VibeKnow处理TXT需三步优化：先保存为UTF-8带BOM编码防乱码；再用#、##、★等轻量标记明确语义结构；最后通过结构诊断+手动标注校准，2轮后未识别率可压至5%以内。
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用VibeKnow处理TXT文档时，AI提取的重点句错位、漏标关键结论、把举例当核心论点，不是模型变弱了，而是原始文本缺乏让AI“一眼看懂”的语义锚点——它不会猜你哪句话最重要，只认明确信号。
第一步：确认TXT是否为UTF-8带BOM编码
用记事本打开你的TXT文件 → 点击「文件」→「另存为」→ 在「编码」下拉菜单中【务必选择UTF-8带BOM】 → 保存覆盖原文件。这一步不可跳过，否则中文标点、引号、破折号会被识别成乱码字符，AI结构解析直接崩盘，后续所有调整都白费。
第二步：给重点内容加轻量级语义标记
VibeKnow默认识别以下三类标记，无需安装插件、不改后缀、不装额外工具：
方法一：章节与小节标题前加井号
在每章开头插入一行“# 第三章 数据清洗规范”，小节前写“## 3.2 缺失值填充逻辑”。AI会自动将#行识别为一级标题节点，##行识别为二级分组依据，大幅提升段落归属准确率。
方法二：核心结论句前置符号
在你要强调的句子最前面加“★ ”（注意★后有空格），例如：“★ 贝叶斯公式本质是概率的条件修正”。AI对★符号敏感度最高，识别优先级高于加粗或换行，且不会误判为列表项。
方法三：删除干扰性格式残留
若TXT从PDF复制而来，常夹带隐藏换行符、零宽空格、全角空格。把这些内容粘贴进Windows记事本再全选→Ctrl+C复制一次，可清除99%隐性格式污染。【WPS或Mac Pages直接另存的TXT，大概率含不可见控制符，必须过记事本中转】。
第三步：上传后立即触发结构诊断并人工校准
① 上传UTF-8-BOM格式TXT后，不要点“生成视频”。
② 点击右侧面板的「结构诊断」按钮，等待AI扫描完成。
③ 查看诊断报告中的“未识别段落占比”——若＞25%，说明仍有大量内容未被归类为标题/要点/正文。
④ 此时点击「手动标注」→ 鼠标框选某段文字 → 从弹出菜单选“设为关键结论”或“设为步骤说明”。
⑤ 每标注3～5处，点一次「重新分析」，AI会基于新标签微调全文结构权重，通常2轮后未识别率可压至5%以内。
