将内容提炼至核心，兼顾受众进行压缩、格式选取与质量验证。
核心原理 : 好总结在消除噪音的同时保留意义
功能概述
核心原理 : 好总结在消除噪音的同时保留意义是一项面向实际任务的技能，主要用于坏的会降低临界点或错过观众；Summarization = 压缩+ 保存+ 适应；
核心要点
- Protocol.；
- Analyz。
- 它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中，帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
使用与执行
使用时应结合输入条件选择合适的执行方式，核对必要参数、依赖环境与输出内容，并按原始要求处理异常情况。该技能适合需要稳定复用相关能力的场景，可作为自动化工作流的一部分，也便于后续检查、调整和扩展。从功能定位来看，该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程，使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。
结果检查与注意事项
实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数，再依据技能说明逐步执行；若输入条件不完整，应先补齐信息或采用保守配置，避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期，并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理；涉及批量任务时，还应保存进度，避免中断后重复操作。
核心原则
优秀的摘要在消除冗余信息的同时保留原意；糟糕的摘要则会遗漏关键要点，或脱离目标受众。
摘要生成 = 压缩 + 保真 + 适配
流程协议
分析 → 选择技术 → 提取 → 压缩 → 格式化 → 验证
1. 分析
开始摘要前，需明确以下要素：
- 原文长度 —— 如推文（tweet）vs. 书籍章节
- 复杂度 —— 技术性、叙事性、数据密集型等
- 目标受众 —— 专家、普通读者、高管、学生等
- 使用目的 —— 快速概览、决策支持、学习辅助等
2. 选择技术
根据内容类型匹配摘要技术（详见 techniques.md）：
| 内容类型 | 推荐技术 |
|---|---|
| 简单/短文本 | Zero-shot direct |
| 技术性/复杂文本 | Chain-of-thought |
| 面向特定受众 | Role-based |
| 需保持风格一致性 | Few-shot |
| 有严格要求 | Instruction-heavy |
3. 提取
识别关键信息：
- 核心论点或主旨（thesis）
- 关键支撑点（最多 3–5 个）
- 关键数据或证据
- 结论及引申含义
准则： 若无法准确识别核心论点，则说明尚未真正理解原文。
4. 压缩
按需应用不同压缩层级：
- TLDR —— 1 句话，仅保留核心信息
- Brief —— 2–3 句话，涵盖核心信息与关键支撑
- Standard —— 一段文字，覆盖主要要点
- Extended —— 多段文字，保留细微差别与上下文
5. 格式化
输出格式应匹配使用目的（详见 formats.md）：
- 要点式（bullet points）—— 便于快速浏览
- 段落式（paragraph）—— 适合连续阅读
- 结构化分节（structured sections）—— 适用于正式报告
- 推文长度（tweet-length）—— 适配社交媒体发布
6. 验证
交付前务必核查以下项目：
- 核心信息是否完整保留？
- 关键要点是否均已涵盖？
- 是否遗漏任何不可替代的关键内容？
- 表达方式是否契合目标受众？
- 篇幅是否符合使用目的？
输出标记规范
📝 SUMMARY ([层级]: [字数]) [内容] 💡 KEY POINTS • [要点 1] • [要点 2] ⚠️ OMITTED (如适用) [被删减的内容及其原因]
拒绝摘要的情形
当原文存在歧义、内在矛盾且无明确解决方案，或摘要必然导致用户所需的关键细微差别丢失时，应拒绝执行摘要任务。
参考文档：techniques.md、formats.md
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