需先准备标准html书签文件并配置智谱ai密钥，再运行脚本完成本地ai分类与结构化html生成。具体包括：一、导出含netscape标识的bookmarks.html；二、配置有效api密钥及预设分类；三、执行python脚本生成中间文件；四、导入新bookmarks.html实现带【ai归类】前缀的可视化标签页。
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如果您希望 MuleRun 自动为浏览器书签生成结构化标签页并完成智能归类，则需借助其集成的 AI 分类能力与本地书签文件解析流程。以下是实现该功能的具体操作路径：
一、准备原始书签 HTML 文件
MuleRun 的书签归类功能依赖于标准格式的浏览器导出书签文件，该文件必须为 HTML 格式，且包含完整层级结构与 URL 信息。未提供有效输入文件将导致分类流程中断。
1、打开 Chrome 浏览器，点击右上角三个点图标，选择“书签”→“另存为书签”，保存为 bookmarks.html 文件。
2、确认文件保存路径中不含中文字符或空格，推荐路径为 C:\mulerun\bookmarks.html（Windows）或 ~/Downloads/bookmarks.html（macOS）。
3、检查文件头部是否包含 标识，此为 MuleRun 解析器识别合法输入的必要条件。
二、配置智谱AI API 密钥与分类参数
MuleRun 通过调用智谱AI接口执行语义理解与主题聚类，API 密钥是触发自动归类的核心凭证，缺失或错误将导致分类失败并返回空结果。
1、访问 https://open.bigmodel.cn/ 获取个人 API 密钥，确保密钥状态为“已启用”且剩余调用量大于 50 次。
2、编辑 MuleRun 配置文件中的 CONFIG['API_KEY'] 字段，粘贴完整密钥字符串，不得删减或添加空格。
3、在 DEFAULT_CATEGORIES 列表中预设至少三项基础分类，例如 ['编程语言', '人工智能', '数据科学']，该列表将作为初始聚类锚点。
三、运行书签提取与AI分类脚本
该步骤启动本地 Python 环境执行文本抽取、向量化与聚类推理，全过程无需联网访问 MuleRun 云端服务，所有计算在用户设备完成。
1、确保系统已安装 Python 3.9 或更高版本，并通过命令行执行 pip install requests markdown 安装依赖库。
2、将配置文件与书签文件置于同一目录，运行命令：python classify_bookmarks.py。
3、脚本将依次生成 extracted_bookmarks.txt（纯文本摘要）、classified_bookmarks.md（带分类标记的 Markdown）两个中间文件。
四、生成可加载的 bookmarks.html 标签页文件
最终输出文件为标准 HTML 格式，兼容所有 Chromium 内核浏览器，可直接导入书签管理器，形成带层级标题与折叠功能的可视化标签页体系。
1、确认脚本输出目录中存在 bookmarks.html，文件大小应大于原始输入文件的 1.2 倍，表明结构重写已完成。
2、在 Chrome 中打开“书签管理器”，点击右上角三点菜单，选择“导入书签”，指定刚生成的 bookmarks.html 文件。
3、导入后，左侧导航栏将出现以 【AI归类】 为前缀的新根节点，其下按主题自动展开全部文件夹与书签项。
