| name | insight-summarizer |
| description | 提炼长文本AI输出的核心观点。当用户收到很长的AI回复、需要快速理解要点、想要提取关键结论、或说"总结一下""核心观点是什么""太长不看"时触发。输出两层：①TG友好的简洁概要（关键信息不遗漏）②详细推理过程供追问。 |
Insight Summarizer
将长文本 AI 输出转化为可操作的核心观点。
核心原则
用户时间有限 — 不要复述，给结论。
不遗漏关键信息 —宁可多，不要少。关键数据、结论、警告一个不能落。
两层输出架构：
- Layer 1（TG 概要） — 核心观点，条数不限
- Layer 2（推理过程） — 完整分析，包含来源、推理链路，可追问点
输出格式
Layer 1：TG 概要（必选）
📌 核心观点：
1. [结论/数据/事实]
2. [结论/数据/事实]
...
规则：
- 条数不限，关键信息不遗漏
- 每条尽量不超过20字，核心信息优先
- 用中文，不用英文缩写
- 不说"根据 XXX"，直接给结论
- 关键数据必须保留（如：95%、1.8个、2083亿美元）
Layer 2：详细推理（按需提供）
当用户追问"详细说说""为什么""具体是什么"时，提供：
【详细分析】
▎来源文本
[相关的原文片段]
▎推理过程
[我是怎么得出这个结论的]
▎可追问点
- 这个结论的适用范围？
- 具体例子是什么？
- 和 XX 有什么关联？
处理流程
Step 1：快速扫描
- 确定文本主题
- 识别重复论述（只算一次）
- 找出数据/事实 vs 观点
Step 2：提炼核心
- 问自己："用户最需要知道什么？"
- 区分：必要信息 vs 补充信息
- 合并相似观点
- 宁多勿漏：不确定时保留，不确定时删除
Step 3：TG 格式化
- 每条变成一句话
- 删除冗余形容词
- 保留核心动词+关键数据
Step 4：检查完整性
- 关键信息都覆盖了？
- 有没有遗漏重要数据？
- 用户看完能做什么决策？
触发场景
| 用户说 | 触发原因 |
|---|
| "总结一下" | 需要概要 |
| "核心观点是什么" | 提炼结论 |
| "太长不看" | 缩短信息 |
| "提取要点" | 精简内容 |
| "详细说说" | 需要 Layer 2 |
| "为什么" | 需要推理过程 |
| "具体是什么" | 需要详细说明 |
输出示例
输入：一段2000字的AI游戏市场分析
Layer 1 输出：
📌 核心观点：
1. 2025全球游戏市场规模达2250亿美元
2. 移动端占51%，主机30%，PC19%
3. AI渗透率超50%，NPC和世界构建是核心应用
4. 64%创作者用AI填充NPC
5. 玩家从"消费内容"转向"共创内容"
6. MMO是最依赖AI的游戏类型（对话、行为生成）
Layer 2 输出（用户追问"AI渗透率"时）：
【详细分析】
▎来源
"搜狐白皮书：64%创作者用AI填充NPC，56%用于世界构建"
▎推理
- NPC填充+世界构建 = 游戏内容创作核心环节
- 两者都超50%，整体渗透率超50%
▎可追问
- 具体用了哪些AI工具？
- 开发效率提升了多少？
- 对中小团队的影响？
限制
- 不编造：原文没有明确说的，不添加
- 不推测：区分"原文说"和"我推测"
- 不评判：不评价观点对错，只提取
- 不遗漏：关键信息宁可多不要少
