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掌握和 AI 对话的艺术

Text Summarization

text summarization prompts(overview)

text summarization / explanation 这类任务的核心是:明确受众 + 明确目的 + 明确输出结构。同一段材料,面向高管、产品、工程师的总结深度完全不同;同样是“总结”,用于决策、汇报、复盘、学习也会导致输出格式差异。

这一页提供一套可复用的总结模板与写法,帮助你快速把“长文本”压缩为“可执行的短信息”。

什么时候需要 LLM 总结

  • 信息过载:会议纪要、长文、研究报告、客户访谈
  • 快速决策:用 1-3 分钟获取关键结论、风险、下一步
  • 对外沟通:把复杂内容翻译给非技术读者
  • 结构化输出:需要 JSON、表格、要点清单

基本要素(建议每次都写清楚)

  1. 角色与受众:写给谁看?(高管/产品/工程师/客户/学生)
  2. 目的:做什么用?(决策/汇报/复盘/学习)
  3. 长度:要多短?(80 字/5 个要点/1 张表)
  4. 格式:要怎么输出?(要点/表格/JSON)
  5. 注意事项:是否保留数据/时间/引用/术语

快速模板(Copy & Paste)

模板 A:要点总结

请将以下内容总结为 5 条要点,面向产品经理。
要求:每条不超过 20 字;保留关键数据与时间。
输入:
"""
{{TEXT}}
"""

模板 B:决策摘要

你是公司运营负责人,请输出一份决策摘要。
格式:
- 结论:
- 依据:
- 风险:
- 下一步:
输入:
"""
{{TEXT}}
"""

模板 C:结构化 JSON

输出 JSON,字段固定为:
{
  "summary": "string",
  "key_points": ["string"],
  "actions": ["string"],
  "risks": ["string"]
}
输入:
"""
{{TEXT}}
"""

影响效果的关键参数

  • 压缩比:给出“字数/条数/段落数”能显著稳定输出
  • 保留细节:如果必须保留数字、时间、名称,请显式说明
  • 风格与语气:简洁、正式、对外、对内,需要在指令里写清楚
  • 结构化格式:最好使用固定字段或固定顺序,便于复用

常见变体

1) 分层总结(逐层压缩)

先用 3 句话总结,再输出 5 条要点。

2) 对比式总结

输出“共识/分歧/未解决问题”三个部分。

3) 面向不同受众

输出两版:
1) 给高管:1 段 + 3 个要点
2) 给工程师:5 个要点 + 风险清单

质量检查清单

  • 是否满足长度/格式要求?
  • 是否覆盖核心结论与关键数据?
  • 是否删除了无关细节?
  • 是否能直接用于下一步动作?

小提示

  • 用分隔符包裹输入(如 """)避免模型混淆
  • 先给结构,再给内容,结构越明确越稳定
  • 需要可执行输出时,优先 JSON 或表格

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