LongCat 系统可精准提取带“需”“应”“必须”等动词的可执行任务，支持长上下文逻辑关联、原文定位及自动同步至 Notion/钉钉/Jira，并支持一句话迭代修正。

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直接用自然语言指令让 LongCat 系统定位并结构化提取行动建议，无需手动分段或预处理。

明确告诉它你要什么

LongCat 系统（如 LongCat-2.0、LongCat-Flash-Chat-FP8 或 Lobster AI）能理解意图，关键在指令是否具体。避免模糊表述如“总结一下”，而要聚焦动作导向：

• “从这份需求文档中，逐条提取所有带‘需’‘应’‘必须’‘建议’‘请’等动词的可执行任务，按优先级排序”
• “识别文中所有以‘下一步’‘待办’‘责任人’‘截止时间’为线索的句子，整理成表格：任务描述｜负责人｜时间节点｜依赖条件”
• “把会议纪要里所有分配给张三、李四的任务单独拎出来，去掉背景描述，只保留动作+对象+时限”

利用长上下文能力保全逻辑链

如果是几十页的技术方案或产品 PRD，传统模型容易漏掉跨页关联的建议。LongCat-Flash-Chat-FP8 支持 128K 上下文，能一次性读完整份文档，准确捕捉隐含前提：

• 它不会把“若接口超时，需降级返回缓存数据”误判为独立建议，而是关联前文的“该服务强依赖第三方 API”这一前提
• 对嵌套条款（如“当 A 成立且 B 不满足时，应启动应急预案”），能还原完整条件组合，不拆解失真
• 支持在提取结果中标注原文位置（如“见第 4.2 节第 3 段”），方便回溯验证

对接工作流自动落地

提取不是终点，而是执行起点。LongCat 生态支持与常用工具直连：

• 配合 Notion API，可将提取出的行动项自动创建为待办数据库，同步设置提醒和归属人
• 接入钉钉/飞书机器人，把高优先级建议实时推送给对应成员，并附原文截图链接
• 调用本地脚本，把结构化建议写入 Jira issue 模板，一键生成工单（LongCat-2.0 的 ToolCall 协议原生支持这类插件）

校验与迭代更轻量

首次提取后，可用一句话快速修正：

• “上一条漏掉了‘测试环境需同步升级中间件版本’这条，请补上并合并到‘环境准备’类目”
• “把所有‘建议’开头的条目改为‘计划’，并标注来源章节”
• “按开发/测试/运维三类角色重新分组，去掉重复项”