社区周报复盘
从 7 天社区数据自动生成运营周报：概览指标、核心事件叙事、情感弧线、风险合规双表和下周行动建议。
舆情分析游戏社交内容Community Weekly Report Skill 是 ThinkingAI 行业 Skill 库中的一项社区运营周报生成能力，帮助运营与社区团队从 7 天社区数据自动生成结构化运营周报，覆盖概览指标与渠道分布、2-3 个贯穿全周的核心事件叙事、情感弧线、产品预警与合规风险双表、下周行动建议。这正是 ThinkingAI「10 年行业经验沉淀为开箱即用 Skill」的体现。
周报主线给你理出来了：本周情绪正向率从 71% 拉到 82%，但抬升不是大盘自然好转，是「深夜电台」单点拉动——唱歌房话题还在阴跌，被活动热度盖住了。某语聊平台DEMO 本周两条主线如下。
一、本周情绪弧线与核心事件
事件一：「深夜电台」上线（07-13）——情感类房间相关讨论环比 +47%，正向率从周初的 71% 一路抬到周四的 82%，是全周情绪面改善的唯一引擎。事件二：唱歌房持续走冷——话题帖量环比 −13.2%，「房间冷清」类反馈已连续 5 周出现，属于被活动热度掩盖的慢性下滑信号。
二、周环比核心指标
| 指标 | 本周 | 上周 | 环比 |
|---|---|---|---|
| 帖子总量 | 14,236 | 11,872 | +19.9% |
| 评论总量 | 89,415 | 76,043 | +17.6% |
| 情绪正向率（周均） | 75.9% | 70.4% | +5.5pp |
| 情感类房间相关讨论 | 4,317 条 | 2,937 条 | +47.0% |
| 唱歌房话题帖量 | 1,208 条 | 1,392 条 | −13.2% |
| 风险内容 | 23 条 | 31 条 | −25.8% |
把正向率和分品类讨论量放在一起看才完整：大盘 +5.5pp 的改善里，情感类房间贡献了几乎全部增量，唱歌房是唯一负增长的内容品类——单看周均正向率会得出「社区全面向好」的错误结论。
行业痛点
超过 70% 的社区周报仍是 7 天逐日流水账，缺少贯穿全周的核心叙事和情感弧线。预警和合规经常混在一起，产品 bug、设计问题、奖励发放错误与违规广告、欺诈内容放同一表格，既不符合审计要求也不利于分方向跟进。数据采集还要手动拼 6 个数据源，平均耗时 1-2 小时且容易遗漏。
核心价值
- 6 工具顺序调用：概览指标、每日摘要、情感分布、评论趋势、风险内容、热门话题全量采集
- 核心事件叙事：从 7 天摘要中提取 2-3 个贯穿全周的事件，呈现起始、峰值、回落的时间弧线
- 预警与合规双表分离：产品/社区预警和合规/安全风险分列两表
- 智能时间推断：未指定时间范围时自动取昨天往前 7 天
- 渠道分布对比：按平台统计内容占比和渠道特征，横向比较不同平台反馈差异
适用场景
每周需要生成社区运营周报做团队汇报
需要从 7 天社区数据中提取核心事件和情感弧线
需要区分产品预警和合规风险做不同方向的跟进
需要查看社区渠道分布和各平台特征对比
需要基于社区数据制定下周运营行动计划
实战案例
常见疑问
周报和日报有什么区别？
周报是 7 天汇总，关注贯穿全周的事件叙事和情感弧线；日报是单日速报，关注日环比和异常信号。
为什么不写逐日流水账？
逐日流水账缺乏贯穿性叙事，核心事件叙事才能让团队记住这周发生了什么重要变化。
预警和合规为什么要分两表？
产品预警由产品团队跟进，合规风险由合规团队跟进，分表更符合审计和协作要求。
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