先说一个关键点：LongCat AI 并没有内置“自动生成长文复选框组”的按钮。它本质上是一个专注超长上下文（1M Token）、万亿参数、中文场景深度优化的大模型，核心能力在于理解和生成高质量长文本。所谓的“复选框组”，其实是前端交互或表单生成需求，必须将 LongCat 的文本生成能力与工程封装结合起来才能实现。

那么具体该怎么做？不要指望调用某个内置功能。真正可行的方案是分三步协同：先用 LongCat 生成内容结构 → 再提取可选项逻辑 → 最后渲染成带复选框的 HTML 或 JSON Schema。下面逐一拆解。

第一步：用 LongCat 生成带结构的长文内容
给模型的提示词必须明确要求输出带格式的文本。例如这样写：

“请为‘夏季防晒知识科普’撰写一篇面向大众的长文，包含5个核心注意事项。每个注意事项需独立成段，段首用【要点X】标注，并在段末用括号注明是否属于强制建议（是/否）。最后，将全部5个要点整理为一个无序列表，每项前加‘□ ’符号。”

模型会基于其百万字级别的上下文理解和指令遵循能力，输出带有清晰标记的文本。实测中，LongCat-2.0 对这类带格式约束的生成任务响应非常稳定，尤其在中文语境下能准确识别“□”“【要点】”这些符号的意图。

第二步：从生成文本中提取复选框数据项
拿到输出后，不要手动复制粘贴，直接用轻量规则或正则提取即可：

• 匹配 【要点\d+】(.+?)\s*（强制建议：(是|否)） 提取标题与属性
• 或按 □\s+(.+?)\n 提取带复选框符号的条目
• 输出标准 JSON，例如：

  [
  {"label": "外出前30分钟涂抹防晒霜", "required": true},
  {"label": "每2小时补涂一次", "required": false},
  {"label": "阴天也需使用SPF30以上产品", "required": true}
  ]

第三步：前端或服务端渲染为可交互复选框组
有了结构化数据，就可以自由对接了：

• Web 页面：用 JS 动态生成 ... 组
• CMS 后台：存为字段配置，供编辑器调用
• 表单工具（如 Formily、React Hook Form）：直接传入 schema 渲染

需要强调的是：LongCat 不负责渲染，也不生成 HTML 标签——它只保证语义准确、条目完整、逻辑自洽。真正让“复选框组”活起来的，是你用它输出的内容作为数据源。

如果你使用的是 LongCat-Image-Edit 这类下游应用，它也不处理文本表单；但如果你在搭建自己的智能表单系统，把 LongCat-2.0 作为后端推理服务接入，就能实现“输入主题 → 输出带校验逻辑的复选框清单”。整个链路轻量、可控，而且中文表达的自然度远超通用模型。