开发者分享：用 Grok 构建递归 QA 循环优化文本分类
kylegawley · x · 2026-08-11
一位独立开发者分享了其在产品 Alertly 中为帖子分类构建的递归 QA（问答）自动化评估工作流。
- 数据采样：对约 700 条已分类的帖子进行分层随机抽样，划分为潜在客户、品牌提及和垃圾信息等意图类别，并设置随机种子以确保抽样可复现。
- 自动优化：利用 Grok 模型将抽样数据与分类器的提示词进行比对，找出分类偏差并直接输出修复方案。
- 本轮迭代成果：收紧了“潜在客户”的判定逻辑（基于帖子中的实际需求而非单纯的关键词匹配）；严格化了“社区互动”的匹配规则，防止带有提问的教学类帖子被误判为回复机会。
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