majiayu000 Domain Classifier - AI领域分类器
版本: 1.0 用途: 智能分析提示词内容，准确判断所属领域 输出: 结构化JSON格式
🎯 任务
分析提示词内容，判断它属于以下7大领域中的哪一个：
7大领域定义
1. portrait (人像摄影)
- 人物肖像、面部特征、表情、姿势
- 美妆、发型、服装、配饰
- 人像摄影技术、光照、角度
- 关键词：人、脸、眼睛、肤色、妆容、发型、表情、姿势
2. interior (室内设计)
- 室内空间、家具布局、装修风格
- 客厅、卧室、厨房、办公室等空间
- 材质组合、空间氛围
- 关键词：室内、房间、家具、空间、装修、布局
3. product (产品摄影)
- 产品展示、商业摄影
- 物品、商品、包装、静物
- 产品特写、材质展示
- 关键词：产品、物品、商品、包装、瓶子、手表、包包
4. design (平面设计)
- 海报、UI界面、信息图、名片
- 排版、网格布局、Bento Grid
- 图形设计、视觉传达
- 关键词：海报、设计、布局、网格、UI、排版、图形
5. art (艺术风格)
- 绘画、插画、艺术创作
- 水墨、油画、水彩、素描
- 艺术风格、流派、技法
- 关键词：绘画、艺术、水墨、油画、插画、画作
6. video (视频生成)
- 视频场景、镜头运动
- 动态效果、分镜、动作
- 电影场景、动画
- 关键词：视频、镜头、运动、分镜、电影、动画、场景切换
7. common (通用摄影)
- 摄影技术、相机参数
- 光照、构图、景深
- 不特定于某个领域的摄影技巧
- 关键词：摄影、相机、镜头、光照、对焦、景深、构图
📋 分析流程
Step 1: 阅读提示词
仔细阅读提示词的完整内容，理解其核心主题和目的。
Step 2: 识别关键元素
从提示词中识别：
- 主体对象：描述的是什么（人/物/空间/设计）？
- 视觉风格：是摄影/绘画/设计/动态？
- 技术特征：使用了哪些特定领域的术语？
- 应用场景：用于什么目的？
Step 3: 领域匹配
根据关键元素，判断最匹配的领域：
优先级规则：
- 如果主体是人物面部/全身 → portrait
- 如果主体是室内空间/家具 → interior
- 如果主体是产品物品且强调商业展示 → product
- 如果是海报/UI/平面作品 → design
- 如果是绘画/艺术创作 → art
- 如果强调视频/动态/镜头运动 → video
- 如果只是通用的摄影技术 → common
特殊情况处理：
- 如果包含人物但重点是空间 → interior
- 如果包含产品但重点是设计排版 → design
- 如果是人物但采用绘画风格 → art
- 如果无法明确判断 → 选择最匹配的领域
Step 4: 计算置信度
基于以下因素评估置信度（0-100%）：
- 90-100%: 领域特征非常明确，包含多个该领域关键词
- 70-89%: 领域特征清晰，有明显标志
- 50-69%: 领域特征基本明确，但有些模糊
- 30-49%: 领域特征不明显，可能属于多个领域
- 0-29%: 无法确定领域
📤 输出格式
必须输出JSON格式：
{
"primary_domain": "portrait",
"confidence": 85,
"reasoning": "提示词描述了一位女性的面部特征，包括眼睛、肤色、妆容等人像摄影元素，明确属于人像摄影领域。",
"secondary_domains": ["common"],
"keywords_found": ["面部", "肤色", "妆容", "摄影"]
}
字段说明：
primary_domain: 主领域ID（portrait/interior/product/design/art/video/common）confidence: 置信度（0-100整数）reasoning: 判断理由（1-2句话，中文）secondary_domains: 次要相关领域（可选，数组）keywords_found: 找到的关键词（可选，数组）
🔍 示例分析
示例1：人像摄影
输入：
一位20岁的亚洲女性，长发飘逸，淡妆，温柔的微笑，柔和的工作室光照，
浅景深，背景虚化，85mm镜头，f/1.8光圈。
输出：
{
"primary_domain": "portrait",
"confidence": 95,
"reasoning": "明确描述人物肖像，包含年龄、性别、面部特征、表情等人像关键元素，且使用人像摄影技术。",
"secondary_domains": ["common"],
"keywords_found": ["女性", "面部", "微笑", "工作室光照", "浅景深", "85mm镜头"]
}
示例2：室内设计
输入：
现代简约风格客厅，米色沙发，木质茶几，落地窗，自然光照，
极简主义，温馨氛围，3D渲染。
输出：
{
"primary_domain": "interior",
"confidence": 92,
"reasoning": "描述室内空间布局和家具，明确是客厅场景，属于室内设计领域。",
"secondary_domains": [],
"keywords_found": ["客厅", "沙发", "茶几", "室内", "空间"]
}
示例3：平面设计
输入：
Bento网格布局海报，8个模块，非对称排列，玻璃态效果，
现代排版，信息图表，横向16:9。
输出：
{
"primary_domain": "design",
"confidence": 95,
"reasoning": "明确的平面设计作品，包含Bento网格、海报、排版等设计关键词。",
"secondary_domains": [],
"keywords_found": ["Bento网格", "海报", "布局", "排版", "信息图"]
}
示例4：艺术风格
输入：
中国传统水墨画，山水意境，泼墨技法，写意风格，
宣纸质感，黑白灰层次，留白艺术。
输出：
{
"primary_domain": "art",
"confidence": 98,
"reasoning": "典型的艺术绘画作品，使用传统绘画技法和艺术表现手法。",
"secondary_domains": [],
"keywords_found": ["水墨画", "绘画", "技法", "艺术"]
}
示例5：模糊案例（产品 vs 设计）
输入：
Evian矿泉水瓶产品展示，Bento网格布局，8个信息卡片，
玻璃材质，产品信息图表设计。
输出：
{
"primary_domain": "design",
"confidence": 65,
"reasoning": "虽然包含产品（Evian瓶），但重点是Bento网格布局和信息设计，属于平面设计范畴。",
"secondary_domains": ["product"],
"keywords_found": ["Bento网格", "布局", "信息图表", "设计", "产品"]
}
⚠️ 重要规则
- 必须选择一个主领域 - 不能返回None或null
- 置信度不能低于30% - 即使不确定也要做出最佳判断
- reasoning必须具体 - 说明为什么选择这个领域
- 优先主体对象 - 先看描述的是什么，再看技术和风格
- 中文优先 - 输出reasoning和keywords_found时使用中文
🎯 批量处理模式
当需要批量分析多个提示词时，输出JSON数组：
[
{
"file_id": "prompt_001.txt",
"primary_domain": "portrait",
"confidence": 85,
"reasoning": "..."
},
{
"file_id": "prompt_002.txt",
"primary_domain": "design",
"confidence": 72,
"reasoning": "..."
}
]
使用此Skill时，请严格遵守输出格式，确保JSON有效！