技术文档通常篇幅冗长，但真正决定调用效果的，不过就是几个关键参数。LongCat AI 在处理这类文档时，核心思路在于“精准定位”，而非追求“通读全文”。它的真正能力，是能跨段落理解语义，自动将“参数名—作用—取值范围—默认值—使用示例”这五大要素串联起来，最终把晦涩的文档转化成一个可随时查询、可交叉验证的参数知识库。

先明确目标：锁定参数，避免泛读

一篇技术文档中，真正决定调试成败的，往往就那么几个核心参数——例如 temperature、max_tokens、top_p，它们还常常分散在 API 参考、配置说明、错误码表等不同章节。操作时，不要输入“请总结这篇文档”这种宽泛的指令，而应该直接给出具体命令：“列出所有影响输出长度的参数，并说明每个参数的默认值和生效条件”。

上传前做点预处理，效果会显著提升

PDF 文档的格式问题是一个常见隐患。页眉页脚、代码块缩进错乱、表格断裂，都会影响参数提取的准确度。建议：

• 如果是扫描版 PDF，先使用系统自带的 OCR 工具将其转为可选中文文本（LongCat 支持中文识别，但识别质量依赖于原始文本）；
• 如果是官网导出的 PDF，通过浏览器“打印→另存为 PDF”这个操作，可以清除掉大部分冗余样式；
• 上传时，优先选择“API 参考”或“参数说明”这类独立章节的 PDF，比直接上传整本手册要高效得多。

结构化提问，锁定参数细节

泛泛的问题很容易遗漏关键约束。推荐以下三类指令模板：

• 定位型：“在 OpenAI API 文档第 4.2 节中，response_format 参数支持哪些 JSON Schema 类型？是否允许嵌套对象？”
• 对比型：“对比 qwen3-32b 和 longcat2.0 的 context_length 参数，各自最大值、默认值、是否支持动态扩展？”
• 验证型：“文档中提到 stream=True 时 delta 字段必返回，但实际响应中未出现，可能遗漏了哪个前置条件？请引用原文位置。”

交叉验证，不要全信 AI 输出

LongCat AI 提取的参数信息，最终仍需人工核对几个关键点：

• 是否混淆了“请求参数”和“响应字段”。一个典型陷阱是将 usage.prompt_tokens 误认为是可设参数。
• 是否忽略了版本差异。比如某个参数在 v1.2 版本才新增，但文档未明确标注，AI 可能误判为全局可用。
• 数值单位是否准确。例如 timeout 这个参数，文档里有时写“ms”，但示例却用整数，需要仔细比对。

遇到模糊描述时，不要犹豫，立即追问：“请指出该参数定义所在的原文段落编号或截图坐标（如 Page 17, Section 3.1.2）”。