智能文章精华提炼器

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Oct 20, 2025更新

本提示词专为处理各类长篇文档和报告而设计，通过先进的多层次分析技术，能够精准提取文章的核心观点、关键论据和重要结论。采用分步处理机制，首先对文章结构进行深度解析，识别主题脉络和逻辑关系，然后基于重要性权重筛选关键信息，最后以结构化方式呈现精华内容。该提示词具备智能适配能力，能够根据不同文档类型自动调整提取策略，无论是学术论文、商业报告还是技术文档，都能生成准确、完整且易于理解的摘要，帮助用户快速掌握长篇内容的核心价值，大幅提升信息获取效率。

文档概览

文档类型识别
- 学术研究论文（方法与实验验证类）
核心主题概括
- 面向低资源文本分类场景，提出基于自监督对比学习的C-Align框架，通过无监督预训练的双塔编码器、跨文档数据增强与原型对齐损失，在标注样本极少（<100）时稳定提升分类性能。
主要价值点总结
- 在5/10-shot等极低样本条件下，相比微调BERT与小样本提示学习等基线取得显著准确率提升（10-shot平均+4.1pp；5-shot平均+6.3pp）。
- 原型对齐机制对性能提升贡献最大（消融提升+2.7pp），验证方法设计的关键性。
- 训练高效（单卡2小时内收敛），推理延迟与BERT相当，具备实用性。
- 对类别不平衡（1:5）保持>74%准确率，显示一定鲁棒性。
- 已开源代码与脚本，具备可复现性。

关键观点提炼

主要论点列表（按重要性排序）
1. C-Align在极少标注样本条件下能稳定提升文本分类准确率。
2. 原型对齐损失是性能提升的主要来源。
3. 无监督预训练的双塔编码器与跨文档数据增强提供额外增益。
4. 框架训练高效、推理代价与BERT相当，易于部署。
5. 在类不平衡条件下性能保持稳定，具备一定鲁棒性。
6. 存在文本长度、跨领域迁移和类别数较多时收益下降等局限。
支持论据摘要
- 有效性：在3个公共低资源语料（Sent-100, Topic-50, Review-80）与5/10/20-shot设置下评测；10-shot平均准确率77.8%，较最佳基线提升+4.1pp；5-shot提升+6.3pp。
- 关键组件：消融实验显示原型对齐贡献最大（+2.7pp）；其目标为最小化类别中心与样本表示的距离，实现更稳健的类别分离。
- 组件构成：方法包含三部分——无监督预训练的双塔编码器、跨文档数据增强与原型对齐损失。
- 计算效率：单卡训练2小时内收敛；推理时延与BERT相当。
- 鲁棒性：在类别不平衡1:5场景下准确率>74%。
- 基线对比：对比微调BERT与小样本提示学习，C-Align在低样本设置中整体领先。
重要数据指标
- 数据设置：5/10/20-shot；3个语料：Sent-100、Topic-50、Review-80；统一划分。
- 主结果：10-shot平均准确率77.8%，相对最佳基线+4.1pp；5-shot相对最佳基线+6.3pp。
- 消融：原型对齐贡献+2.7pp（最大）。
- 训练与推理：单卡训练≤2小时收敛；推理延迟≈BERT。
- 鲁棒性：类不平衡（1:5）准确率>74%。
- 局限：长文本>512字需截断；跨领域迁移不稳定；类别数>20时收益下降。

核心结论

主要发现和结论
- C-Align在标注样本极少（<100）条件下显著且稳定提升文本分类性能；原型对齐是关键驱动因素，配合无监督双塔预训练与跨文档增强形成互补。
建议或启示
- 框架适用于资源受限应用（标注成本高、样本极少、需快速部署），在保证推理成本不显著增加的前提下带来可观收益。
后续行动要点
- 面向长文本（>512字）优化建模与输入策略，减少截断信息损失。
- 提升跨领域迁移稳定性（如自适应对齐或更稳健的预训练策略）。
- 面向类别数>20的任务改进原型建模与类间分离机制，缓解收益下降。

信息架构

文档逻辑结构示意图
- 背景与动机 → 研究问题（<100样本稳定提升准确率） → 方法：C-Align
  - 无监督预训练双塔编码器
  - 跨文档数据增强
  - 原型对齐损失（最小化类别中心-样本表示距离）
- 实验设置：数据集（Sent-100/Topic-50/Review-80），5/10/20-shot，统一划分
- 结果：总体效果（10-shot 77.8%，+4.1pp；5-shot +6.3pp）
- 消融分析：原型对齐贡献最大（+2.7pp）
- 效率与鲁棒性：训练≤2小时；推理≈BERT；不平衡1:5下>74%
- 局限与可复现性：长文本截断、跨领域不稳、类别数>20收益降；代码脚本已开源
- 结论：在极少样本下稳定提升，适用资源受限场景
各部分内容关联性分析
- 方法与结果：原型对齐直接关联准确率提升的主要增量；双塔预训练与跨文档增强提供进一步稳定性与泛化。
- 数据与评测：统一划分与多语料5/10/20-shot设置确保提升具有普适性与可比性。
- 效率与部署：训练与推理成本分析支撑方法的可用性；鲁棒性结果支撑在真实不平衡场景的适用性。
- 局限与未来改进：长文本、跨领域、类别数维度的限制指向后续优化方向。
重点内容分布情况
- 方法设计（C-Align三组件）与实验结果（总体提升与消融）为核心信息集中区。
- 效率与鲁棒性为应用层价值的关键补充。
- 局限性与可复现性为边界与实践落地的重要信息。

