技能介绍

解决什么问题

手工给文本打标签时，常见问题不是“能不能分”，而是结果难复用：标签不统一、置信度缺失、CSV 列识别不稳，后续还要再清洗。Text Classifier Pro 面向这类数据整理场景，把纯文本、TXT 或 CSV 输入转成结构化标签结果，便于进入表格、报表或下游数据流程。

技能如何工作

核心路径是：上传文本/CSV → AI 分类打标 → 输出结构化标签 + 置信度。常见能力包括：

多输入方式：支持纯文本粘贴，也支持 TXT、CSV 文件上传；CSV 可自动识别文本列，兼容 GBK、GB2312、UTF-8。
预设与自定义模板：内置意图、情感、行业、风险、优先级、内容分类等模板，也可自定义标签体系与 Prompt。
多格式导出：结果可用 Markdown 表格查看，并导出为 CSV、Excel、JSON，方便接入数据分析流程。
批量与校验：批量处理会按约 5 req/sec 限速；API 相关能力依赖 Token 验证，网络异常时会降级到基础模式，避免直接阻断。

适用边界与注意点

它更适合已有明确标签维度的批量分类任务，例如客服意图、舆情情感、文档行业归属、风险线索标注。若标签体系非常模糊，需要先定义分类标准，否则模型输出会受 Prompt 影响。注意：FREE、STD、PRO、MAX 在批量条数、历史记录、API 访问等能力上不同；CSV 列结构过复杂时，建议先清洗列名和文本字段。API Key 建议通过环境变量 OPENAI_API_KEY 注入，不要把密钥写入结果文件。