关键在于将打点意图明确写入规则，定义打点对象、标记方式和输出位置，并通过手动/自动触发及结构化输出实现复用。
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要让 LongCat AI 实现长文稿件的自动化打点（即自动识别关键信息、标注重点段落、提取核心观点、标记数据/人名/时间节点等），关键不在“打点”本身，而在于把打点意图明确写进规则，并搭配合适的触发与输出结构。它不是靠模型自己猜，而是你用规则告诉它“哪些算重点”“怎么标”“标成什么格式”。
以下分三块说清楚：
一、打点规则必须具体可执行
AI 不会默认知道什么叫“重点”。你需要在规则里定义清楚：
- 打点对象：是专有名词？政策条款？数据结论？还是用户痛点句？
-
标记方式：用【】括起来？加
▶符号？还是生成带颜色标签的 Markdown 表格？ - 输出位置：在原文旁加批注？还是单独输出一个“打点清单”？
例如，一条适合百家号科技稿的打点规则可这样写：
{
"rule_name": "科技稿关键信息打点",
"language_style": "简洁准确",
"min_words": 0,
"max_words": 0,
"structure": ["原文保留", "打点清单"],
"highlight_rules": [
{"type": "数据", "pattern": "\d+\.?\d*[%万亿]+", "label": "? 数据锚点"},
{"type": "产品名", "keywords": ["Model Y", "鸿蒙 NEXT", "骁龙8 Gen3"], "label": "? 产品标识"},
{"type": "时间节点", "pattern": "(202[4-6]|今年|下周|Q[1-4])", "label": "? 时间坐标"},
{"type": "结论句", "trigger_after": ["因此", "可见", "这意味着"], "label": "? 核心判断"}
],
"output_format": "Markdown"
}
二、触发方式决定打点频率和场景
打点不是写完才做，而是可嵌入工作流：
- 手动触发：上传 Word 或 TXT 稿件后，点击“智能打点”按钮，按上述规则运行；
-
自动触发：当新稿件存入指定文件夹（如
/drafts/ready/），系统自动调用 LongCat API 执行打点，并将结果存为_annotated.md； -
编辑中实时提示：接入 VSCode 的 Claude Code 插件，在写作时按快捷键（如
Ctrl+Alt+D）对当前段落即时打点，辅助边写边理逻辑。
三、输出结果要能直接复用
打点不是为了好看，而是为了后续动作：
- 打点后的 Markdown 可直接粘贴进 Notion，标题自动转为 toggle list；
- “打点清单”部分若含标准字段（如
type/text/line_number），就能被下游脚本读取，用于自动生成摘要、PPT要点或审核checklist； - 若需对接 CMS，可配置输出为 JSON 格式，含
{"highlight": "5G-A商用时间", "type": "时间节点", "position": "para_12"}，方便后台程序定位高亮渲染。
不需要额外装插件或改模型。只要规则写得准、触发配得对、输出格式选得合适，LongCat 就能成为你稿件处理流水线里的“智能标尺”。
