自然语言待办如何收成结构化清单

日常随手记下的事项，经常把时间、心情和提醒混在一句话里。如果直接交给对话模型，输出格式会飘，后面的提醒任务就接不上。做一个轻量生活助手时，我先把输入收成固定四类，再输出 JSON。

四类输入

• 今日事项：今天必须处理的事
• 心情：可选，用来调整提醒语气
• 待办：可以往后放的事
• 提醒：带明确时间点的下一次动作

用户一句话里可以同时出现多类。解析时按类拆开，缺的类保留空数组，不省略字段。

输出约定

today 放今天要做的短句，mood 是一句状态，todos 是不带截止时间的事项，reminders 只收带时间的动作，例如明早九点看实验报告。

字段固定之后，对话平台只消费 JSON，不再二次解析自然语言。本地先用样例把分类和空字段跑稳定，再接到真正的提醒通道。

三个容易错的地方

1. 模型喜欢把提醒写进待办。提示里写明：只有带时间的才进入 reminders。
2. 时间为空时不要编造。解析失败就把原句放进 todos，并加一个 note 说明原因。
3. 给人看的清单和给程序的 JSON 分开，避免解释文字混进字段。

约定很小，但足够把一句随口的话变成可以继续编排的任务数据。