email_class
在 legitimate、marketing、phishing 和 uncertain 中分类。
STATE 设计
脱敏邮件内容、发件信号与链接摘要
只提供完成判断所需的上下文，避免提交密码、密钥、无授权个人数据或与问题无关的长文本。
OUTPUT 设计
风险类别、响应档位与不确定性
每个问题都使用完整 instructions，ID 仅用于关联响应，不能承担问题语义。
可复现输入
示例 State
{
"subject": "Urgent: verify payroll account today",
"body": "Sign in through the attached link before 5 PM to avoid suspension.",
"sender_domain_matches_company": false,
"link_domain_age_days": 4,
"attachment_type": null
}问题设计
每个输出都有独立语义
response_level
在通过、提醒、隔离和紧急响应中评分。
needs_analyst
判断邮件是否应进入安全分析师队列。
案例来源
来自社区实践，由 TypeDecide 重新编写
本页借鉴 Hassan (@nutlope) 公开分享的场景。State、问题、候选项和执行边界均由 TypeDecide 重新设计；来源链接只用于溯源，不构成准确率或性能背书。
执行边界
概率交给策略层，而不是直接执行
模型输出不应自动删除邮件或锁定账号；高风险动作还需域名、身份、威胁情报与组织规则的确定性验证。
- 保存候选概率、模型版本和问题配置，便于复核。
- 输入缺失或候选概率接近时，补充信息或转人工。
- 模板可用于本地 Mock；登录后也可主动真实运行，但任何结果都不代表业务准确率已经达标。