行业资讯 (Industry Information)#

基于 FEEDAX API 的行业资讯与舆情监测技能，提供全面的行业数据查询能力。

⚠️ 前置条件：配置 API Key#

使用本技能前，必须先配置 API Key。

检查配置#

查看 .env 文件是否存在且包含有效的 API Key：

bash

cat .env

如果未配置#

返回以下错误提示：

GE1003: 未配置 API Key，请前往 https://www.feedax.cn 免费申请，完成后请告诉我 API Key 以便我记住

在 .env 文件中添加：

env

FEEDAX_API_KEY=your_api_key_here

注意: 如果 .env 文件不存在，请创建该文件并添加上述内容。API Key 请联系管理员获取。

API Key 错误码说明#

错误码说明解决方案GE1003未配置 API Key前往 https://www.feedax.cn 申请GE1004API Key 已失效检查 API Key 有效性，或重新申请GE1005API Key 已过期前往 https://www.feedax.cn 重新申请GE1006API Key 无效前往 https://www.feedax.cn 重新申请GE1007账户余额不足前往 https://www.feedax.cn 充值

服务错误处理#

当 API 服务暂时不可用时，系统会返回友好的错误提示：

HTTP 状态码错误提示400请求参数错误，请检查输入401/403API Key 可能无效或已过期429请求过于频繁，请稍后再试500服务器内部错误502服务暂时不可用，请稍后再试503服务维护中，请稍后再试504网关超时，请稍后再试连接超时请求超时，请稍后再试连接错误无法连接到服务器，请检查网络或稍后再试

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一、接口信息#

• 接口地址: 221.6.15.90:18011
• 接口 URI: /data-service/v1/news/industry/external/query
• 请求方式: POST
• Content-Type: application/json; charset=UTF-8

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二、参数说明#

2.1 必传参数#

参数名类型说明apiKeyString平台分配的密钥，身份校验必传keyWordQueryObject关键词查询对象

keyWordQuery 结构:

json

{
    "keyword": "搜索关键词",
    "queryFields": ["1", "2"]
}

• queryFields: ["1", "2"] - 1=正文，2=标题

2.2 分页与排序#

参数名类型默认值说明pageNumInteger0页码（从 0 开始）pageSizeInteger20每页数量，1 ≤ size ≤ 100sortByStringpublish_date默认按发布时间排序。仅当用户明确要求按热度排序时才修改sortTypeStringDESC排序方式：ASC/DESC

sortBy 可选值:

• publish_date - 默认。按发布时间排序，获取最新内容
• heat_scores - 按热度排序

排序规则：

• 默认行为：按 publish_date（发布时间）排序，获取最新发布的舆情
• 用户明确要求时：当用户说"按热度排序"、"最热门的"等，才使用 heat_scores

2.3 内容筛选#

参数名类型默认值说明csrcIndustriesArray[]证监会行业列表industrySwResultsArray[]申万行业列表sentimentsArray[]情感倾向列表：正面/负面/中性，空数组表示全部industryTagsArray[]行业标签列表，空数组表示全部mediaTypesArray[]信源类型列表，空数组表示全部newsImportanceLevelsArray[]重要程度列表，空数组表示全部

2.4 时间筛选#

参数名类型默认值说明startTimeLong自动计算查询开始时间（13 位毫秒时间戳）endTimeLong当前时间查询结束时间（13 位毫秒时间戳）

2.5 互动数据筛选#

参数名类型说明heatScoresInteger热度得分viewNumInteger浏览数forwardedNumInteger转发数

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三、行业分类#

3.1 证监会行业分类 (csrcIndustries)#

行业大类行业子类示例农、林、牧、渔业农业、林业、畜牧业、渔业采矿业煤炭开采、石油开采、黑色金属矿采选制造业食品制造、纺织、医药制造、汽车制造电力、热力、燃气及水生产和供应业电力生产、热力供应、燃气供应建筑业房屋建筑、土木工程、建筑装饰批发和零售业批发业、零售业交通运输、仓储和邮政业铁路运输、道路运输、航空运输住宿和餐饮业住宿业、餐饮业信息传输、软件和信息技术服务业电信、互联网、软件服务金融业银行、证券、保险、其他金融房地产业房地产开发、物业管理租赁和商务服务业租赁业、商务服务业科学研究和技术服务业科技推广、专业技术服务水利、环境和公共设施管理业水利管理、生态保护居民服务、修理和其他服务业居民服务业、修理业教育教育行业卫生和社会工作卫生、社会工作文化、体育和娱乐业新闻出版、广播影视、体育、娱乐综合综合类

