# 我让openclaw做了一个B站弹幕分析工具自动抓取词云情感分析舆情报告开源

大家好，最近我让openclaw把我自己在内容运营里常用的一套“弹幕分析流程”做成了一个可复用的小项目：

👉 **bilibili-danmaku**  
GitHub：[https://github.com/Smartloe/bilibili-danmaku](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/Smartloe/bilibili-danmaku)

核心目标很直接：

* 给我一个 B 站视频链接
* 自动抓取弹幕
* 自动做分词清洗
* 自动输出词云图 + 情感分析 + 舆情报告

适合做内容复盘、热点观察、用户反馈提炼。

一、这个项目解决了什么问题？
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日常做视频复盘时，常见痛点是：

1. **弹幕采集麻烦**：每次手动导出/复制，效率很低。
2. **词云质量不稳定**：不清洗会被“哈哈哈/666/这边那边”污染。
3. **舆情判断缺标准**：没有统一口径，沟通时容易“拍脑袋”。

这个项目把整条链路打通了：

> 抓取 → 清洗 → 关键词 → 词云 → 情感 → 报告

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二、功能特性
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* ✅ 自动解析 `BVID -> CID`，抓取弹幕 XML
* ✅ 导出结构化数据：CSV / JSON / TXT
* ✅ `jieba` 分词 + 干扰词清洗
* ✅ `SnowNLP` 情感分析（正/中/负分布）
* ✅ `wordcloud` 生成高密度中文词云 PNG
* ✅ 自动生成 Markdown 舆情报告

三、项目结构
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```
bilibili-danmaku/
├── SKILL.md
├── README.md
├── README.en.md
├── requirements.txt
├── scripts/
│   ├── ensure_env.sh
│   ├── fetch_danmaku.py
│   ├── fetch.sh
│   ├── analyze_danmaku.py
│   └── analyze.sh
├── references/
│   ├── methodology.md
│   └── stopwords.default.txt
└── output/
```

四、在 OpenClaw 里一键使用（推荐）
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如果你本身就在用 OpenClaw，最省事的方式是直接从 ClawHub 安装：

```
clawhub install bilibili-danmaku
```

安装后开启一个新的 OpenClaw 会话，直接给视频链接即可调用技能完成：

* 弹幕抓取
* 词云生成
* 情感分析
* 舆情报告输出

五、源码方式（3 步）
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### 1）安装依赖

```
cd bilibili-danmaku
bash scripts/ensure_env.sh
```

### 2）抓取弹幕

```
python3 scripts/fetch_danmaku.py \
  --url "https://www.bilibili.com/video/BV17JfuBqEqg" \
  --outdir "./output"
```

支持短链：

```
python3 scripts/fetch_danmaku.py --url "https://b23.tv/gO0nMGs" --outdir "./output"
```

### 3）分析并出报告

```
bash scripts/analyze.sh \
  "./output/<xxx>_danmaku.csv" \
  "./output/<xxx>_meta.json" \
  "./output" \
  "task_name"
```

输出文件：

* `task_name_top_words.json`
* `task_name_sentiment.json`
* `task_name_wordcloud.png`
* `task_name_report.md`

六、为什么这版词云更“干净”？
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我在分词后做了数据清洗，重点是四件事：

1. **停用词过滤**：默认词表 + 自定义词表
2. **噪声词过滤**：比如 `哈哈哈 / 233 / 666 / 纯符号`
3. **token 规范化**：别名合并、重复字符压缩
4. **高文档频率短词剔除**：去掉“出现太广但信息量低”的词

你还可以临时追加干扰词：

```
./.venv/bin/python scripts/analyze_danmaku.py \
  --csv "./output/<xxx>_danmaku.csv" \
  --meta "./output/<xxx>_meta.json" \
  --outdir "./output" \
  --name "task_clean" \
  --extra-stopwords "妈妈,亲戚,那边,这边"
```

七、情感分析怎么做？
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使用 `SnowNLP`，每条弹幕都会得到一个 `0~1` 的情绪分：

* `>= 0.60`：positive
* `<= 0.40`：negative
* 中间：neutral

最后汇总成：

* 正向/中性/负向占比
* 平均情绪分
* 代表性正负样本

这对“选题复盘”和“评论区风向判断”很实用。

八、适用场景
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* 内容运营：复盘某条视频的用户反馈
* 新媒体团队：快速形成“可汇报”的舆情材料
* 创作者：看粉丝关注点与争议点
* 数据分析同学：做多视频横向对比

九、我自己的使用建议
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如果你要把它用于日常工作流，我建议：

1. **先跑单视频**，确认数据链路与参数
2. **再跑批量视频**，做横向对比
3. 维护一个自己的 `stopwords` 词表（按垂类持续迭代）
4. 报告里优先看三件事：

* 情绪结构是否异常
* 高频词是否偏离内容定位
* 负向样本是否集中在某个可改进点

十、开源地址
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如果你刚好也在做内容分析，欢迎直接拿去用：

🔗 GitHub：[https://github.com/Smartloe/bilibili-danmaku](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/Smartloe/bilibili-danmaku)

欢迎提 issue / PR，一起把它打磨成更顺手的中文内容分析工具。🚀

十一、免责声明
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请遵守 B站平台规则与相关法律法规。  
本项目仅用于公开数据分析与研究，不用于违规抓取和滥用。