LongCat AI 不直接支持 Word 文档解析，但可通过纯文本输入或兼容工具链（如 OpenClaw）提取结构化内容后，调用 LongCat-HeavyMode-Summary 模型实现多轮深度总结与动态分析。
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LongCat AI 本身不直接支持上传或解析 Word 文档（.docx/.doc），但它可通过两种可靠路径完成 Word 文档的调研结果总结：一是将 Word 内容转为纯文本后调用 LongCat-HeavyMode-Summary 模型；二是借助兼容工具链（如 OpenClaw 或迅捷AI）先行提取结构化文本，再接入 LongCat 的重型推理能力进行深度总结。
先提取 Word 正文内容，跳过干扰项
Word 文档常含页眉页脚、文本框、表格嵌套等非正文元素。直接复制粘贴易带格式乱码或遗漏层级信息。推荐做法是：
- 用 OpenClaw 等轻量解析库读取 .docx——它自动剥离页眉页脚、保留标题层级与加粗标记，输出干净段落流
- 若文档为旧版 .doc，建议先用 LibreOffice 或在线转换工具转为 .docx，再处理
- 对含扫描件或图片文字的 Word（实为 PDF 嵌入），需先 OCR 提取文本，再送入后续流程
用 LongCat-HeavyMode-Summary 进行多轮深度总结
该模型不是简单压缩，而是通过“并行思考 + 递归总结”两阶段机制理解调研逻辑。例如处理一份市场调研报告时：
Nutrient Openclaw 1.2.5
下载
OpenClaw 原生 PDF/文档处理技能，适用于 Nutrient DWS，帮助用户完成 PDF 转换、OCR、文字/表格提取、PII 脱敏等功能。
- 第一轮并行生成多个分析路径：有人关注样本构成，有人聚焦数据趋势，还有人检查方法局限性
- 第二轮由总结模块整合各路线索，识别出“核心发现→支撑证据→潜在偏差”的闭环结构
- 你可追加指令，如“把第三部分‘用户反馈’单独展开成3个典型问题+对应建议”，模型会精准定位原文位置并重写
配合多轮对话，把总结变成动态分析过程
比起一次性生成摘要，更高效的方式是把 LongCat 当作调研助理来对话：
- 先输入：“这是某新能源企业的2024年客户调研报告，请梳理出所有被提及的痛点类别及出现频次”
- 看到初步分类后追问：“‘安装服务响应慢’这一类中，哪些具体描述提到了时间数字？请列出原文句子”
- 最后指令：“基于以上，生成一页PPT要点，分三栏：问题类型｜典型原话｜改进建议”
整个过程无需手动拆分文档，也不依赖 Microsoft Word 运行环境，纯文本流转+重型推理，适合批量处理多份调研材料。