3.2 申万行业分类 (industrySwResults)#

一级行业（28 个）:

农林牧渔、食品饮料、纺织服装、轻工制造、医药生物、化工、钢铁、有色金属、电子、计算机、传媒、通信、电气设备、机械设备、国防军工、汽车、家用电器、建筑材料、建筑装饰、房地产、商业贸易、休闲服务、银行、非银金融、综合、交通运输、公用事业、采掘

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四、情感倾向分类 (sentiments)#

情感值说明正面正面积极、利好的行业新闻负面负面消极、风险警示的行业新闻中性中性客观陈述的行业新闻

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五、行业标签 (industryTags)#

常见行业标签#

• 政策类: 产业政策、监管政策、税收政策、补贴政策
• 市场类: 市场需求、市场竞争、市场价格、市场渗透
• 技术类: 技术创新、技术突破、技术升级、数字化转型
• 资本类: 投融资、并购重组、IPO、定增
• 经营类: 业绩增长、产能扩张、成本控制、供应链
• 风险类: 行业风险、经营风险、政策风险、市场风险

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六、输出 JSON 格式#

6.1 请求示例#

json

{
    "apiKey": "YOUR_API_KEY",
    "keyWordQuery": {
        "keyword": "人工智能",
        "queryFields": ["1", "2"]
    },
    "csrcIndustries": [],
    "industrySwResults": ["计算机"],
    "sentiments": [],
    "industryTags": [],
    "mediaTypes": [],
    "newsImportanceLevels": [],
    "pageNum": 0,
    "pageSize": 20,
    "sortBy": "publish_date",
    "sortType": "DESC",
    "startTime": 1774211938071,
    "endTime": 1774838338071
}

6.2 响应示例#

json

{
    "code": 200,
    "message": "success",
    "total": 156,
    "data": [
        {
            "title": "人工智能行业迎来新的发展机遇",
            "content": "...",
            "summary": "随着大模型技术的突破，人工智能行业迎来新一轮增长...",
            "source": "新浪财经",
            "url": "https://...",
            "publishDate": 1774838338071,
            "sentiment": "正面",
            "industryAspectSentiment": "行业正面",
            "csrcIndustryVos": [{"industryCategoryName": "信息传输、软件和信息技术服务业"}],
            "industrySwResultVos": [{"industrySw1Name": "计算机"}],
            "industryTags": ["技术创新"],
            "newsImportanceLevel": "高",
            "heatScores": 85,
            "viewNum": 12500,
            "forwardedNum": 320
        }
    ]
}

6.3 必须展示字段#

每条资讯必须包含以下 10 个核心字段：

序号字段API 字段名说明1新闻标题title资讯标题2新闻摘要summary资讯内容摘要3新闻内容content资讯完整正文4新闻来源source发布媒体/来源5发布时间publishDate13 位毫秒时间戳6证监会行业csrcIndustryVos证监会行业分类7申万行业industrySwResultVos申万行业分类8行业标签industryTags行业标签9重要程度newsImportanceLevel高/中/低10热度数据heatScores/ viewNum/ forwardedNum热度得分、浏览数、转发数

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七、解析规则#

7.1 关键词解析#

从用户输入中提取核心检索关键词。

关键词提取规则

1. 提取核心词：从用户输入中提取 1-3 个核心关键词（行业名称）
2. 同义词扩充：为行业名称添加同义词
3. 情感词处理：情感词（负面、正面）不放入关键词，通过 sentiments 参数控制

关键词解析示例

用户输入关键词房地产行业房地产人工智能行业人工智能新能源新能源半导体芯片半导体医药医疗医药

7.2 行业分类映射#

用户表述industrySwResults房地产/地产["房地产"]人工智能/AI/智能["计算机"]新能源/光伏/锂电["电气设备"]半导体/芯片["电子"]医药/医疗/生物["医药生物"]银行/金融["银行"]汽车/新能源车["汽车"]消费/零售["商业贸易"]全部/不指定[]

