JIECL · 数字经济AI智能体设计平台
直播预约中 · 20分钟看懂一个完整案例
同学们毕业后进入地方政府工作，或者想开旅行社做旅游创业，都需要了解：这座城市吸引的是哪类游客？他们关注什么？喜欢美食探店、打卡拍照，还是自由行攻略？想打造特色旅游经济、根据城市特色做精准宣传，首先得懂你的游客。微博上每一条"带着微博去旅行"的博文，都是最真实的用户画像数据源。今晚直播，带你看一个AI智能体怎么从零开始，自动抓微博、做文本挖掘、分词、贴标签，完成完整的用户画像分析——这本身就是一堂数字经济消费行为研究课。
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这个智能体，到底做什么？ |
先不谈平台、不谈理念，直接看这次直播要演示的案例——一个用户画像数据抓取AI智能体。
它做的事情用一句话讲：从微博上自动抓取旅游博文，用AI语义模型给每位博主打上消费偏好标签，最后统计出不同城市游客的特征画像。
比如搜索"带着微博去旅行 北京"，智能体自动抓取博文，清洗内容后，用语义模型与标签（美食探店、网红打卡、文化体验、亲子出行……）做余弦相似度匹配，最后告诉你：北京游客最突出的特征是什么，跟成都游客比差异在哪。
这拿去做什么？——这就是一个现成的数字经济消费行为研究课题。学生不用手写一行爬虫代码，不用懂深度学习模型，跟着这个智能体走一遍，就完成了一次完整的"数据采集→特征分析→对比洞察"全流程。
1. 数据采集 智能体自动登录微博（手机扫码）→ 搜索"带着微博去旅行+城市名" → 爬取完整博文内容、博主昵称、城市信息。用反检测浏览器模拟真实用户行为，随机延时防封禁，每城市不少于50条有效博文。
2. 语义标签分类 用开源语义模型，将每条博文全文与标签描述句做余弦相似度计算，相似度超过阈值的标签自动匹配。一个博主可同时标记多个标签。
3. 画像统计 & 智能体封装 按城市×标签统计占比，生成对比直方图；最后把整个工程写成YAML配置、打包成SKILL智能体，以后在对话框里敲一个"/"、说一句"抓成都的数据"，自动开跑——从"做一次案例"变成"造一个可复用的工具"。
这个案例的核心思路：数据源选型、反爬策略设计、AI提示词工程、语义模型分类、最后封装成可一键复用的SKILL智能体。重点不是技术细节，而是"让AI帮学生写代码、老师只需要引导学生提问题设计思路"这个方法论。
这个案例很好，但怎么做进课堂？
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传统方法能跑通，但效率不高 |
各位老师教经济金融当然有自己的方法，但把这类案例落地进课堂，费时费力是常态。以下体验，也许您不陌生：
❶ 数据收集 靠问卷、靠手动收集？数据不够真实、样本量有限，学生分析起来没有市场感觉。
❷ 编程能力 经管学生Python只学一学期，写爬虫不现实。老师自己也许可以弄，但每一届带学生重复做一遍，时间精力跟不上。
❸ 复用困难 好不容易做好一次案例，换个城市、换个主题，又得从头做一遍。没有可复用的工具，每次都是一锤子买卖。
❹ 教改支撑 一流课程、教改课题需要能落地的实验内容。"AI+经济金融"方向好，但拿不出让学生真正能跑通的案例，材料容易空。
❺ 学生就业 理论扎实，但简历上缺一个真实数据驱动的项目。面试时拿不出"我做过这个"的底气，企业要的复合人才就缺这一层。
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这个智能体，怎么帮老师跨过这些坎？ |
核心思路就一句话：让AI帮学生写代码，老师只需要引导学生提问题、设计思路。
平台把能力培养拆成三阶段：前期准备（需求拆解、数据源选型、反爬策略）→ 项目执行（提示词工程、代码生成、异常排错）→ 后期拓展（SKILL封装、跨场景迁移、复盘沉淀）。三个阶段走完，学生不仅完成了一个真实案例，更掌握了一套"跟AI协作造工具"的系统方法论。
这个案例为什么适合经济金融课堂？
▸零编程门槛：学生用自然语言跟Trae平台的AI助手协作完成全流程。老师辅导也不需要技术背景。
▸真实商业数据：数据来自微博真实博文，学生分析的是真实市场行为，不是教材里的模拟数据。
▸经济学视角内置：用户画像、消费偏好、城市对比——案例设计贴合数字经济和消费经济学课程需求，不是纯技术实验。
▸完整教学闭环：前期准备 → 项目执行 → 成果封装，配套教学大纲、教案PPT、技能包、数据集，开箱即用。
▸可支撑多门课程：《经济金融AI智能体设计》《AI智能体开发实训》《大模型应用与智能体开发》等，建议4课时，大二或大三开设。
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