精准提取核心观点需明确3个以内具体维度，分段锚定原文，强制结构化输出并逐句反查验证，杜绝模型自由发挥或编造。
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你需要从一份几十页的行业报告或万字技术文档中精准提取所有核心观点，既不能漏掉关键结论，也不能混入次要细节。人工通读耗时且容易疲劳跳行，而随便丢给AI一句“请总结”往往只得到泛泛而谈的套话。
明确维度+分段锚定+结构化输出
第一步：确定你真正要抓的【3个以内具体维度】，比如“政策风险”“落地成本”“用户接受度”，而不是笼统写“优缺点”。维度越窄，模型越难自由发挥。
第二步：把原文粘贴进输入框后，直接接上指令：“请严格按以下三个维度分别提取文中明确提出的观点，每个维度只列1–2条最直接的原意转述，不扩展、不推测：① 政策风险；② 落地成本；③ 用户接受度。”
第三步：收到结果后，立刻反查原文对应段落——如果某条观点在原文中找不到对应句子，【这条必须删掉】。千问有时会“合理补充”，但你要的是提取，不是创作。
分段提交防信息漂移
方法一：以章节为单位切分，每段开头加一句锚点句，例如“接上文第3章关于供应链重构的分析，本章聚焦实施路径”。
一键设置，在 OpenClaw 和 Claude Code CLI 中使用 Kimi K2.5 (Kimi Code) 作为编程模型。Kimi Code 兼容 Anthropic Messages API——替换……
方法二：对长段落做语义切片，每片结尾强制重复一个核心名词，比如“——综上，该方案的合规性门槛是本段核心”。下一片开头必须复现这个词，形成咬合。
注意：切分时避开表格、代码块和脚注区域。这些内容若被硬切成两半，模型极易误解上下文关系。
用结构化指令框定输出格式
输入时直接指定输出结构：“请生成JSON格式，字段仅含：{‘核心结论’:[], ‘关键依据’:[], ‘待验证假设’:[]}。所有内容必须能在原文中逐句定位，不可合并、不可概括。”
这一步能逼出模型的“引用意识”。如果返回的JSON里某条‘关键依据’在原文中找不到原句匹配，说明模型已开始编造，【立即弃用该次结果】。
