Linguistic Landscape Analyzer

---

name: linguistic-landscape-analyzer

description: 语言景观分析 MCP 工具 - 小红书情感分析与关键词提取，支持语言学/社会学研究

homepage: https://github.com/Crystaria/linguistic-landscape-analyzer

tags: [linguistics, sentiment-analysis, mcp, social-media, research]

metadata:

{

"openclaw":

{

"emoji": "📊",

"requires": { "bins": ["node"] },

"install":

[

{

"id": "npm",

"kind": "npm",

"package": "linguistic-landscape-analyzer",

"path": ".",

"label": "安装语言景观分析 MCP 工具",

},

],

},

}

---

# Linguistic Landscape Analyzer

**Version:** 1.0.1 · 安全优化版

**Author:** 小爪 🦞

**License:** MIT

**Tags:** #linguistics #sentiment-analysis #mcp #social-media #research

---

📊 语言景观分析 MCP 工具

专业的语言景观分析工具，为语言学和社会学研究提供数据支持。通过情感分析、关键词提取和自动报告生成，帮助研究者快速分析社交媒体文本数据。

🎯 这个技能能帮你做什么？

功能特性

⚠️ 注意事项

快速开始

1. 安装 Skill

clawhub install linguistic-landscape-analyzer

或手动安装：

cd /path/to/skill
npm install

2. 启动服务器

npm start

3. 在 OpenClaw 中调用

通过 mcporter CLI：

# 列出工具
mcporter list

# 情感分析
mcporter call linguistic-landscape.analyze_sentiment text:"这个产品很好用" language:"zh"

# 关键词提取
mcporter call linguistic-landscape.extract_keywords text:"小红书运营数据分析" limit:5 language:"zh"

# 笔记列表
mcporter call linguistic-landscape.list_notes source:"sample" limit:10 sortBy:"likes" order:"desc"

# 生成周报
mcporter call linguistic-landscape.generate_weekly_report limit:10

工具说明

analyze_sentiment

情感分析工具 - 分析文本的情感倾向。

**参数：**

**示例：**

mcporter call linguistic-landscape.analyze_sentiment text:"小红书运营数据很好，推荐" language:"zh"
# 输出：{"score": 2, "sentiment": "positive", "confidence": 0.33}

extract_keywords

关键词提取工具 - 从文本中提取关键词。

**参数：**

**示例：**

mcporter call linguistic-landscape.extract_keywords text:"小红书运营数据分析，内容优化方向明确" limit:5
# 输出：{"keywords": ["小红书运营数据分析", "内容优化方向明确"]}

list_notes

笔记列表工具 - 读取 CSV 文件中的小红书笔记数据。

**参数：**

**示例：**

mcporter call linguistic-landscape.list_notes source:"sample" limit:5 sortBy:"likes" order:"desc"

generate_weekly_report

周报生成工具 - 生成语言景观分析周报（Markdown 格式）。

**参数：**

**示例：**

mcporter call linguistic-landscape.generate_weekly_report limit:10
# 输出：{"status": "success", "reportPath": "/path/to/report.md"}

应用场景

语言学研究

社会学研究

内容运营

数据分析

技术栈

常见问题

Q: 这个技能适合哪些研究场景？

A: 适用于语言学、社会学、传播学等领域的社交媒体文本分析研究，支持情感分析、关键词提取和报告生成。

Q: 情感分析的准确性如何？

A: 当前版本使用基于词典的简单情感分析方法，适合快速原型和初步分析。如需更高精度，可接入专业 NLP API（如阿里云 NLP）。

Q: 如何替换为自己的数据？

A: 将 CSV 文件放到 `data/` 目录下，格式参考 `sample.csv`，然后在调用 `list_notes` 时指定 `source:"csv"`。

Q: 支持哪些语言？

A: 当前主要支持中文和英文。中文使用简单分词 + 情感词典，英文使用 sentiment 库。

更新日志

v1.0.1 (2026-03-17)

v1.0.0 (2026-03-17)

许可证

MIT License

---

**作者：** 小爪 🦞

**GitHub:** （仓库筹备中，敬请期待）

**ClawHub:** linguistic-landscape-analyzer