文章系统阐述了大模型实现精确分类的闭环方法：以高质量标签与数据治理为基石，结合零/少样本、监督微调与检索增强的路线选择，配套结构化提示、词表映射与温度阈值校准，并以不确定性估计与人类在环保障稳健；通过完善的离线评测、在线监控与持续学习，覆盖多标签、层级与多模态场景，在合规与治理框架下实现高准确率与可靠置信度，同时展望判别化增强、知识原生化与治理体系成熟的未来趋势。

本文将“入口发现、页面判定、质量控制与合规”构成的三层策略用于Python筛选新闻网页：以RSS与Sitemap提高候选质量，结合URL模式、DOM结构、结构化元数据与正文长度等信号进行页面级判定，并通过规则与机器学习的混合方法处理边界样本与排序；工程上使用requests/BeautifulSoup或Scrapy配合feedparser、trafilatura、newspaper3k，必要时结合Playwright渲染，同时严格遵循robots与速率限制。文中提供信号权重与工具对比表，并给出可落地的架构蓝图与协作建议（可借助PingCode进行研发流程管理），最后展望结构化标注普及、实时推送与LLM在弱结构判别中的应用趋势。