obsei

低代码抓全网评论，AI 分析后自动告警

Obsei 是一个低代码 AI 自动化工具，用 Python 编写，面向需要从海量文本中提取商业信号的团队。它把数据采集、文本分析与通知推送串成可视化工作流：可从 Twitter、Reddit、App Store、Google Play、新闻站点等渠道抓取评论和帖子，再接入情感分析、关键词抽取、分类、匿名化等 AI 组件，最后按规则触发邮件、Slack、Webhook 等告警。典型用途包括社交聆听、品牌舆情监控、竞品对比研究、客服问题追踪和基于 AI 的实时告警。项目采用模块化设计，采集器、分析器和通知器均可插拔替换，用户无需从零写爬虫和 NLP 管道，通过配置即可搭建端到端流程，适合快速验证业务想法。

开源 unknown 自动化工作流

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GitHub 星标 ★ 1430

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 unknown

项目数据

分类自动化工作流

开发团队obsei

所属国家

官网地址https://obsei.com

GitHubhttps://github.com/obsei/obsei

定价模式unknown

价格说明定价信息待确认

访问状态

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Python

技术栈/模型anonymization,artificial-intelligence,business-process-automation,customer-engagement,customer-support,issue-tracking-system,low-code,lowcode,natural-language-processing,nlp,process-automation,python,sentiment-analysis,social-listening,social-network-analysis,text-analysis,text-analytics,text-classification,workflow,workflow-automation

GitHub 星标★ 1430

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2020-10-25 00:00:00

最近更新2026-09-24 00:00:00

维护状态活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-09-26

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使用教程

难度：入门约 10 分钟部署方式：库/依赖 4 步

环境要求

Python 环境（README 未给出具体版本要求）
pip 包管理器（README 首选安装方式）
可选：Conda（README 提及可选用但未给出命令）
安装 analyzer 依赖会附带拉取 pytorch，需预留磁盘空间

安装与启动步骤

1安装完整版

用 pip 安装 Obsei 全部依赖。README 提示 all 会装入工作流中可能用不到的大量依赖包。
```
pip install obsei[all]
```
2从源码安装

想体验 master 最新特性时使用：克隆仓库后以可编辑模式安装全部依赖。master 可能有破坏性变更。
```
git clone https://github.com/obsei/obsei.git
cd obsei
pip install --editable .[all]
```
3精简组合安装

只需部分能力时，用逗号在同一个 extra 中组合依赖。示例为 Twitter 采集、全部分析器与 Slack 通知。
```
pip install obsei[twitter-api, analyzer, slack-api]
```
4按单项依赖安装

按数据源或通知渠道单独安装。例如只抓取 App Store 评论用 app-store-scraper，Reddit 官方 API 用 reddit-api 等。
```
pip install obsei[app-store-scraper]
```

如何确认成功

在 Python 中执行 from obsei.source.twitter_source import TwitterSource 无报错，即说明安装成功。

常见问题

Q：必须安装 all 吗？

A：不必。README 明确 all 会装入工作流用不到的大量依赖，可按需要改用 source、sink、analyzer 或各数据源的单项 extra 精简安装。

Q：安装哪些 extra 会自动带 pytorch？

A：安装 obsei[analyzer] 时，README 说明会一并安装 pytorch，体积较大，建议只在使用分析器时安装。

Q：可以用 Conda 安装吗？

A：README 提到可以按偏好选择 PIP 或 Conda，但节选中只给出了 pip 安装命令，未提供 Conda 命令，请以官方文档为准。

Q：生产环境能直接用吗？

A：README 红色提示 Obsei 仍处于 alpha 阶段，生产使用需谨慎，且 master 分支可能有破坏性变更，建议使用已发布版本。

注意事项

Obsei 仍处于 alpha 阶段，生产环境请谨慎使用。
master 分支持续开发，可能包含破坏性变更，官方建议使用已发布版本。
all 选项会安装全部依赖，多数可能用不到，建议按需选择 extra 组合。
多个 extra 可写在同一命令中，用逗号分隔，如 obsei[twitter-api, analyzer, slack-api]。

核心亮点

采集器覆盖 Twitter、Reddit、App Store、Google Play、新闻等多渠道，开箱即用
分析器与通知器模块化可插拔，支持情感分析、关键词抽取、匿名化等，方便按需组合
低代码配置即可跑通采集-分析-告警全流程，适合快速验证社交聆听场景

不足之处

各平台采集器依赖第三方 API 或非官方接口，平台策略变化时易失效，维护成本高
项目星标约 1430，社区和文档规模有限，复杂定制时参考资料偏少

适用场景

品牌方监控社交媒体与商店评论，负面舆情出现时自动推送 Slack 告警
产品团队抓取竞品 App 评论做对比研究，提炼用户痛点与改进方向
客服团队聚合多渠道反馈，用 AI 分类后自动生成工单或通知负责人

替代项目

n8n、Huginn、Apache Airflow

项目介绍

obsei 是一个自动化工作流领域的开源项目，官方简介：Obsei is a low code AI powered automation tool. It can be used in various business flows like social listening, AI based alerting, brand image analysis, comparative study and more .。项目使用 Python 开发，在 GitHub 上获得 1430 星标。

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