SentinelFlow (哨声)

SentinelFlow 是一个模块化、可扩展的实时网络舆情监测与预警系统，采用 Rust 编写，基于 "Skills" 架构设计。系统旨在提供跨平台的实时热点追踪、智能分析及风险预警能力。

核心特性

• 多渠道实时采集: 支持微博、知乎、B站、百度、头条、抖音、网易、贴吧等主流平台的实时热榜监控。
• 智能化 Skills 架构: 将采集、分析、风控等功能抽象为可插拔的 "Skill"，易于扩展和维护。
• 实时控制面板: 提供直观的 Web UI，支持任务一键启动、独立频率控制及实时采集状态监控。
• 高性能后端: 基于 Rust 生态（Axum, Tokio）构建，确保高并发场景下的稳定性和响应速度。
• 人性化交互: 支持全局关键词搜索、多维视图切换（卡片/列表）以及智能化的手动刷新机制。

架构概览

• sentinel-core: 核心数据结构与模型定义。
• sentinel-skills: 核心功能实现，包含 HTML 爬虫、API 调用及数据解析逻辑。
• sentinel-agent: Agent 编排逻辑，负责 Skills 的调度与协作。
• sentinel-api: 基于 Axum 的 RESTful API 服务。
• sentinel-cli: 系统启动入口。
• frontend: 基于原生 JS 和现代 CSS 构建的实时监控大屏。

已实现功能

1. 采集控制台

• 多渠道管理: 覆盖 8 大主流社交与新闻平台。
• 任务调度: 支持为每个渠道独立设置采集频率。
• 一键控制: 支持一键启动/停止所有采集任务。
• 状态反馈: 实时展示各渠道的更新时间、数据条数及采集状态。

2. 实时网络舆情展示

• 汇总视图: 跨平台展示所有抓取到的舆情热点。
• 渠道筛选: 快速切换查看特定平台的实时排行。
• 全局搜索: 支持按标题、来源、热度进行全量数据筛选。
• 双视图切换: 提供美观的卡片模式和高效的列表模式。
• 智能刷新: 区分自动轮询与手动触发，提供精准的数据变动反馈。

路线图 (Roadmap)

近期计划

• 预警分析模块: 接入 LLM (大语言模型) 对舆情内容进行深度分析，识别群众诉求与潜在风险点。
• 情感倾向分析: 自动识别舆情事件的情感极性（积极/中性/消极）。
• 历史趋势追踪: 记录热点事件的热度演变曲线。

长期规划

• 多模态分析: 支持对视频、图片内容的舆情识别。
• 自动化告警: 对高风险舆情通过钉钉、企业微信等实时推送。
• 数据持久化: 完善 MongoDB 数据归档与 Redis 高速缓存逻辑。

快速开始

1. 环境准备

确保已安装 Rust 工具链。

2. 启动服务

# 运行后端 API 服务
cargo run --bin sentinel-cli

服务默认运行在 http://127.0.0.1:3000。

3. 访问前端

直接在浏览器中打开 frontend/index.html 即可进入实时监控大屏。

贡献指南

欢迎提交 Pull Request 或 Issue 来完善 SentinelFlow。

许可证

MIT License