7.3 情感倾向映射#

用户表述sentiments负面/负面信息/风险/担忧["负面"]正面/正面信息/利好/好消息["正面"]中性["中性"]全部情感/不指定[]

7.4 时间范围计算#

用户表述计算方式6 小时当前时间 - 6 小时24 小时/一天当前时间 - 24 小时3 天当前时间 - 3 天7 天/一周当前时间 - 7 天30 天/一个月当前时间 - 30 天

7.5 排序方式映射#

默认规则：除非用户明确要求，否则一律使用 publish_date（发布时间）排序

用户表述sortBy说明无明确要求publish_date默认，获取最新发布的内容按热度/热门/最火的heat_scores按热度排序最新/最近/新发布的publish_date按发布时间排序（默认）

关键规则：

1. 默认行为：用户只说"搜索 XX 新闻"，没有提到排序方式 → 使用 publish_date
2. 明确要求时：用户说"搜索最热门的 XX"、"按热度排序" → 使用 heat_scores
3. 时间优先：用户关注时效性 → 使用 publish_date
4. 热度优先：用户关注传播度 → 使用 heat_scores

7.6 重要程度映射#

用户表述newsImportanceLevels重要/重大["高"]一般/普通["中"]全部[]

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八、通用规则#

1. 必传参数: apiKey 和 keyWordQuery 必须传入
2. 逻辑关系: List 类型参数多值之间为 或关系，不同参数之间为 且关系
3. 时间规则: 时间戳为 13 位毫秒级
4. 数值范围: Min ≤ Max，否则筛选无效

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九、数据返回方式#

9.1 返回格式#

搜索结果以 双通道 方式返回：

通道 1：对话展示（摘要）

• 在对话中展示 前 5 条 数据的摘要信息

• 必须展示 10 个核心字段：

  1. 新闻标题
  2. 新闻摘要
  3. 新闻内容
  4. 新闻来源
  5. 发布时间
  6. 证监会行业
  7. 申万行业
  8. 行业标签
  9. 重要程度
  10. 热度数据（热度得分、浏览数、转发数）

通道 2：文件输出（完整数据）

• 自动保存 所有返回数据 到 CSV 和 MD 文件
• 文件位置： ./industry_information_<时间戳>.csv 和 ./industry_information_<时间戳>.md
• CSV 包含完整字段，MD 包含统计分析和数据说明

9.2 文件格式示例#

CSV 文件字段:

text

发布时间，标题，摘要，内容，来源，证监会行业，申万行业，行业标签，重要程度，热度得分，浏览数，转发数，URL

MD 说明文件内容:

markdown

# 行业资讯查询结果说明

**查询关键词**: 人工智能
**申万行业**: 计算机
**查询时间范围**: 近 7 天
**数据日期**: 2026-04-02 18:45:00
**结果总数**: 156 条
**接口状态**: code=200, message=success

## 证监会行业分布
- 信息传输、软件和信息技术服务业：120 条
- 制造业：36 条

## 申万行业分布
- 计算机：98 条
- 电子：35 条
- 传媒：23 条

## 情感分布
- 中性：98 条
- 正面：35 条
- 负面：23 条

## 行业标签
- 技术创新：45 条
- 市场需求：32 条
- 政策利好：28 条
...

9.3 使用建议#

• 快速浏览：查看对话中的前 5 条摘要
• 深度分析：打开 CSV/MD 文件获取完整数据进行进一步处理
• 数据导出：CSV 文件可直接导入 Excel 或其他分析工具

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十、搜索执行方式#

10.1 CLI 命令行工具（推荐）#

文件: scripts/query_industry_information.py

通过命令行调用行业资讯 API，支持所有筛选参数。

基础用法

bash

# 基础搜索
python3 scripts/query_industry_information.py --keyword "人工智能"

# 搜索指定行业（最近 7 天）
python3 scripts/query_industry_information.py --keyword "房地产" --days 7

# 搜索指定情感倾向
python3 scripts/query_industry_information.py --keyword "新能源" --sentiments 负面 --days 30

# 搜索计算机行业
python3 scripts/query_industry_information.py --keyword "半导体" --days 14

参数说明

必填参数

参数简写说明--keyword``-k搜索关键词

情感筛选

参数简写说明--sentiments``-s情感倾向：正面/负面/中性（可多选）

分页与排序

参数简写默认值说明--days``-d7查询天数--page``-p0页码（从 0 开始）--size``-n20每页数量--sort-by``publish_date排序字段--sort-type``DESC排序方式：ASC/DESC