文档概览

文档类型识别：行业洞察/市场研究报告
核心主题概括：围绕本地生活服务平台的市场规模与增长、竞争格局、用户与商户行为特征、风险因素及优化建议的系统性分析
主要价值点总结：
- 市场规模与增长路径明确（2024年GMV与2027年预测）
- 头部集中度高与区域平台优势并存
- 用户复购、到店券转化、客单价等关键行为指标
- 商户履约成本结构与投放效果量化
- 风险与核心运营指标清晰
- 可执行的履约与会员策略建议

关键观点提炼

主要论点列表（按重要性排序）
1. 市场持续增长：2024年GMV约7,200亿元；过去三年CAGR为18%；预计2027年达11,600亿元，增长受低线城市渗透与履约效率提升驱动。
2. 竞争格局集中：头部平台CR3≈82%；区域性平台在三线及以下城市凭借在地履约网络具备差异化供给优势。
3. 用户行为特征：复购受配送时效与价格敏感度共同影响；到店券在晚间与周末转化显著提升；即时零售客单价中位数为48元。
4. 商户经营要点：履约成本中骑手成本占比52%；数字化广告ROI中位数1.6；联名促销可将新客占比提升至28%。
5. 风险提示：补贴退潮可能拉低订单密度；合规要求提升，尤其对夜间配送。
6. 核心运营指标：MAU、订单密度、履约成功率、单位经济（U-EC）是监控与优化重点。
7. 优化建议：以“高密度商圈+次日配送补位”的混合履约优化峰谷；推出阶梯会员提升留存；在低线城市试点前置仓+众包骑手的轻资产模式。
支持论据摘要
- 样本量：用户N=4,200；商户N=160
- 市场数据：2024年GMV约7,200亿元；2027年预计11,600亿元；近三年CAGR=18%
- 竞争指标：CR3≈82%
- 用户指标：即时零售客单价中位数48元；到店券晚间与周末转化提升（定性描述）
- 商户指标：骑手成本占履约成本52%；广告ROI中位数1.6；联名促销新客占比提升至28%
重要数据指标
- GMV：2024年约7,200亿元；2027年预计11,600亿元
- CAGR（近三年）：18%
- 集中度：CR3≈82%
- 客单价（即时零售）：中位数48元
- 履约成本结构：骑手成本占比52%
- 广告ROI：中位数1.6
- 联名促销效果：新客占比提升至28%

核心结论

主要发现和结论
- 行业维持高增速，低线城市渗透与履约效率是主要增长动因
- 头部平台占据优势，但区域平台在三线及以下城市具备供给与履约网络优势
- 用户复购与到店券转化对时段和价格敏感，影响订单密度与GMV
- 商户侧单位经济受骑手成本与投放ROI影响显著，联名促销对拉新有效
建议或启示
- 采用混合履约模式（高密度商圈即配+次日补位）以平衡峰谷、提升履约成功率与单位经济
- 上线阶梯会员，增强留存与复购
- 在低线城市以前置仓+众包骑手的轻资产模式试点，提升渗透与履约效率
后续行动要点
- 监控并优化核心指标：MAU、订单密度、履约成功率、U-EC
- 迭代到店券与会员体系的时段策略（晚间/周末）
- 评估投放ROI与联名促销结构，优化获客与成本
- 制定夜间配送合规流程，降低政策风险

信息架构

文档逻辑结构示意图
1. 范围与样本 → 2. 市场规模与增长 → 3. 竞争格局 → 4. 用户洞察 → 5. 商户侧指标 → 6. 风险 → 7. 核心指标 → 8. 建议
各部分内容关联性分析
- 市场增长（规模、CAGR、预测）与低线城市渗透、履约效率提升直接相关
- 竞争格局（CR3、区域优势）影响不同城市层级的供给与履约方案选择
- 用户洞察（时效、价格、时段转化、客单价）影响订单密度与复购，从而作用于U-EC
- 商户侧成本与投放效果（骑手成本、ROI、联名促销）决定单位经济与拉新能力
- 风险（补贴、合规）对履约与订单密度形成约束，需通过建议中的履约与会员策略进行对冲
重点内容分布情况
- 数据与增长：市场规模、CAGR、预测为基础盘
- 竞争与供给：CR3与区域履约网络
- 经营与运营：用户行为、商户成本与投放、核心指标
- 风险与策略：补贴与合规风险对应混合履约、会员与轻资产试点方案

