LongCat AI 拥有独特的运作机制——它并不直接解析文档内的文字进行标注，而是借助“图像+指令”的方式，在政策公告、法律文书、农业病害图谱、健身教程等图片素材中，实现核心句子的智能高亮与批注。它无需读取 PDF 或 Word 原始文件，而是处理已经转换为图片格式的内容，例如扫描件、截图或海报。只需一句自然语言指令，即可驱动它完成精准的编辑操作。

那么，它是如何具体执行的？我们分几个场景详细说明。

政策条款自动高亮

模型能够识别图片中文字区域的语义位置，并根据指定的关键词触发高亮。例如，你输入指令：“将‘市场准入’‘融资支持’‘税收优惠’所在段落用黄色背景高亮”，系统会自动定位这些词出现的完整句子或条款区块，仅对相应区域进行涂抹。其余排版、印章、表格均保持原样。此外，它支持多关键词并行处理，不会遗漏跨行或换页的内容。

中文批注智能插入

高亮之后，还能同步添加解释性文字，位置由模型自动判断。例如：“在‘市场准入’条款右侧添加批注：‘本条明确民营企业享受公平市场待遇的具体措施’，使用红色边框+浅灰底色”。文字渲染能够适配中文标点、空格和长句，字体大小、颜色、边框样式均可指定。批注会自动避开原文关键文字，不遮挡、不重叠、不模糊原有信息。

多场景适配的标注逻辑

针对不同类型材料，模型会调用差异化的识别策略。法律文书优先识别带编号的条款项（如“第十二条”“（三）款”），并绑定法条引用；农业病害图结合病斑位置定位，将“防治建议”文字锚定在箭头指向处；健身动作图识别关节或肌肉区域，在发力点附近添加“股四头肌发力”等术语标注。所有标注基于视觉理解，无需 OCR 预处理，小字号、多栏、带水印的图片也能稳定识别。

总体来说，这套逻辑并不复杂，但有一个细节容易被忽略——它真正生效的前提是：先将文档转为清晰的图片（推荐分辨率 ≥300dpi，短边 ≤768px），再上传并下达指令。做好这一步，后续操作才会顺利。