SKILL.md — Text Classifier Pro

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觸發詞

文本分類, 文本打標, 文本分類器, text classifier, 批次分類, 文本歸類, 文本標籤, 分類打標

功能說明

上傳文本/CSV → AI 自動分類打標 → 輸出結構化標籤結果 + 置信度

核心能力

• 多輸入方式：純文本貼上、TXT/CSV 檔案上傳
• 6 大預設分類别範本：意圖/情感/行業/風險/優先順序/內容分類
• 自定義分類：支援自定義標籤體系和 Prompt
• 多格式匯出：螢幕顯示（Markdown 表格）/ CSV / Excel / JSON
• Token 驗證：支援 4 檔套餐（FREE/STD/PRO/MAX），本地 5 分鐘快取

套餐差異

Token 驗證規則

• 驗證介面：POST https://api.yk-global.com/v1/verify
• 請求頭：Authorization: Bearer {api_key}，請求體：{}
• 響應欄位：**valid**（非 success）
• 字首：TEXT-CLS-*（TEXT-CLS-FREE / TEXT-CLS-STD / TEXT-CLS-PRO / TEXT-CLS-MAX）
• 網路錯誤 → 自動降級 FREE，不阻斷使用
• 本地快取 5 分鐘

使用方式

1. Web 介面（推薦）

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

2. 命令列

# 單條文本分類
python -m scripts.classifier --text "這個產品很好用" --classifier "情感分類" --api-key "sk-..."

# 批次 CSV 檔案分類
python -m scripts.classifier --file data.csv --classifier "意圖分類" --api-key "sk-..." --output csv --output-path results.csv

# 使用自定義標籤
python -m scripts.classifier --text "緊急問題需要處理" --custom-labels "高,中,低" --custom-prompt "請判斷以下問題的優先順序" --api-key "sk-..."

3. Python API

from scripts.classifier import classify_text, validate_token

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

# 單條分類
result = classify_text(
    text="這個產品非常好用，客服態度也很棒",
    classifier_name="情感分類",
    api_key="sk-...",
    show_confidence=True
)
print(result)
# {'label': '正面', 'confidence': 0.85, 'raw': '正面', ...}

檔案結構

text-classifier/
├── scripts/
│   ├── __init__.py
│   ├── classifier.py      # 核心分類邏輯
│   └── web_app.py          # Flask Web 介面
├── SKILL.md
├── README.md
├── requirements.txt
└── test_text_classifier.py

注意事項

• CSV 檔案自動識別文本列，支援 GBK/GB2312/UTF-8 編碼
• 批次處理自動限速（5 req/sec）避免觸發 API 限流
• 歷史記錄僅 STD 及以上套餐保留
• API Key 建議通過環境變數 OPENAI_API_KEY 注入

來源

本技能由 YK-Global 開發，如需購買收費版請訪問 YK-Global.com

這個工具整體質量不錯，功能設計合理，介面美觀易用，預設分類别範本豐富，能滿足基本文本分類需求。但存在一些遺憾：只能使用 OpenAI 模型、置信度分數是假的、付費套餐驗證邏輯有漏洞。對於輕度使用足夠，但商業化應用需謹慎。