Extracts structured metadata (…
Extracts structured metadata (tags, characters, tropes, writing style, progression, summary) from any given text.
Structured Text Captioning能帮你做什么
不说虚话——S6710 交付的是能直接拿去用的成品，不是“AI 能做”的空话。
先给分析框架（市场/竞品/财务），再往里填数——不是一堆数字没结论。
每份分析落到“所以该做什么”，不是正确的废话。
假设、数据来源、计算口径写清楚，老板问得起。
“竞品这块再拆细”——顺着你的问题继续下钻。
真实任务实跑产出
下面是真实任务由 S6710 实际生成的内容节选——不是宣传文案，是它真的干出来的活。
Structured Text Captioning · 实跑样例
任务：帮我给500条电商商品描述（母婴类，来自天猫店铺）打结构化标签，包括品类、卖点关键词和适用年龄段，输出成表格。
# 母婴电商商品描述结构化标签提取方案
一、任务拆解
给500条商品描述打标签，核心是三步：规则优先 → 模型辅助 → 人工抽检。
二、标签体系设计
1. 品类标签（一级+二级）
- 建议两级结构，如：
喂养-奶瓶、洗护-婴儿洗发水、服饰-连体衣、玩具-积木、纸尿裤等 - 先用关键词映射表覆盖高频品类（约能覆盖80%以上），长尾品类人工归类
2. 卖点关键词
- 从描述文本中提取，建议限定词表：如“有机棉、无荧光剂、防呛奶、A类安全标准、透气、速干、可高温消毒”等
- 每条商品保留2-5个核心卖点，避免噪声
3. 适用年龄段
- 从描述中提取显式信息（如“0-6个月”"3岁+"）
- 缺失时按品类默认规则补全（如纸尿裤默认“新生儿-2岁”，需标注为“推断”）
三、执行流程
1. 数据清洗：去重、去除表情符号和乱码、统一单位
2. 规则层：用关键词词典+正则先打标（如出现“奶瓶”→喂养类；提取“月龄/岁”正则→年龄段）
3. 模型层：规则未命中的条目，交给大模型批量分类（建议每批50-100条，附标签体系说明）
4. 人工抽检：随机抽取10%（约50条）核对，准确率达标后全量交付
四、输出表格模板
| 商品ID | 品类-一级 | 品类-二级 | 卖点关键词 | 适用年龄段 | 标签来源 |
|---|---|---|---|---|---|
| S001 | 喂养 | 奶瓶 | 防呛奶、宽口径 | 0-12个月 | 规则 |
| S002 | 洗护 | 婴儿面霜 | 无香精、保湿 | 0-3岁 | 模型 |
| S003 | 服饰 | 连体衣 | 纯棉、A类 | 3-6个月 | 规则 |
五、注意事项
- ⚠️ 年龄段缺失时不要编造，标注“未标注”或“推断”
- 卖点关键词保留原文表述，避免过度概括丢失信息
- 建议保留“标签来源”列，便于后续质检和迭代规则
如果你能提供部分商品描述样例，我可以直接按此模板帮你输出结果表格。
三种做法,一比就知道
| 咨询顾问 | 自己拉表 | 萬安云 S6710 | |
|---|---|---|---|
| 价格 | 按项目数万起 | 半天到数天 | $1.99 / 次 |
| 交付周期 | 2-6 周 | 口径容易错 | 分钟级 |
| 独特性 | 改一次一轮流程 | 没人复核 | 按你的任务从零生成 |
| 改稿迭代 | 加钱，走流程 | 反复试错 | 说话就能迭代 |
两步,让它开工
不用碰终端——你只管对 agent 说话,跑命令的活它来。
对你的 agent 说:
对你的 agent 说:
以上 Agent 均可接入萬安云 · OpenAI 兼容接口 · 装好 AIXX 即可调用全部技能
你可能想问
Structured Text Captioning怎么安装使用？
三步：终端执行 npx aixxai 安装 AIXX；对您的 AI 说「安装编号 S6710」；交代任务背景与要求，Structured Text Captioning即刻开工。
Structured Text Captioning多少钱？怎么付费？
$1.99 一次买断（参考价，实际以平台标价为准）——永久使用，无订阅、无月费；该技能由萬安永久维护迭代，更新对已购用户免费。
产出内容能商用吗？
可以。产出为普通数字文件，归购买者使用，可用于商业场景。
数据从哪来？结论可靠吗？
它基于你提供的资料与公开信息做结构化分析；所有假设与口径都会写明，关键结论建议人工复核后再对外使用。
能出图表吗？
可以输出结构化的表格与数据要点（Markdown/HTML），可直接粘进你的报告或 PPT 再美化。
一价买断,没有套路
永久使用 · 无订阅无月费 · 永久维护迭代