longcat ai通过128k长上下文与结构化指令实现多文档观点提取与聚合：支持5–8篇原文一次性输入，保留段落结构并用空行分隔、加标题；末尾必须添加指定指令模板以触发逐篇主张提取、共识归纳及依据标注；辅以人工预筛、术语聚类和openclaw执行后续动作。
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LongCat AI 能高效完成多文档观点提取与聚合，关键在于善用其长上下文能力与结构化指令机制。它不是简单“读完就总结”，而是通过明确任务拆解+语义锚点引导，把模糊的“找共同点”变成可执行步骤。
利用128K上下文一次性喂入多篇原文
LongCat-Flash-Chat-FP8支持单次输入最多128K token，意味着可直接粘贴5–8篇中等长度文章（每篇控制在1500字内，总和不超过8000字），无需分块或摘要预处理。模型能跨段落识别逻辑关联，避免传统短上下文模型因切分导致的观点割裂。
- 操作时建议保留原文段落结构，不删减引述句、数据句和结论句——这些是AI判断观点一致性的关键锚点
- 若某篇文章超过2000字，优先截取“引言-核心论证-结论”主干，剔除案例铺陈或方法论细节
- 避免合并成一段纯文本；用空行分隔不同文章，并在每篇开头加简短标题（如【文章A：财政政策有效性分析】）
用固定指令触发观点聚合模式
在所有文章末尾，必须添加结构化指令，否则模型默认执行泛化摘要而非对比分析。推荐使用以下模板（可微调）：
Langcache Semantic Caching for OpenClaw
下载
当用户请求“启用语义缓存”、“缓存LLM响应”、“降低API成本”、“加速AI响应”、“配置LangCache”、“搜索语义缓存”、“存储响应到缓存”，或提及Redis LangCache、语义相似性缓存、LLM响应缓存时使用此技能。提供与Redis LangCache托管服务的集成，用于对提示和响应进行语义缓存。
- 请先逐篇列出每篇文章的核心主张（限1句，不超过25字）
- 再归纳出至少三项所有文章均明确支持的观点
- 对每一项共识观点，标注其在原文中的具体依据句（需注明出自哪篇文章及原句）
- 排除仅被2篇提及、或表述模糊/存疑的内容
人工预筛+术语聚类提升准确率
当AI返回结果出现分歧或覆盖不全时，说明原文存在术语不统一或论证隐含的问题。此时可启动二级校验：
- 对每篇文章单独提问：“提取本文出现频次最高的3个专业概念及其定义句”
- 汇总所有概念，合并同义词（如“资产负债表衰退”≈“债务通缩循环”）
- 针对每个统一后的概念，发起新查询：“所有文章中关于【XX概念】的共同判断是什么？”
- 将各概念层共识叠加，形成最终观点骨架
结合OpenClaw执行后续动作
观点聚合完成后，若需进一步操作（如生成汇报PPT提纲、导出对比表格、标注原文重点段落），可调用OpenClaw引擎自动执行：
- 指令示例：“将上述三项共识观点整理为Markdown表格，含‘观点陈述’‘支持文献’‘原文依据’三列，并保存为summary.md”
- OpenClaw会调用本地文件系统写入，全程不上传原始数据
- 支持对接Obsidian、Notion等工具，一键插入笔记库或同步至团队知识库
