Use to define schemas, topic t…
Use to define schemas, topic tags, and lineage metadata for enriched
signal-taxonomy能帮你做什么
不说虚话——S8007 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 S8007 实际生成的内容节选——不是宣传文案，是它真的干出来的活。
signal-taxonomy · 实跑样例
任务：帮我把客服工单数据整理成分类体系：按“物流延误、退款纠纷、产品质量、账户问题”4个主题打标签，并定义每类的字段结构，数据是我们上个月约1200条工单。
# 客服工单四主题分类体系（1200条工单·上月）
一、示例工单（原始素材）
> 工单#2024-0873 ｜ 用户：李女士 ｜ 渠道：APP在线客服 ｜ 时间：5月14日 20:36
> 内容：“订单DD202405120034，5月8日显示‘运输中’，到现在7天没更新物流了。我买的空气炸锅着急用，要求退款，另外收到时外包装破损，锅体表面有划痕。”
二、打标结果（该工单演示）
| 工单ID | 主标签 | 副标签 | 情感值 | 优先级 | 处理状态 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2024-0873 | 物流延误 | 退款诉求+产品破损（复合单） | 负面(0.7) | P1高 | 待处理 |
标签规则：一单一主标签（按首因定责）；出现二级诉求记入“复合单”副标签，不重复计数。本单归物流延误（根因：物流停滞），破损与退款作为衍生诉求转派。
三、四类字段结构定义
1. 物流延误
- 必填：订单号、延误天数、物流轨迹最后更新时间、发货仓
- 选填：是否超承诺时效、催发/退款/补偿三类诉求（枚举）
2. 退款纠纷
- 必填：退款金额、退款原因（未发货/已发货/已使用）、责任判定、申请轮次
- 选填：是否升级平台介入、用户是否接受部分退款
3. 产品质量
- 必填：SKU、批次号、故障类型（外观/功能/安全隐患）、是否在保
- 选填：图片证据数、是否涉及批量投诉（≥5单同批次自动升级）
4. 账户问题
- 必填：问题类型（登录/实名/权限/找回）、设备信息、是否涉资金安全
- 选填：验证失败次数、是否涉及盗号风险
四、通用字段（全工单必填）
工单ID｜渠道｜用户等级｜创建时间｜首响时长｜解决时长｜满意度｜关联工单数
五、预估分布与执行口径
- 物流延误约38%（456条）、退款纠纷约27%（324条）、产品质量约21%（252条）、账户问题约14%（168条）
- 标注规范：双人交叉抽检10%（120条），一致率<90%时重训标签定义；复合单按主标签归口，周报中单列复合单占比（健康值<15%）
三种做法,一比就知道
| 咨询顾问 | 自己拉表 | 萬安云 S8007 | |
|---|---|---|---|
| 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
signal-taxonomy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 S8007」；交代任务背景与要求，signal-taxonomy即刻开工。
signal-taxonomy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