OpenClaw提供四类自动化标签生成方法：一、基于关键词与正则的静态规则匹配；二、基于Qwen3.5-9B嵌入的语义标签生成；三、基于行为图谱的动态标签推导；四、基于Taotoken多模态模型的视频/图像标签生成。
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如果您在管理大量文档、视频素材或微信好友时，面临人工打标签效率低、一致性差、难以覆盖语义深层关系等问题，则可能是由于缺乏基于多模态理解与上下文建模的自动化标签能力。OpenClaw可通过融合规则匹配、大模型语义分析、行为统计与结构化知识图谱等多种机制，构建动态、可扩展、可验证的标签生成系统。以下是实现该功能的多种方法：
一、基于关键词与正则规则的静态标签生成
该方法通过预定义词库、模式表达式与优先级权重，在文本内容中进行确定性匹配，快速触发标签写入。适用于字段明确、表达规范的结构化输入场景，如合同文档中的“甲方”“乙方”识别、客服对话中的“投诉”“咨询”分类。
1、进入OpenClaw配置目录，打开skills/tagging/rules.yaml文件。
2、在rules字段下新增条目，指定匹配目标与输出标签，例如：
- name: "技术文档"
patterns: ["class.*extends", "def.*:", "import.*torch", "SELECT.*FROM"]
priority: 20
tags: ["代码示例", "开发参考"]
3、保存后执行命令：openclaw skills reload tagging，强制重载规则模块。
4、将待标注文件拖入watch目录，或调用API接口POST /v1/tag/apply?source=local_path，系统将在3秒内返回带标签的JSON元数据。
二、基于Qwen3.5-9B本地嵌入的语义标签生成
该方法调用已部署的Qwen3.5-9B量化模型，对输入内容进行分块编码与向量聚类，再通过标签空间投影层映射至预设标签本体（Ontology），输出带置信度的多维标签组合。适用于非结构化长文本、跨域混杂内容及需细粒度区分的场景，如技术博客自动标注“分布式事务”“CAP理论”“Saga模式”等子领域。
1、确认config.yml中已启用embedding_provider，并指向本地Qwen3.5-9B GGUF路径：
embedding_provider:
type: "llama-cpp"
model_path: "./models/qwen3.5-9b.Q4_K_M.gguf"
2、在项目根目录执行指令：openclaw tag --model qwen3.5-9b --input ./notes/redis_cluster.md
3、等待约6–9秒，终端输出结果示例：
{"file": "redis_cluster.md", "tags": ["Redis集群", "故障转移", "哨兵机制"], "confidence_scores": [0.94, 0.87, 0.81]}
4、系统自动将标签写入对应Markdown文件的YAML Frontmatter区，并同步更新本地向量数据库索引。
发布后文档同步技能，自动将 README/ARCHITECTURE/CONTRIBUTING/CLAUDE.md 与实际变更对齐，清理待办事项，完善变更记录。
三、基于交互行为与上下文图谱的动态标签推导
该方法不依赖原始内容文本，而是从用户操作日志、访问路径、引用关系、时间序列等隐式信号中提取特征，构建节点-关系图谱，利用图神经网络（GNN）进行标签传播。适用于内容稀疏但行为丰富的情形，如PPT文件无正文仅含图表，但其被频繁插入至“架构设计”类会议纪要中，即可推导出“系统架构”标签。
1、确保openclaw memory模块已启用graph_store，且log_sink配置为file+sqlite双写模式。
2、在CLI中执行：openclaw tag --mode graph --source ./slides/app_arch_v2.pptx
3、系统扫描近30天内所有含该文件哈希的操作记录，识别出其被引用的17次会议纪要文件，并定位其中12篇归属“技术架构评审”知识域。
4、运行图传播算法后，返回推导标签：
{"tags": ["微服务治理", "高可用设计", "容错策略"], "evidence_count": 12, "max_hop": 2}
四、基于Taotoken多模态模型的视频/图像内容标签生成
该方法通过OpenClaw与Taotoken平台对接，调用gpt-4-vision-preview或claude-sonnet-4-6等支持视觉理解的模型，对视频帧序列或关键截图进行多轮描述与抽象提炼，最终生成符合专业分类体系的语义标签。适用于短视频素材库、教学资源平台、广告创意资产等视觉主导型内容管理场景。
1、确认Taotoken CLI已安装并完成密钥绑定：taotoken login --key sk-tao-xxxxx
2、在OpenClaw项目中创建video_tag_config.yml，指定视觉模型与提示模板：
vision_model: "taotoken/gpt-4-vision-preview"
prompt_template: "请以影视行业标准标签体系描述画面：人物身份、场景类型、情绪基调、动作状态、道具特征"
3、执行批量处理命令：openclaw tag --config video_tag_config.yml --batch ./videos/*.mp4
4、每段视频平均耗时22–38秒，输出包含10个核心标签及3个扩展标签的JSONL文件，标签全部符合《中国广播电视内容标签规范V2.1》编码格式。
