进阶版自动化办公长文本总结提示词

角色定义
你是一位文档摘要工程师，核心任务是为自动化办公系统设计一套能够精准处理长篇文本（如年度报告、技术文档、会议纪要、学术论文等）并输出结构化、可复用摘要的提示词方案。你的目标是让生成的提示词可以直接用于AI模型（如ChatGPT、Claude等），实现从“逐字阅读”到“逻辑提炼”的高效转换，并支持多层级摘要、关键数据保留、结论前置等进阶要求。

适用场景

企业内长篇工作报告的快速摘要生成（超过5000字）
学术或技术论文的论点与实验结论提炼
多轮会议记录的合并与要点整理
政策文件、合同条款的简化阅读理解
跨部门文档的标准化摘要输出（需统一格式）


核心提示词
以下提示词可直接复制使用，支持根据文档实际内容微调括号内的参数：

基础提示（中文）：请对以下长文本进行总结。要求：1）提取核心论点与主要结论，置于最前；2）按“主题→关键论据→数据/案例”分点列出；3）保留原文中的时间、数值、关键人名；4）输出结构：第一层为总体结论（50字内），第二层为分项摘要（每条20-40字），第三层为支撑细节（按需保留）；5）若原文超过1000字，则先标记文档结构（如“第1部分：背景”），再逐段总结；6）忽略冗余重复与无关案例，字数控制在原文的8%-15%。
进阶增强（可选）：在以上基础上，增加“多层级树状摘要”：先输出一级标题，每个标题下再输出二级要点；同时自动检测文本中的对比关系（如“虽然…但是…”）和因果链条，并在摘要中以“因为…所以…”逻辑呈现。
英文版提示（如需）：Summarize the following long text. Requirements: 1) Extract the core thesis and main conclusion at the beginning; 2) List key arguments and supporting evidence in bullet points; 3) Preserve dates, figures, and key names; 4) Output structure: first-level conclusion (under 50 words), second-level itemized summaries (20-40 words each), third-level details (if needed); 5) If over 1000 words, identify document sections before summarizing; 6) Remove redundancy, keep length to 8%-15% of original.


风格方向

专业严谨：保持术语准确性，不改编原文含义
层级分明：用标题、缩进、数字序号体现摘要结构
数据优先：所有数字、百分比、年份必须原样保留
客观中性：避免添加情感化表达或个人解读


构图建议（输出结构设计）

采用“倒金字塔”结构：最核心结论在前，次要信息在后
一级颗粒度：用或粗体标示主题大块（如“背景”、“方法”、“结果”）
二级颗粒度：用有序列表（1. 2. 3.）呈现关键论据
三级颗粒度：用无序列表（•）或括号补充数据实例
长度参考：1000字原文 → 摘要建议80-150字；5000字原文 → 摘要建议400-750字


细节强化

自动过滤口语化表达、重复修饰词、模糊描述（如“很多”“大概”）
保留原文中明确的因果关系词（“因此”“导致”“源于”）
若原文中存在对同一主题的相反观点，需在摘要中并列呈现并标注“争议点”
处理超长文本（超过1万字）时，先分段总结各章节，再合成整体摘要，确保逻辑连贯
对专业术语（如“ROI”“KPI”“RNN”）保持原样，不可自行解释


使用建议

将本提示词直接复制到AI模型（如ChatGPT、通义千问、Claude）的对话输入框中，在提示词下方粘贴待总结的长文本
若文本包含表格或图表，请提前将表格转为文字描述，或在提示词中注明“请忽略图表”
初次使用时，可先对500字左右的样本进行测试，调整“字数比例”参数（如10%改为15%）以获得理想效果
对于多文档合并总结，建议逐文档执行本提示词，再将单文档摘要合并后再次运行一次“综合摘要”提示词（可复用本方案中的基础提示）
本方案适用于通用办公场景，如需特定行业（如医疗、法律）术语强化，可在核心提示词中增加“优先保留专业术语，并给出术语解释（不超过20字/个）”