输出控制

参数简写说明--verbose``-v显示详细内容（摘要）--output-dir输出目录（默认当前目录）--no-output不生成输出文件，仅显示结果--api-keyFEEDAX API Key（也可通过环境变量提供）

完整示例

bash

# 搜索新能源行业负面舆情，最近 14 天
python3 scripts/query_industry_information.py \
    --keyword "新能源" \
    --sentiments 负面 \
    --days 14 \
    --size 20 \
    --verbose

输出结果

1. 对话显示：自动在终端显示结果摘要（序号、时间、情感、标题、来源、行业、热度）
2. CSV 文件：完整数据保存至 ./industry_information_<时间戳>.csv
3. MD 文件：统计分析保存至 ./industry_information_<时间戳>.md

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10.2 API Key 配置方式#

API Key 需要通过以下方式之一提供（优先级从高到低）：

1. 命令行参数: --api-key "your-api-key"
2. 环境变量: export FEEDAX_API_KEY="your-api-key"
3. 配置文件: 在 scripts/ 目录创建 config.json，内容为 {"api_key": "your-api-key"}

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十一、示例对话#

用户: 搜索最近 7 天人工智能行业的正面新闻，按热度排序

解析结果:

json

{
    "apiKey": "YOUR_API_KEY",
    "keyWordQuery": {
        "keyword": "人工智能",
        "queryFields": ["1", "2"]
    },
    "csrcIndustries": [],
    "industrySwResults": ["计算机"],
    "sentiments": ["正面"],
    "industryTags": [],
    "mediaTypes": [],
    "newsImportanceLevels": [],
    "pageNum": 0,
    "pageSize": 20,
    "sortBy": "heat_scores",
    "sortType": "DESC",
    "startTime": 1774211938071,
    "endTime": 1774838338071
}

执行命令:

bash

python3 scripts/query_industry_information.py \
    --keyword "人工智能" \
    --sentiments 正面 \
    --days 7 \
    --sort-by heat_scores

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十二、执行流程#

收到用户搜索请求后，必须按以下步骤顺序执行：

Step 1: 检查 API Key 配置#

bash

cat .env | grep FEEDAX_API_KEY

• 如果返回空或文件不存在，提示用户："未配置 API Key，请前往 https://www.feedax.cn 申请，完成后请告诉我 API Key 以便我记住"
• 如果存在有效的 API Key，继续下一步

Step 2: 解析用户输入#

从用户自然语言中提取以下参数：

提取项对应 CLI 参数示例关键词--keyword"房地产行业" → --keyword "房地产"情感倾向--sentiments"负面" → --sentiments 负面时间范围--days"最近 3 天" → --days 3排序方式--sort-by"按热度" → --sort-by heat_scores

Step 3: 构建并执行 CLI 命令#

根据解析结果构建命令并执行：

bash

python3 scripts/query_industry_information.py --keyword "关键词" --sentiments 负面 --days 7

Step 4: 返回结果#

• 在对话中显示结果摘要（10 个必须展示字段）
• 完整数据自动保存至 CSV 和 MD 文件

执行示例#

用户输入: "搜索最近 7 天人工智能行业的正面新闻"

执行命令:

bash

python3 scripts/query_industry_information.py --keyword "人工智能" --sentiments 正面 --days 7

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十三、注意事项#

1. 时间参数: 使用 Unix 时间戳（毫秒），脚本会自动计算
2. 页码: 从 0 开始计数
3. 情感倾向: 正面、负面、中性，不传表示全部
4. 行业分类: 支持证监会行业和申万行业分类
5. API Key: 必须提供，支持三种配置方式
6. 输出文件: 默认生成 CSV 和 MD 文件，可使用 --no-output 禁用

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十四、参考文件#

• scripts/query_industry_information.py - 主查询脚本
• scripts/config.json - API Key 配置文件（可选）
• .env - 环境变量配置文件

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数据来自 FEEDAX 行业资讯监测平台，涵盖新闻、社交媒体、论坛、金融平台等多种信源。