输入目标文件夹路径与分类规则，关键操作是编写结构化提示词并执行本地文件扫描，产出为按扩展名和用途自动归档的目录结构及清理报告。本教程聚焦于解决下载目录杂乱、查找耗时的问题，通过自然语言指令实现文件的自动分类与移动。

构建分类归档的提示词逻辑

明确文件类型与目标子目录的映射关系是第一步。不要使用模糊的“整理一下”，而应指定具体的扩展名集合或文件类别。例如，将图片类文件（如jpg, png）归入“图片”文件夹，文档类（pdf, docx）归入“文档”。这种明确的指令能避免ai产生歧义，确保文件被准确移动到预设位置。

帮我整理 Downloads 文件夹，按文件类型分类，并把图片、文档、压缩包分别归档到对应的子文件夹中。

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处理同名冲突与未知格式

在批量移动过程中，同名文件覆盖是常见风险。工具通常具备智能重命名机制，若遇到同名文件，会自动添加时间戳或序号后缀以保留所有副本。对于无法识别扩展名的未知类型文件，建议先将其隔离至“待检查”文件夹，而非直接删除或随意归类，以防重要数据丢失。

workbuddy场景收集

员工在试用 WorkBuddy 时，经常会冒出"这个要是能一键就好了"的念头，但往往转头就忘。本技能把这类反馈零摩擦地沉淀到企业统一表格： 1. 不用跳出当前工作流、不用重复填姓名和部门； 2. 身份一次配置，后续只说内容即可； 3. 自动对齐表头、追加一行，企业方可直接统计。 触发方式 在对话中表达"提交 / 记录一条反馈"的意图即可触发，例如： - 反馈一个需求 · 提个诉求 · 记录一下这个痛点 - 收集反馈 · 提交体验反馈 · feedback - 完成

下载

• 检查输出日志中的重复文件名记录
• 确认未知扩展名文件是否进入安全区
• 验证主要分类文件夹内的文件数量是否与预期一致

验证结果与建立日常习惯

执行完成后，需快速浏览生成的目录树结构，确认文件分布是否符合业务逻辑。例如，“项目资料”下是否仅包含相关合同与设计稿，而非无关的临时截图。若发现分类偏差，可调整提示词中的排除项或优先级，再次运行进行微调。长期来看，可将此流程固化为每日或每周的例行任务，减少手动整理的认知负担。

1. 打开整理后的主文件夹，随机抽查三个子目录
2. 核对每个子目录内文件的扩展名是否统一
3. 评估整体目录层级是否清晰易读