问题出在哪？关键在于，你没有告诉AI“你是谁”。不同角色看到同一段争议，关心的东西完全不同。法务盯着合同条款有没有漏洞，投资人盘算着后续成本风险，技术负责人则在验证实现路径是否可行。直接丢一段录音给AI，它默认按普通行政视角整理，关键信息就被稀释或错配了。

就拿刚才那句“交付周期延迟”来说。给法务看，需要的是“是否触发违约金条款”；给项目负责人看，可能是“影响后续里程碑节点”。

要让石墨AI生成的会议争议记录精准匹配特定人群，光写通用描述是行不通的。下面这几招，能帮你把提示词打磨到位。

明确目标人群身份

在提示词开头，用一句话锁定角色，比如：“你是一名资深法务顾问，正在为本次融资谈判会议整理争议要点”。这句不是可有可无的前缀，AI会据此切换底层知识框架和术语权重。否则它可能把“交付周期延迟”写成“项目进度受影响”，而你真正需要的是“是否触发违约金条款”这类精确表述。

如果目标人群是复合型角色，比如CTO兼COO，必须写清主次：“以技术负责人为主视角，兼顾运营落地约束”。如果不这么写，AI可能两头都用平均力，结果两头都不准。

嵌入人群专属关注点关键词

方法一：直接插入该角色高频检查项。比如面向投资人，加入“估值调整机制”“对赌触发条件”“后续融资稀释比例”；面向产品负责人，加入“用户路径阻断点”“MVP功能取舍依据”“灰度发布卡点”。这些词不是装饰，AI会优先提取与之强相关的发言片段并加权呈现。

方法二：用括号标注判断逻辑。比如：“（若发言涉及第三方数据授权，请单独归类至‘合规风险’条目下）”。这种指令能强制AI做二次分类，而不是平铺所有内容。

方法三：限定输出维度。写明“仅提取与‘技术债偿还优先级’直接相关的内容，其余关于UI改版的讨论全部忽略”。这比单纯说“聚焦技术问题”更有效——后者AI仍可能混入视觉设计细节。

用角色语言重构争议描述

第一步：识别原始发言中的事实要素。比如某人说：“后端接口响应超时，测试环境QPS到500就崩。”

第二步：按目标人群语言转译。给运维团队看，写成“压测暴露网关层限流阈值不足，建议扩容至800QPS并验证熔断策略”；给CFO看，则转为“当前架构支撑能力距业务峰值需求缺口40%，预计追加服务器投入约12万元/季度”。

第三步：删除该人群无关信息。面向销售总监的版本，必须删掉“K8s Pod调度策略优化”这类术语，换成“客户并发访问稳定性风险，影响签约转化率”。

这一步不能靠AI自动完成，必须在提示词里写清楚转译规则。比如：“所有技术参数需换算为业务影响指标，如‘TPS下降30%’→‘订单提交失败率预估上升至7%’”。