长文摘要的三段式提示词写法
让 AI 摘要一篇两三千字的文章，一句话就够了。但面对几十页的行业报告，一句话摘要经常翻车：丢重点、编数字、后半段开始「自由发挥」。这时候要用三段式。
为什么一段式会翻车
长文本下，模型要在一次回答里同时完成「理解结构」「提取事实」「压缩表达」三件事。塞在一起做，每一件都容易打折。三段式就是把它们拆开，每段只干一件事。
第一段：先要骨架
不急着摘要，先让 AI 把文章的「目录」搭出来：
只读这份材料的结构，不要复述内容：
1. 用不超过 8 个小标题概括它的章节脉络
2. 每个小标题下用一句话说明该部分讲了什么
3. 标注哪些部分是数据陈述、哪些是观点论证
拿到骨架，你就知道这份材料值不值得精读，以及下一步该盯哪一段。
第二段：按骨架分段提取事实
针对第一段里「数据陈述」的部分，逐段提取：
针对材料中「市场数据」部分：
1. 提取所有关键数字，保留原始口径和年份
2. 每个数字注明它支撑的结论
3. 只使用原文出现的信息，找不到就写"未提及"
「找不到就写未提及」这句是防幻觉的关键——给了模型一个体面的出口，它就不会硬编。
第三段：压缩成金句
有了骨架和事实，最后的摘要就是组装工作：
基于上面的骨架和事实清单，输出最终摘要：
1. 一句话总结（不超过 30 字）
2. 三条要点（每条不超过 25 字）
3. 附一节"值得注意的反方信息"（如原文有）
省token的变体
报告不涉密、又嫌三段麻烦时，可以用单段变体：把三步写成一条提示词里的三个编号任务，让模型按顺序输出。效果略打折，但一次调用搞定，适合批量处理。
不同材料怎么调参数
三段式是骨架，不同材料要微调填法：
- 论文：第一段让模型额外标注「研究问题、方法、样本量」，第二段重点提实验数据与显著性，第三段要求「一句话说清这篇论文到底改进了什么」。
- 会议记录：事实提取改为「结论 + 待办 + 负责人」，并加一句「发言含糊的地方标注待确认」，防止它替与会者做决定。
- 法律或合规文本：给每段加一句「逐条对应原文条款编号，不要合并条款」，宁可啰嗦也不能混。
一个通用原则：材料的「刚性」越强，提取粒度就要越细，自由发挥的空间就要压得越小。
两个常见疑问
问：三段会不会比一段更贵？ 会多一两次调用，但 input 里的长材料只用读一遍，第二三段传的是提炼结果，实际总量常常反而更低。更重要的是质量：长文一段式摘要的返工率远高于三段式。
问：材料特别长，一次贴不进去怎么办？ 按章节切片，对每片各跑一次「第二段：事实提取」，把结果合并后再跑第一、三段。骨架从目录来，事实按片提取，最后统一压缩——顺序不变，只是把「读」分摊到了多次调用里。
配套工具
摘要写完，先用文本统计与清洗清掉材料里的空行和重复行，再喂给模型，能省不少 token；长材料发之前，用 Token 估算确认没超上下文。