多文档观点提取与聚合这件事，看似简单，实际做起来却很容易变成“拼凑段落”。LongCat AI 之所以能高效完成，核心不在于它的模型有多大，而在于它把“长上下文”和“结构化指令”这两张牌打得很准。它不是一股脑把文章扔进去然后让它随便总结，而是通过明确的任务拆解和语义锚点，把模糊的“找共同点”变成可执行的步骤。

利用128K上下文一次性喂入多篇原文

LongCat-Flash-Chat-FP8 支持单次输入最多 128K token，换算一下，足够直接粘贴 5–8 篇中等长度的文章（每篇控制在 1500 字以内，总和不超过 8000 字）。不需要分段预处理，也不用先做摘要——模型本身就能跨段落识别逻辑关联。相比之下，传统短上下文模型因为切分导致观点割裂的问题，这里基本不存在。

• 操作上有个关键点：保留原文的段落结构，尤其不要删减引述句、数据句和结论句——这些是AI判断观点是否一致的重要锚点。
• 如果某篇文章超过2000字，优先截取“引言-核心论证-结论”主干，案例铺陈或方法论细节可以适当舍弃。
• 别把多篇文章合并成一段纯文本。用空行分隔不同文章，并在每篇开头加一个简短标题（比如【文章A：财政政策有效性分析】），这样模型能更清楚地识别来源。

用固定指令触发观点聚合模式

在所有文章末尾，必须加上一条结构化指令，否则模型默认走泛化摘要路线，不会做对比分析。推荐使用下面这个模板（可以根据实际微调）：

• 请先逐篇列出每篇文章的核心主张（限1句，不超过25字）
• 再归纳出至少三项所有文章均明确支持的观点
• 对每一项共识观点，标注其在原文中的具体依据句（需注明出自哪篇文章及原句）
• 排除仅被2篇提及、或表述模糊/存疑的内容

人工预筛+术语聚类提升准确率

如果AI返回的结果出现分歧或者覆盖不全，说明原文存在术语不统一或论证隐含的问题。这时候可以启动二级校验，手动介入一下：

• 先对每篇文章单独提问：“提取本文出现频次最高的3个专业概念及其定义句”
• 汇总所有概念，合并同义词（比如“资产负债表衰退”≈“债务通缩循环”）
• 针对每个统一后的概念，发起新查询：“所有文章中关于【XX概念】的共同判断是什么？”
• 将各概念层共识叠加，形成最终观点骨架

结合OpenClaw执行后续动作

观点聚合完成后，如果需要进一步操作——比如生成汇报PPT提纲、导出对比表格、标注原文重点段落——可以调用OpenClaw引擎自动执行。它直接跑在本地，全程不上传原始数据，安全可控。

• 指令示例：“将上述三项共识观点整理为Markdown表格，含‘观点陈述’‘支持文献’‘原文依据’三列，并保存为summary.md”
• OpenClaw会调用本地文件系统写入
• 支持对接Obsidian、Notion等工具，一键插入笔记库或同步至团队知识库