怎样写kimi提示词才能最好地发挥其长文本处理能力？

想让 Kimi 处理长文本，比如几十万字的小说或者复杂的报告，你不能像平时聊天一样随便丢个问题。Kimi 吃得下很长的内容，但这不代表它能自动理解你的所有心思。想让它干活又快又好，你得学会怎么给它“喂”提示词。这就像你给一个很能干的实习生安排工作，话说不清楚，他再厉害也白搭。

首先，你要明白 Kimi 处理长文本的核心逻辑。它先把整个文档读一遍，然后在你提问的时候，根据你的问题去文档里找相关信息，最后把找到的东西整合起来回答你。所以，提示词的关键作用就是“指路”，告诉 Kimi 去哪里找，找什么，以及找到之后怎么处理。

第一步：把背景资料和你的要求说清楚

别把 Kimi 当成能读懂你心思的人。在你把长篇大论丢给它之前，先用一个清晰的“初始设定”来框定它接下来的工作范围和角色。这就像你跟新同事合作，总得先介绍一下项目背景。

你可以用这样一个格式：

• 你是谁： 给 Kimi 一个角色。比如，“你现在是一个专业的金融分析师”，或者“你是一个专门挑刺的小说编辑”。角色设定越具体，Kimi 的回答就越贴近那个领域的风格和思考方式。如果你不给它设定角色，它就会用默认的、比较通用的AI口吻来回答，这在处理专业文档时可能不够精确。
• 你要做什么： 明确任务。是“总结这份财报的关键数据”，还是“找出这本小说里所有关于主角性格描写的段落”？任务要单一、明确。不要一个提示词里塞好几个不相干的任务，那样容易让它混乱。
• 这是什么资料： 简单介绍一下你接下来要喂给它的长文本是什么。比如，“这是一份关于2024年第二季度全球半导体市场的行业研究报告”，或者“这是我写的一本悬疑小说的草稿，一共15万字”。这能帮助 Kimi 快速建立对整个文档的宏观理解。

举个例子，假设你要 Kimi 帮你分析一份几百页的市场调研报告。你可以这样开头：
“你现在是一个经验丰富的市场分析专家。你的任务是阅读我下面粘贴的这份市场调研报告，然后根据我的问题，从报告中提取关键信息。这份报告是关于中国电动汽车市场的消费者行为分析。”

这么一说，Kimi 就知道自己该用什么“脑子”去思考，要干的活儿是什么，以及接下来面对的是个什么东西。这个“开场白”很重要，能为后续所有操作打下基础。

第二步：拆解你的问题，一次只问一件事

处理长文本最忌讳的就是问一个又大又空泛的问题。比如，直接问“这份报告说了什么？”或者“这本书写得怎么样？”。Kimi 看到这种问题会很为难。因为它不知道你关心的重点是什么，只能给你一个大概的、泛泛的总结。这不仅浪费了它的长文本处理能力，也让你得不到想要的答案。

正确的做法是，把你的大问题拆成一系列具体的小问题。这就像做数学题，先把复杂的题目分解成一个个简单的步骤。

比如，你拿到一份几十万字的公司年报，想全面了解这家公司。你可以这么问：

1. “首先，根据这份年报，总结一下公司去年的总收入、净利润和同比增长率分别是多少？请直接给出数字。”
2. “接下来，找出报告中描述公司核心业务板块的部分，列出每个业务板块的收入占比。”
3. “报告里提到了哪些主要的市场风险？请把相关段落直接引用出来。”
4. “管理层在‘管理层讨论与分析’部分，对公司未来的发展战略是怎么说的？请总结成三点。”

你看，每个问题都非常具体，指向性很强。Kimi 可以轻松地在长长的年报里定位到相关信息，然后精准地回答你。这种一问一答的“对话式分析”，比你一次性让它写个“分析报告”要高效得多。

这种方式还有一个好处，就是你可以根据 Kimi 的回答，动态调整你接下来的问题。比如，它回答了市场风险之后，你发现其中一个“供应链风险”很有意思，就可以接着追问：“针对报告里提到的供应链风险，公司提出了哪些具体的应对措施？” 这样层层深入，你就能把一份复杂的文档吃透。

第三步：给出明确的输出格式要求

告诉 Kimi 你希望它用什么形式把答案给你，这一点能帮你省去大量后期整理的麻烦。很多人忽略了这一点，结果 Kimi 给出的答案格式杂乱，还得自己手动去改。

你可以直接在提示词里加上格式指令：

• 用表格： “请用Markdown表格的形式，列出A公司、B公司和C公司在报告中提到的市场份额、用户增长率和研发投入。表格应该包含‘公司名称’、‘市场份额’、‘用户增长率’和‘研发投入’这几列。”
• 用列表： “请用无序列表的方式，总结出这份用户访谈记录里，用户提到的最主要的三个痛点。”
• 直接引用原文： “在寻找小说主角第一次遇到对手的场景时，请不要总结，直接把那一段的原文完整复制出来。”
• 指定语言和语气： “请用中文简体回答，语气要客观、中立，不要带任何感情色彩。”

给出的格式要求越具体，Kimi 的输出就越接近你想要的样子。这就像你让助理写报告，直接跟他说“把数据做成PPT，第一页是总览，第二页是图表，第三页是结论”，肯定比跟他说“你帮我整理下数据”要强得多。

第四步：处理超长文本的特殊技巧——分块处理和建立索引

虽然 Kimi 能处理很长的文本，但当文本达到几十万甚至上百万字时，直接把全部内容一次性丢进去，效果也可能会打折扣。这时候，就需要一点策略。

一个有效的方法是“分块处理”。你可以先把整个文档分成几个逻辑上的部分，比如按照章节或者主题。然后，让 Kimi 先分别对每个部分进行处理和总结。

举个例子，你要分析一本很厚的历史书。你可以：

1. 第一步，喂给它第一章到第三章的内容。 然后提问：“总结这三章的核心内容，提取出关键的时间、地点和人物，用列表形式呈现。”
2. 第二步，喂给它第四章到第六章的内容。 再次提问：“接下来的这几章，故事发生了哪些转折？和前三章的内容有什么关联？”
3. 最后，当你把所有部分都处理完之后，再让 Kimi 做一个总的梳理。 “现在，基于我们前面讨论过的所有章节内容，写一个全书的脉络总结，重点分析主角思想的变化过程。”

这种做法，就像是带着 Kimi 一步步地精读。它能更好地理解每个部分的细节，也能更准确地把握整个文本的逻辑。

还有一个更进阶的玩法，就是让 Kimi 自己帮你“建立索引”。当你把一份几百页的PDF报告丢给它之后，你可以下达这样的指令：

“你现在来通读这份报告。你的任务是为这份报告创建一个详细的目录或者索引。列出报告中所有二级和三级标题，并简单说明每个标题下的核心内容是什么。这样，我接下来问你具体问题时，你就能更快地找到答案。”

这个指令相当于让 Kimi 先把整本书的“地图”画出来。有了这张地图，后续你再问任何具体问题，比如“报告里关于‘人工智能在医疗领域的应用’这部分在哪？”，Kimi 就能迅速定位到相关章节，然后给你精准的回答。这个方法在处理那些结构清晰但内容庞大的报告或书籍时，效果很好。

总的来说，要让 Kimi 在处理长文本时发挥出最大作用，你不能懒。你需要把它当成一个能力很强但需要清晰指令的助手。核心就是：说清楚背景，把问题拆解开，规定好格式，必要时引导它分步处理。 你在提示词上花的心思越多，Kimi 回报给你的结果质量就越高。这没什么神秘的，就是个熟能生巧的过程。