kimi摘要需锁定三类硬信息：人名（含职务）、具体数字、明确结论句；分段指令控制粒度，用【】标重点；强制保留原始表述，禁用模糊词，设定容错底线。
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用Kimi对万字以上报告、会议纪要或论文做摘要时，常出现关键结论被删、数据被模糊成“若干”、责任人名字消失等问题。根本原因不是模型能力不足，而是提示词没锁定信息锚点，导致模型自由裁剪。
先锁定三类不可删减的硬信息
打开Kimi对话框，第一句就写：【请严格保留以下三类内容，不得概括、替换或省略】→ 人名（含职务）、具体数字（含百分比、金额、日期、编号）、明确结论句（含“应”“必须”“已确认”“不予通过”等强判定词）。
这一步漏掉，后续所有优化都无效。模型默认按语义压缩，遇到“张伟（项目经理）”可能缩成“相关人员”，“预算超支12.7%”变成“存在超支”，损失不可逆。
用分段指令控制摘要粒度
方法一：按逻辑块切分
在提示词中明确划分结构：“第一部分：背景与目标（保留原始小标题）→ 第二部分：核心发现（每条发现单独成句，禁用‘此外’‘同时’等连接词）→ 第三部分：行动项（仅提取带‘需’‘于X月X日前’‘由XX负责’的句子）”。
方法二：用符号锚定重点
把原文中你认为不能丢的内容，提前用【】标出，例如：“【王磊（CTO）】指出【服务器扩容需在2024年9月30日前完成】”。Kimi对【】内内容识别率显著高于普通文本。
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……
【注意：不要用※、◆等符号替代【】，Kimi对中文方括号的解析优先级最高】
强制保留原始表述的三种写法
第一步：声明保留原则
写“所有技术术语、专有名词、制度名称（如《XX采购管理办法》第5.2条）必须原样输出，禁止改写为‘相关规定’‘有关制度’”。
第二步：堵住模糊化漏洞
追加一句：“禁用‘一定程度’‘较为显著’‘部分人员’等模糊表述；若原文写‘87人参会’，不准改为‘近百人’；若写‘未通过验收’，不准改为‘存在验收风险’”。
第三步：设定容错底线
加一句：“若摘要中缺失任意一个【】标记内容，或出现‘详见原文’‘具体内容略’等提示，请重新生成并标注缺失项”。
