必须按四点展开总结：背景简述、关键结论、支撑依据、适用边界；严格依标签顺序组织；仅提取指定7个关键词内容；忽略图表视觉细节；输出分三部分加粗标题，结论句≤20字且用强判断词，缺失信息须明确标注“原文未提供”。
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要用Kimi生成一份逻辑清晰、信息不遗漏的总结，必须让提示词明确约束输出结构、限定信息范围、指定语言风格，否则模型容易自由发挥导致重点模糊或内容冗余。
先锁定总结的核心要素
在提示词开头直接写明“请按以下四点展开总结”，然后逐条列出：【必须包含背景简述、关键结论、支撑依据、适用边界】。这四点缺一不可——漏掉“适用边界”，总结就变成绝对化断言；漏掉“支撑依据”，结论就失去可信度。
不要写“尽量包含”或“可以包括”，用“必须”“仅限”“禁止出现”等强约束词。Kimi对模糊指令的响应倾向是补全而非克制。
控制原始材料的处理方式
方法一：原文分段标注法
把待总结的材料手动分成3～5个语义块，在每块前加标签，如【现象描述】【数据来源】【专家观点】【反例说明】。再在提示词中写：“严格按上述标签顺序组织总结，每个标签对应一个段落，不得合并或调换顺序。”
方法二：关键词锚定法
在提示词中明确写出“仅提取以下7个关键词对应的内容：用户痛点、技术原理、测试周期、成本变化、兼容性限制、部署门槛、典型误用场景”。Kimi会自动过滤未命中关键词的句子，避免信息泛滥。
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：若原始材料含图表，必须额外注明“忽略图中坐标轴刻度、图例颜色等视觉细节，只转述图注文字和数据趋势描述”。否则模型常把图例误当作核心论据。
强制结构化输出格式
第一步：要求用固定标题层级
写“总结分三部分，标题分别为「核心结论」、「推导过程」、「使用提醒」，每个标题独占一行，加粗显示，后不跟冒号。”
第二步：限定句式与长度
在「核心结论」部分加约束：“每条结论≤20字，以‘应’‘需’‘不可’开头，禁用‘可能’‘或许’‘一般而言’等弱判断词。”
第三步：堵住常见漏洞
写“若原文未提及某项要素（如无成本数据），对应部分写‘原文未提供相关数据’，禁止自行估算或添加‘有待进一步验证’等模糊表述。”【这是防止AI幻觉最关键的一步】
