longcat ai通过结构化拆解、分段生成与自动拼接实现长文自动生成：先按markdown大纲切分为章节并提取title，再逐章联网检索+角色化生成约400字内容，最后自动聚合为格式统一的完整文档。
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LongCat AI 实现长文自动生成，核心不是“单次吐出万字”，而是通过结构化拆解 + 分段生成 + 自动拼接的工作流来突破模型输出长度限制。它不依赖单一提示硬撑超长文本，而是把写作过程变成可调度、可验证、可扩展的工程任务。
用大纲自动切分章节
系统首先接收一个完整 Markdown 格式的大纲（含一级标题 #、二级标题 ## 等）。通过专用拆分节点，将大纲按一级标题精准切分成多个独立章节，并为每个章节提取出 title 参数。这个步骤确保后续每一段生成都有明确边界和主题，避免内容交叉或遗漏。
- 拆分逻辑严格遵循 Markdown 层级，不增不减、不改原文结构
- 每个切片对应一个可执行的生成单元，比如“# 项目背景”“# 技术方案”“# 实施计划”
- title 被传入下一环节，作为内容生成的唯一锚点
按章节联网生成内容
每个章节进入循环节点后，由大模型节点处理。该节点配置了联网搜索插件，能实时检索最新资料，并结合专业角色设定（如“软件招投标报告专家”）生成对应内容。
- 系统提示词限定输出聚焦于当前 title，拒绝泛泛而谈
- 要求每段生成约 400 字，控制节奏与信息密度
- 联网能力弥补静态知识短板，让报告、标书等强时效性文本保持准确
自动聚合输出完整文档
所有章节内容生成完毕后，工作流自动按原始大纲顺序拼接成一份连贯长文。用户无需复制粘贴，也不用手动合并文件——整个过程在后台完成，最终交付的是结构完整、格式统一的最终稿。
- 拼接逻辑忠实还原大纲层级，保留标题编号与缩进关系
- 支持导出为 Markdown 或 PDF，适配汇报、存档、交付等不同场景
- 若某章节生成质量不佳，可单独重跑该段，不影响其他部分
这套机制已在 DMXAPI 平台深度集成，企业用户只需更换模型标识，就能直接调用 LongCat-2.0 的百万 Token 上下文能力配合该工作流，真正实现“一键启动、自动成文”。
