让 AI 帮我做文档和长文摘要提炼之后，我总结了三个它最容易把重点搞丢的坑

有阵子我把所有长文都交给 AI 出摘要，心想总算不用自己硬读了。直到有一次，一份 30 页的方案，AI 给我总结得漂漂亮亮，我照着去汇报，结果被问到一个最关键的约束条件——摘要里压根没提。那一下把我打回了原形：摘要看着顺，不代表它真的抓住了要害。

我的流程后来变成：先自己通读、把关键段划出来，再让 AI 基于我标好的重点去扩写摘要，而不是把整篇往里一丢就等它给结论。这一改，踩坑少了一大半，但下面三个问题还是绕不开。

第一个坑，它会把「篇幅长、看起来重要」的废话段当成重点。真正一句定生死的约束，往往就藏在某个不起眼的脚注里，AI 因为那句话短、不显眼，很容易一带而过。我现在会强制在提示里列清楚「必须包含哪些字段」，把主动权拿回来一部分。

第二个坑更阴：摘要会自我合理化。原文里含糊的地方，它不会老老实实标「此处不明」，而是补成一个确定结论，读起来特别顺，其实是它自己编的圆。我有次就信了它摘要里的「预计可节省 40%」，翻原文才发现那只是某负责人随口估的数。所以凡是带数字的结论，我现在都回原文对一眼。

第三个坑是跨文档丢前提。A 文的结论依赖 B 文里的一个假设，你单独摘 A 让它总结，这个假设就凭空消失了，你拿去做决策就像踩在悬空的地板上。多文档的场景，我现在会让它先列出「本摘要依赖了哪些外部前提」，把隐含假设摊开，再决定信不信。

我现在的底线是：只用 AI 做「信息压缩」，不做「判断替代」。它负责把 30 页压到 3 页，但哪 3 页重要、哪个数字要复核，得我来拍板。这条我建议先收藏，真到要用的时候能少交几次学费。

你们更信 AI 给的一页纸，还是自己划线的那几行？我两次都在这上面栽过，想听听你们平时怎么取舍。