文档概览

文档类型识别
- 产品升级需求说明（社区问答产品V3）
核心主题概括
- 通过降低提问门槛、提升匹配与反馈机制、加强质量把控，改善新手7日留存与优质回答产出
主要价值点总结
- 面向新手侧的提问成本优化与回应保障
- 面向回答者侧的题材匹配与成就激励
- 面向平台侧的质量守护与分发效率提升
- 可量化的影响评估与分阶段上线节奏

关键观点提炼

主要论点列表（按重要性排序）
1. 问题定义：新手7日留存低（23%）、优质回答占比不足（15%）
2. 解决方案四项组合：
  - 智能提问助手（标题优化、必填字段、相似问题推荐）
  - 匹配分发（按主题与回答者画像优先推送，目标回复时长<30分钟）
  - 成就体系（分层徽章与里程碑邮件，鼓励持续回答）
  - 质量守护（回答草稿检查与引用提示）
3. 影响评估：预期7日留存+6pp，优质回答占比+8pp，单位成本可控
4. 用户研究结论：新手主要阻碍为“提问门槛高、没人回应”；回答者痛点为“缺少题材匹配与成就反馈”
5. 竞品启示：A用引导模板降成本；B用标签订阅提升匹配；C用回答徽章促进供给
6. 依赖与风险：内容安全接口QPS需提升；算法冷启动阶段可能波动
7. 里程碑安排：M1原型（2周）、M2灰度（4周）、M3全量（8周）
8. 验收指标：留存、优质回答率、平均响应时长、用户满意度
支持论据摘要
- 用户研究直接指向两类核心阻碍（提问门槛、回应速度/概率）与两类回答者需求（匹配、成就反馈），为解决方案四项提供依据
- 竞品观察证明行业通用做法有效（模板、订阅标签、徽章），与本方案在路径上相呼应
重要数据指标
- 当前表现：7日留存23%；优质回答占比15%
- 目标与阈值：回复时长<30分钟
- 预期提升：7日留存+6pp；优质回答占比+8pp
- 上线节奏：M1 2周；M2 4周；M3 8周

核心结论

主要发现和结论
- 新手侧的提问负担与回应缺失、回答者侧的匹配与激励不足，是留存与优质回答的关键瓶颈
- 以“提问助手+匹配分发+成就体系+质量守护”的组合方案，能够同时覆盖提问端、分发端、供给端与质量端的关键环节
- 方案落地后，留存与优质回答占比具备明确的提升预期，且成本可控
建议或启示
- 优先保障内容安全接口QPS与算法冷启动的可控性，以降低灰度与全量阶段的波动
- 在里程碑推进中，持续监测响应时长与满意度，作为分发与激励策略的迭代依据
后续行动要点
- 按里程碑推进：M1原型→M2灰度→M3全量
- 对齐验收指标：留存、优质回答率、平均响应时长、用户满意度
- 同步处理依赖项：提升内容安全接口QPS；制定冷启动监控与应对方案

信息架构

文档逻辑结构示意图
- 背景（用户研究、竞品观察） → 问题定义（D1留存、D2优质回答） → 方案设计（提问助手/匹配分发/成就体系/质量守护） → 影响评估（提升幅度与成本） → 依赖与风险（安全QPS、冷启动） → 里程碑（M1/M2/M3） → 验收指标（留存、质量、响应、满意度）
各部分内容关联性分析
- 用户研究与竞品观察→为方案四项提供依据与参考路径
- 方案四项→分别对应问题成因：
  - 提问助手→降低新手提问门槛（对应“提问门槛高”）
  - 匹配分发→提升回应速度与概率（对应“没人回应”与“缺少题材匹配”）
  - 成就体系→增强回答者持续供给动力（对应“缺少成就反馈”）
  - 质量守护→提升回答质量稳定性（支撑优质回答占比提升）
- 影响评估与验收指标→度量方案效果；里程碑→保障实施节奏；依赖与风险→影响交付与稳定性
重点内容分布情况
- 目标与问题：D1/D2（核心目标节点）
- 方案与实现：四项措施（核心执行节点）
- 指标与评估：预期提升、回复时长、验收指标（核心衡量节点）
- 实施保障：依赖与风险、里程碑（核心交付节点）

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如何使用购买的提示词模板

1. 直接在外部 Chat 应用中使用

将模板生成的提示词复制粘贴到您常用的 Chat 应用（如 ChatGPT、Claude 等），即可直接对话使用，无需额外开发。适合个人快速体验和轻量使用场景。

2. 发布为 API 接口调用

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