← 返回 Skills 市场
dluolan

领域标签体系构建

作者 dluolan · GitHub ↗ · v1.0.0 · MIT-0
cross-platform ✓ 安全检测通过
98
总下载
0
收藏
0
当前安装
1
版本数
在 OpenClaw 中安装
/install label-system
功能描述
构建领域业务标签体系,按业务阶段与场景对拆分知识问答进行精准分类与打标,提升知识检索效果。
使用说明 (SKILL.md)

SKILL.md - 领域标签体系构建

构建领域业务标签体系,用于对拆分后的问答对及用户意图打标,配合事项分类体系实现"标签匹配→缩小召回范围→检索重排"的知识检索提升。


使用场景

当用户提供一份包含源知识的 Excel 文件(3个Sheet:信息导出/问答导出/拆分后的知识),要求你:

  1. 基于源知识构建该领域的业务标签体系
  2. 对拆分后的问答对进行打标
  3. 指正拆分不当的知识

核心概念

业务标签

  • 定义:表征知识属于什么业务阶段/场景,回答"这是关于什么业务的问题"
  • 层级:不固定三级,由知识细粒度决定——如果该领域知识集中在某一类场景,可只到二级;如果领域知识覆盖多个阶段/场景,则扩展到三级或更深
  • 本质:为知识打标服务,标签颗粒度要与知识颗粒度匹配

事项分类(独立体系,13类)

  • 定义:表征用户意图是什么问题类型,回答"用户在问什么"
  • 层级:固定13类,不扩展
  • 核心区分:事项分类判断的是咨询内容的类型(材料/流程/时限/渠道等),业务标签判断的是业务阶段
维度 业务标签 事项分类
本质 这是什么业务 用户在问什么
层级 不固定 固定13类
作用 匹配业务范畴 判断意图类型
扩展 随领域增加而扩展 不扩展

执行流程

第一步:理解领域背景

在开始打标之前,向用户确认:

  1. 领域名称是什么?
  2. 该领域核心业务有哪些?(如公积金领域=缴存/提取/贷款/转移等)
  3. 有没有已有的领域标签体系可以参考?(如果用户之前构建过类似领域,可以复用结构)

第二步:分析源数据结构

读取 Excel 文件,重点分析以下字段:

Sheet 重点字段 分析目的
信息导出 信息标题、正文内容、信息分类(三级归口) 理解源知识覆盖了哪些业务场景
问答导出 问答标题、问答答案 理解QA对的知识结构
拆分后的知识 信息标题、问题、答案 分析拆分粒度是否合理,标签是否匹配

分析要点

  • 信息标题 → 反映该知识属于哪个业务环节
  • 正文内容/答案 → 理解知识覆盖的具体场景
  • 信息分类 → 参考已有的分类体系
  • 问句内容 → 判断用户意图,决定打标维度

第三步:构建业务标签体系

根据源知识内容,按以下逻辑构建:

1. 确定二级领域(可选) 如果该领域跨度大(如同时包含"中国公民业务"和"外国人业务"),先按主体区分二级领域。

2. 确定业务阶段(一级标签) 围绕该领域从起点到终点的业务流程阶段划分一级标签。

3. 细化场景标签(二级/三级标签) 在每个业务阶段下,根据知识的具体场景进一步细分。

标签构建原则

原则 说明
知识颗粒度决定标签层级 如果某一业务阶段的知识高度集中在某一场景,标签到二级即可;如果覆盖多个场景,则扩展到三级
互斥性 同一级标签之间应互斥,不重叠
完整性 覆盖该领域的主要业务场景,有明确归属的知识都能找到对应标签
可打标性 标签颗粒度要与知识颗粒度匹配,确保大多数知识能有明确归属

第四步:打标执行

标准打标规则

窗口信息类问答归类(易错!易打入错误标签!):

问题类型 应归入标签
"办理地点/时间/是否支持在线办理" 办理流程与查询-窗口与办理点查询
"咨询电话/监督投诉电话" 配套服务与咨询-咨询与投诉渠道
"办理时限/承诺时限/法定时限" 办理费用与时限-办理时限咨询
"收费标准/收费依据" 办理费用与时限-证件收费标准
"需要哪些材料" 对应业务阶段的材料准备标签
"服务对象是谁/受理条件是什么" 证件申办-申请资格咨询
"办理流程是什么" 办理流程与查询-窗口与办理点查询
"如何咨询/如何投诉" 配套服务与咨询-咨询与投诉渠道
"审批结果/法律依据" 其他问答(兜底)

注意事项

  • 窗口信息不应打入业务主标签(如"签证类型选择""团队旅游签注办理"),而应归入对应窗口/配套标签
  • 中国公民业务和外国人业务的窗口信息,标签前缀不同
  • 同一来源拆分出的窗口信息,应保持归类一致性

打标优先级

  1. 有明确业务归属的 → 打对应业务标签
  2. 窗口信息类 → 按窗口信息归类规则处理
  3. 确实无明确归属的 → 打入"其他问答"兜底

第五步:指正拆分问题

对拆分粒度或内容有问题的知识进行标注:

问题类型 处理方式
信息标题与问题内容不匹配 指出错误来源
同一信息拆分出过多无区分度问答 建议合并(如多个窗口信息逐条拆出)
拆分与源信息正文不对应 指出来源核实问题
混入非本领域知识 标注应剔除

输出物

1. 标签体系文档

结构:

# [领域]领域标签体系

> 基于源知识文件构建,用于...

