使用千问模型驱动openclaw实现智能数据分类与清洗，涵盖语义指令解析、yaml规则配置、实时目录监控、多模态元数据校验及追问式交互澄清五种方法。
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如果您手头有一批杂乱的Excel数据或散落的文档文件，但缺乏明确结构和分类标准，则可能是由于数据缺乏语义标识、字段命名不统一或内容混杂导致归类困难。以下是使用自然语言指令驱动千问模型完成智能分类与清洗的具体操作步骤：
一、通过OpenClaw Web控制台输入语义化指令
该方法利用OpenClaw作为执行中台，将自然语言指令解析为可执行的数据操作流程，依赖千问模型对模糊需求的理解能力，实现无需编程的归类逻辑定义。系统会自动识别文件路径、工作表、字段语义及用户隐含意图。
1、打开浏览器访问OpenClaw本地控制台：http://127.0.0.1:18789。
2、在对话输入框中键入类似以下任一自然语言指令：
“请分析~/Downloads/sales_raw.xlsx中‘Q3订单’工作表，识别所有含‘退货’语义的记录（包括‘拒收’‘撤单’‘退款’等同义表达），将其单独提取并保存为‘sales_returns_q3.xlsx’”。
3、点击发送后，等待千问3.5-27B或3.5-9B模型完成语义解析与结构化执行，结果文件将自动生成于指定路径。
二、基于YAML规则配置语义匹配条件
该方法适用于需要长期复用、多人协同或批量处理的场景，通过声明式规则定义归类逻辑，避免每次重复输入指令。规则由千问模型在后台进行语义校验与动态扩展，支持中文关键词、模型判断、文件元数据等多维度匹配。
1、编辑OpenClaw技能配置文件：~/.openclaw/skills/file-classifier/config.yaml。
2、在rules列表中添加如下结构：
rules:
- name: 客户投诉
conditions:
- model_check: "判断文本是否表达对服务、物流或产品质量的不满"
- content_contains: ["投诉", "差评", "不满意", "太慢", "破损"]
actions:
- move_to: "~/Documents/Complaints/{{YYYY-MM}}"
- tag: "high_priority"
3、保存文件后执行：openclaw skills reload file-classifier，使新规则生效。
三、启用实时监控目录+自动触发归类
该方法构建被动响应式数据整理机制，当新文件进入指定监控路径时，系统自动调用千问模型进行内容分析与归类决策，全程无需人工干预，适合桌面、下载目录等高频新增文件场景。
1、进入OpenClaw控制台 → Skills → File Processor → Monitor Directories。
2、添加监控路径：~/Desktop 和 ~/Downloads。
3、勾选“启用自动分类”并选择已安装的file-classifier技能。
4、上传一个名为“客户反馈_20240415.docx”的文件至桌面，系统将在10秒内完成内容读取、语义判定，并按规则移动至对应子目录。
四、结合EXIF/元数据与内容双重校验归类
该方法专用于图像、音视频等非文本文件，千问模型协同OpenClaw底层工具链，同时解析文件嵌入信息（如拍摄时间、GPS坐标）与OCR/ASR识别出的文本内容，提升归类精度与鲁棒性。
1、确保OpenClaw已启用photo-organizer或media-analyzer技能包。
2、在控制台输入指令：“把~/Pictures/Travel中所有含西湖定位信息且文本描述含‘雷峰塔’的照片，归入‘杭州/西湖/雷峰塔’文件夹；其余含西湖但无具体景点名的，归入‘杭州/西湖/泛景’”。
3、系统将调用exiftool提取GPS坐标，调用千问3.5-27B对OCR结果做实体识别，并交叉验证后执行路径创建与文件迁移。
五、使用追问式交互澄清模糊归类需求
该方法适用于初始指令高度简略或存在多重歧义的情形，千问模型主动发起多轮反问，逐层收敛用户真实意图，最终生成可验证、可审计的归类方案，避免因理解偏差导致错误归类。
1、在OpenClaw控制台输入：“整理桌面上所有合同相关文件”。
2、等待模型返回第一轮追问：“请问‘合同相关’是否包含扫描件、草稿、审批邮件？是否需区分供应商合同与客户合同？”。
3、根据提示输入补充说明，例如：“只处理PDF正式签署版，按甲方公司名称一级分类，乙方为‘我司’的优先标为‘incoming’”。
4、模型将输出完整执行计划，包括文件筛选逻辑、重命名规则、目标路径树及备份策略。
