LongCat AI通过图示化修改与精准指令协同提升合同处理专业度：将法律语言转化为可验证的视觉表达，支持条款可视化标注、多人协作留痕统一、ChatGPT协同打磨提示词、嵌入式术语理解支撑专业表达。
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LongCat AI 并不直接撰写合同全文，而是通过“图示化修改+精准指令协同”提升合同处理的专业度——核心在于把抽象的法律语言转化为可验证、可追溯、可协作的视觉表达。
合同关键条款可视化标注
律师上传PDF或扫描件后，用自然语言指令让 LongCat-Image-Editn 自动识别并高亮特定条款。例如输入：“将第5.2条‘不可抗力’定义用黄色半透明底纹覆盖，保留原文所有字体和行距”，系统会精准框选该段落，不改动一字，只增强可读性。这种操作避免了传统批注中常见的错行、漏段、覆盖正文等问题。
多人协作中的修改留痕统一化
- 不同律师对同一份合同提出修改意见时，各自生成带颜色标记的图示版本（如红色=删除、绿色=新增、蓝色=调整）
- 系统自动合成对比图：左侧原版、右侧修订版、中间差异热力图，直观显示变更密度与分布区域
- 所有标注均锚定在原始像素位置，不依赖OCR重排，杜绝因格式错位导致的理解偏差
与 ChatGPT 协同打磨提示词，降低法律意图损耗
合同修改不是“换词游戏”，而是法律效果的精确迁移。比如想把“违约金为合同总额10%”改为“按日万分之五累计计算”，不能只说“改数字”。需借助 ChatGPT 帮忙构建提示词：
Ask Gemini/ChatGPT
下载
用于在用户想通过浏览器自动化与 Google Gemini 或 ChatGPT 交互时。触发短语包括“ask Gemini”“ask ChatGPT”“ask GPT”“让...”。
这样生成的图示修改，才能确保法务复核时一眼确认“文字改得准、意思没跑偏、格式没乱套”。
嵌入式术语理解支撑专业表达
LongCat 系列模型底层采用 N-gram 嵌入技术，能识别“连带责任”与“补充责任”在上下文中的实质差异。当指令涉及术语替换（如“保证”→“担保”），模型不会机械替换字面，而是结合前后条款判断是否触发《民法典》第六百八十六条关于保证方式的法定推定规则，从而提醒用户注意配套条款是否需同步调整——这种隐含逻辑识别，是纯文本工具无法提供的专业辅助。