## 一、领域划分
## 二、标签体系
### 领域一:XXX
#### 1. 业务阶段A
- 标签1
- 标签2
...
### 领域二:XXX
...
## 三、标签与事项分类的区分说明
## 四、拆分知识校验意见
## 五、标签应用示例

2. 打标结果(Excel)

在原Excel基础上增加"业务标签"列,对每条问答标注对应标签。


常见问题

Q:标签层级是固定三级吗? A:不是。标签层级由知识细粒度决定。如果该领域知识集中在某一类场景,可只到二级;如果覆盖多个阶段/场景,则扩展到三级或更深。参考公积金领域标签体系。

Q:窗口信息和业务标签冲突时以哪个为准? A:窗口信息有独立的归类规则,不应打入业务主标签。例如"外国人签证的办理地点在哪里",应打"窗口与办理点查询",而非"签证与居留办理"。

Q:两个标签体系同时打标吗? A:业务标签和事项分类是独立的两套标签体系,从不同维度对知识进行标注,匹配时也是独立匹配,互不冲突。

Q:知识拆分粒度不合理怎么办? A:在标签体系文档的"拆分知识校验意见"章节中指正,说明问题类型和处理建议。

安全使用建议
该技能是纯说明性,行为与其描述一致:它会读取你上传的 Excel(包含三个 sheet),基于里面的内容构建标签体系并在原 Excel 增加“业务标签”列。注意事项: - 切勿上传包含敏感或不必要个人数据(如身份证号、银行卡号、隐私记录)的文件;技能会处理并输出文件内容。 - 虽然技能本身不含代码或外部调用指令,但实际打标结果依赖执行该说明的代理/工具的能力,安装方应评审输出并在生产使用前抽样验证标签准确性与拆分建议。 - 如果你担心数据外泄,可在提供样本或脱敏后的数据上先行测试。
功能分析
Type: OpenClaw Skill Name: label-system Version: 1.0.0 The skill bundle contains instructions for an AI agent to build and apply a business labeling system for knowledge management based on user-provided Excel files. The SKILL.md file outlines a logical workflow for data analysis and categorization without any evidence of malicious intent, data exfiltration, or unauthorized execution.
能力评估
Purpose & Capability
技能描述为“构建领域业务标签体系并对拆分后的问答打标”。SKILL.md 的所有步骤都围绕读取用户提供的 Excel、分析字段、构建标签、执行打标和产出文档/带标签的 Excel,未请求与目的不相关的凭据、二进制或外部服务,和声明的能力一致。
Instruction Scope
运行指令仅要求理解领域背景、分析用户提供的 Excel(明确列出应读的 sheet 与字段)、构建标签体系、打标并指出拆分问题。没有指示去读取系统其它文件、环境变量或把数据传送到未说明的外部端点。唯一需要注意的点是技能隐含地要求访问用户上传的 Excel(这是合理且必要的)。
Install Mechanism
这是纯说明型技能(无安装规格、无代码文件),因此不会在主机上下载或安装任何组件,安装风险最低。
Credentials
不要求任何环境变量、凭据或配置路径。所需访问仅限用户提供的 Excel 内容,与技能目的直接相关且比例合理。
Persistence & Privilege
技能没有设置 always:true,也不声明修改其他技能或系统范围配置;默认自治调用允许但不是额外的特权。没有持久驻留或额外权限请求。
如何使用
  1. 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
  2. 在对话框中输入安装命令:/install label-system
  3. 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用 /label-system 触发
  4. 根据 Skill 的参数说明提供必要输入,即可获得结构化输出
版本历史
v1.0.0
初始版本:基于出入境/公积金领域经验总结的五步打标法
元数据
Slug label-system
版本 1.0.0
许可证 MIT-0
累计安装 0
当前安装数 0
历史版本数 1
常见问题

领域标签体系构建 是什么?

构建领域业务标签体系,按业务阶段与场景对拆分知识问答进行精准分类与打标,提升知识检索效果。 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 98 次。

如何安装 领域标签体系构建?

在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install label-system」即可一键安装,无需额外配置。

领域标签体系构建 是免费的吗?

是的,领域标签体系构建 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。

领域标签体系构建 支持哪些平台?

领域标签体系构建 跨平台运行,可在任意部署了 OpenClaw / Claude Code 的环境中使用(cross-platform)。

谁开发了 领域标签体系构建?

由 dluolan(@dluolan)开发并维护,当前版本 v1.0.0。

💬 留言讨论