longcat ai 从文档结构、术语一致性、图示匹配度、读者认知负荷四维度优化技术文档风格。它统一术语符号、跨文件追踪、图文语义对齐、适配目标读者认知节奏，支持三档节奏建议与高负荷段落标记。
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LongCat AI 通过多模态理解与任务导向的语义建模，直接介入技术文档写作的风格层，而非仅做语法校对或句式润色。它不依赖通用大模型的泛化能力，而是结合 LongCat-Next 的离散原生架构和 LongCat-Flash-Chat-FP8 的128K上下文理解，从文档结构、术语一致性、图示匹配度、读者认知负荷四个维度进行风格优化。
保持术语与符号系统统一
技术文档最易被忽视的风格问题，是同一概念在不同章节使用不同表述（如“用户ID”“UID”“user_id”混用）或数学符号前后不一致。LongCat-Flash-Chat-FP8 能一次性载入整篇LaTeX源码（含公式、宏定义、参考文献），识别自定义命令（如\newcommand{\loss}{\mathcal{L}}），并自动校准全文中所有出现位置。它还能检测未声明即使用的符号，提示补充定义或统一替换。
- 支持跨文件追踪：在大型项目中，自动关联main.tex、ch3-model.tex、appendix-math.tex中的术语使用
- 识别隐性风格冲突：例如某处写“batch size=32”，另一处写“mini-batch size is 32”，会建议统一为“batch size”并标注IEEE/ACM等格式偏好
图文风格协同优化
技术文档的“写作风格”不仅体现在文字，更体现在文字与插图的语义对齐程度。LongCat 将 LaTeX 中的 \includegraphics 路径与图像内容反向关联——调用 LongCat-Image-Edit V2 的轻量 API，读取图片元信息与描述文本，判断是否匹配当前段落的技术意图。若文字在讲“梯度消失”，而配图却是激活函数曲线，系统会标出不匹配，并推荐生成或编辑一张带反向传播路径标注的神经网络图。
- 自动提取图注关键词，与邻近段落首句做语义相似度比对（阈值可调）
- 当检测到“见图X”但图X尚未生成时，触发 LongCat-Image-Edit V2 按当前小节标题+上下文自动生成初稿图
- 支持风格锚定：指定“所有流程图采用圆角矩形+正交连线+10号无衬线字体”，后续新增图自动继承
适配目标读者的认知节奏
LongCat 不把“专业”等同于“密集”。它基于 LongCat-Next 对物理世界信号的统一建模能力，将文档视为一种“信息流”，分析段落长度、公式密度、被动语态占比、嵌套层级深度等特征，映射到典型读者类型（如审稿人、工程师、学生）的认知带宽模型。例如，对面向初学者的教程，会主动拆分含多个等号推导的长公式，插入中间步骤说明；对论文投稿，则压缩背景铺垫，强化方法创新点的动词强度（如将“we try to improve”改为“we eliminate the bottleneck in”）。
- 提供三档节奏建议：精炼型（会议论文）、教学型（课程讲义）、部署型（API文档）
- 标记高负荷段落：连续3个以上嵌套括号、单句超50词、每百字含2个以上缩略语时给出重构提示
