标题应直击用户痛点，用高频情绪词+动词结构+限定条件压缩成12字内主干句，如“追问三次仍返旧答——deepseek复盘”。
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把用户真实的痛点直接嵌进DeepSeek复盘模板的标题里，能让复盘报告一眼抓住问题核心，避免泛泛而谈。标题不是总结结果，而是暴露卡点——比如“模型输出重复率高”比“模型优化复盘”更有驱动力，“长文本截断导致逻辑断裂”比“推理阶段复盘”更能触发行动。
先定位真痛点，再压缩成标题关键词
打开最近3次失败case的日志，逐条划出用户原话中带情绪的词：卡住、崩了、看不懂、等半天、又错了、根本没法用。这些是信号，不是描述。
统一LLM网关 - 一个API对接70+AI模型，使用单一API密钥即可调用GPT、Claude、Gemini、Qwen、Deepseek、Grok等主流模型。
把划出的词按出现频次排序，取前2个最高频的词，例如“响应慢”“格式乱”。【跳过技术归因，只留用户可感知的现象】
用“/”连接两个词，后面加“——DeepSeek复盘”，形成初稿标题：“响应慢/格式乱——DeepSeek复盘”。
用动词强化痛点张力
方法一：把名词痛点转为动词结构。 “响应慢” → “总卡在生成第3句” “格式乱” → “Markdown渲染全错位” 动词自带画面感，用户一读就想起自己当时皱眉的瞬间。
方法二：加入限定条件放大刺痛感。 不是“输出不准确”，而是“用户追问3次后仍返回旧答案”； 不是“上下文丢失”，而是“跨5轮对话后突然忘记初始需求”。 【限定条件必须来自真实日志，不能虚构】
删掉所有虚词和修饰语
第一步：删掉“关于”“浅析”“初步”“阶段性”“若干”“相关”等词。 第二步：删掉“的”“了”“之”“所”等助词，保留主干动宾结构。 第三步：检查是否还能删——如果去掉某个词不影响理解，就删。 最终标题控制在12字以内，例如：“追问三次仍返旧答——DeepSeek复盘”。
