vibeknow ai按三步识别重点：先识别原生标题样式，再捕获列表符号及独立行关键词，最后检测带特定标签的表格；手动加粗、缩进或pdf图片ocr文本均无效，须用原生样式和独立行标记。
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VibeKnow AI能自动识别文档中的标题层级、加粗段落、列表项和图表说明，但无法像人类一样理解“重点”背后的逻辑权重或业务意图——它只按预设规则提取结构信号，不判断哪段话对你的客户、老板或考试更重要。
AI识别“重点”的真实机制
第一步：上传Word或TXT后，VibeKnow会扫描所有【原生标题样式】（如“标题1”“标题2”），这些是它认定的第一级重点信号；手动设置的加粗、变色、下划线等格式一律忽略。
第二步：自动捕获以“- ”“●”“①”开头的独立行，以及含“核心”“关键”“必须”“严禁”等词的短句——但仅限整行匹配，若这些词藏在长段落中间，AI不会高亮。
第三步：检测表格周围是否带有“数据结论”“对比结果”“风险提示”类文字标签，有则将整张表标记为高优先级内容；没有标签的表格，哪怕数值再异常，AI也当普通数据处理。
为什么你标了重点，AI却视而不见
方法一：你在Word里用空格缩进+加粗写了一段“⚠️注意：此处为考试必考点”，AI不会识别。因为【缩进不是结构标记，加粗不是语义标记】，它只认标题样式、列表符号和独立成行的关键词前缀。
方法二：你把PDF转成图片再OCR识别成TXT，文字全变成乱码或断行错位，AI连句子都拼不完整，更别说找重点。必须用原文档格式上传，或确保OCR输出为纯文本且段落回车清晰。
真正让AI“读懂重点”的操作路径
第一步：打开原始Word文档 → 全选全文 → 点击「开始」选项卡 → 「样式」面板中逐段应用「标题1」「标题2」「强调」等原生样式，不要用字体加粗替代。
第二步：将所有需要突出的关键句单独成行，在句首插入“★ ”或“【重点】”，保存为UTF-8-BOM编码TXT后再上传。
第三步：上传后立即点击右侧面板「结构诊断」→ 查看AI标出的重点段落占比。若低于40%，说明样式应用不到位，需返回补全标题层级或补充轻量标记。
