户需自行实现或参考references/）

• enhanced_main.py - 主处理引擎
• enhanced_crawler.py - 数据采集器
• ai_analyzer.py - AI分析模块
• config.ini - 配置文件

2. analyze_experts.py

专家分析工具，用于对已采集的数据进行深度分析：

python scripts/analyze_experts.py

功能：

• 读取采集的JSON数据
• 计算专家优先级
• 生成分析报告

3. run_collection.sh

一键执行脚本（Bash），快速启动完整流程：

bash scripts/run_collection.sh

流程：

1. 检查环境和依赖
2. 执行数据采集 (daily_update.py)
3. 生成分析报告
4. 显示结果路径

🛠️ 实现说明

本Skill采用模块化设计，提供两种使用方式：

方式1：使用提供的脚本（推荐）

优点：开箱即用，功能完整 要求：Python 3.8+，需要实现依赖模块

# 1. 安装依赖
pip install requests beautifulsoup4 lxml openpyxl

# 2. 实现或复用依赖模块（参考references/README.md）
# - enhanced_main.py
# - enhanced_crawler.py
# - ai_analyzer.py
# - config.ini

# 3. 执行采集
python scripts/daily_update.py

方式2：通过Agent动态实现

优点：无需Python环境，灵活可定制
要求：使用Claude Agent + baidu-search skill

步骤：

1. 数据采集：使用 baidu-search skill搜索15个权威信息源
2. 智能分析：通过Claude API进行AI优先级评分
3. 结果导出：使用Python/Node.js生成Excel文件

参考代码：

# 1. 搜索数据
from baidu_search import search
results = search("国务院 人工智能 2026")

# 2. AI分析
analysis = {
    "expert_name": "提取的专家姓名",
    "relevance_score": 85,  # 相关度评分
    "priority": "高"
}

# 3. 导出Excel
import openpyxl
wb = openpyxl.Workbook()
ws = wb.active
ws.append(["专家姓名", "优先级", "相关度"])
ws.append([analysis["expert_name"], analysis["priority"], analysis["relevance_score"]])
wb.save("专家分析报告.xlsx")

详细实现说明请参考 references/README.md

✅ 分析准确性

• 优先级判断逻辑清晰
• 相关度评分有依据
• 专家信息真实可靠

✅ 格式规范性

• Excel编码：UTF-8 with BOM
• 中文显示无乱码
• 可直接导入飞书表格

风险与假设

⚠️ 风险提示

1. 搜索结果时效性：百度搜索结果依赖网络实时状态
2. 专家信息准确性：需人工核实关键专家的单位职务
3. 权限要求：飞书API需要企业管理员审批权限
4. 采集频率：建议每日更新不超过1次，避免频繁请求

📋 假设条件

1. 网络环境可访问百度搜索
2. Python 3.8+ 环境已安装
3. 必要依赖包已安装：requests、beautifulsoup4、lxml、openpyxl
4. （可选）飞书权限已配置

✓ 需确认事项

• 采集的领域关键词是否准确
• 时间范围是否符合需求
• 优先级评分权重是否合理
• 是否需要飞书集成

参考资料

详细的使用说明、配置示例和技术文档请参考 references/ 目录：

• 百度搜索集成指南.md - 如何配置和使用百度搜索采集
• 快速参考.md - 快速上手指南
• 项目完成总结.md - 系统架构和实现细节
• 数据来源真实性解决方案.md - 数据源配置说明

快速使用

安装依赖

pip install requests beautifulsoup4 lxml openpyxl

执行采集

python daily_update.py

查看结果

# 打开生成的Excel报告
open output/专家分析报告_*.xlsx

# 或查看JSON数据
cat output/expert_analysis_*.json

定时更新

系统支持每天早上9:03自动执行（需Claude会话保持运行）。

版本：v1.0.0 License：MIT