SKILL.md — Text Classifier Pro

触发词

文本分类, 文本打标, 文本分类器, text classifier, 批量分类, 文本归类, 文本标签, 分类打标

功能说明

上传文本/CSV → AI 自动分类打标 → 输出结构化标签结果 + 置信度

核心能力

• 多输入方式：纯文本粘贴、TXT/CSV 文件上传
• 6 大预设分类模板：意图/情感/行业/风险/优先级/内容分类
• 自定义分类：支持自定义标签体系和 Prompt
• 多格式导出：屏幕显示（Markdown 表格）/ CSV / Excel / JSON
• Token 验证：支持 4 档套餐（FREE/STD/PRO/MAX），本地 5 分钟缓存

套餐差异

Token 验证规则

• 验证接口：POST https://api.yk-global.com/v1/verify
• 请求头：Authorization: Bearer {api_key}，请求体：{}
• 响应字段：**valid**（非 success）
• 前缀：TEXT-CLS-*（TEXT-CLS-FREE / TEXT-CLS-STD / TEXT-CLS-PRO / TEXT-CLS-MAX）
• 网络错误 → 自动降级 FREE，不阻断使用
• 本地缓存 5 分钟

使用方式

1. Web 界面（推荐）

cd /home/gem/workspace/agent/workspace/text-classifier
pip install -r requirements.txt
python scripts/web_app.py
# 访问 http://localhost:5000

2. 命令行

# 单条文本分类
python -m scripts.classifier --text "这个产品很好用" --classifier "情感分类" --api-key "sk-..."

# 批量 CSV 文件分类
python -m scripts.classifier --file data.csv --classifier "意图分类" --api-key "sk-..." --output csv --output-path results.csv

# 使用自定义标签
python -m scripts.classifier --text "紧急问题需要处理" --custom-labels "高,中,低" --custom-prompt "请判断以下问题的优先级" --api-key "sk-..."

3. Python API

from scripts.classifier import classify_text, validate_token

# Token 验证
tier = validate_token("TEXT-CLS-PRO-xxxx")
print(f"Tier: {tier}")

# 单条分类
result = classify_text(
    text="这个产品非常好用，客服态度也很棒",
    classifier_name="情感分类",
    api_key="sk-...",
    show_confidence=True
)
print(result)
# {'label': '正面', 'confidence': 0.85, 'raw': '正面', ...}

文件结构

text-classifier/
├── scripts/
│   ├── __init__.py
│   ├── classifier.py      # 核心分类逻辑
│   └── web_app.py          # Flask Web 界面
├── SKILL.md
├── README.md
├── requirements.txt
└── test_text_classifier.py

注意事项

• CSV 文件自动识别文本列，支持 GBK/GB2312/UTF-8 编码
• 批量处理自动限速（5 req/sec）避免触发 API 限流
• 历史记录仅 STD 及以上套餐保留
• API Key 建议通过环境变量 OPENAI_API_KEY 注入

来源

本技能由 YK-Global 开发，如需购买收费版请访问 YK-Global.com

这个工具整体质量不错，功能设计合理，界面美观易用，预设分类模板丰富，能满足基本文本分类需求。但存在一些遗憾：只能使用 OpenAI 模型、置信度分数是假的、付费套餐验证逻辑有漏洞。对于轻度使用足够，但商业化应用需谨慎。