用WorkBuddy给段子打场景标签：批量归类记录
起因
段子库原来按“类型”分：自嘲、日常、职场、食物。听起来清楚，用的时候却不好找——想找一句适合开会前说的，得翻遍四个分类。分类维度和使用场景对不上。
于是换成直接打场景标签。
标签怎么定
固定六个：通勤、开会前后、吃饭、睡前、排队、群里闲聊。每条最多两个标签，可为空。
不加“搞笑程度”“情绪色彩”这类评分。原因很实际：评分要判断，标签只需要认出场景，后者能机械判定，也更容易坚持填。字段取值互斥、可判定，参照 BackendWiki 把取值列成表的方式。
WorkBuddy 做什么
- 按字面线索给旧条目打初值（出现地铁、迟到 → 通勤；出现会议、发言 → 开会前后），不让它判断笑点；
- 把没有明显线索的条目列为待人工，按加入时间排序；
- 输出一张「条目 | 初值 | 终值」对照表作为回退依据，并统计各标签下条数。
第 3 步的统计顺带暴露了一件事：排队 标签下几乎没有内容，而这类场景其实最常需要一句话。这比单纯补分类有用得多——统计告诉我的不是分得对不对，是哪儿还空着。把扫描固定成每月跑一次，可参考 WorkBuddy 官方文档。
页面用纯静态的，按标签筛选，Bootstrap 组件实验室的筛选与折叠示例 给了现成做法；静态生成思路见 HTML 入门教程站。
结果
现在找句子按当下场景一点即得，不用再翻。库还是那个库，只是标签终于和实际使用对上了。
小结
归类不一定要按内容性质，按什么时候会用往往更直接。六个标签、最多两个、留一栏待人工，一批零散段子就变成了能随时取用的东西。