GPT-6 Astra 文档处理本质是任务执行而非问答，需明确目标、工具、交付物和边界；指令须闭环，强制通读、标注出处、禁止推测，并控制格式与安全边界，善用缓存提效。

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直接用文档总结功能，关键不是“让它读”，而是“让它做完”。GPT-6 Astra 的文档处理能力本质是任务执行，不是问答——它能打开 PDF、提取文本、比对要点、生成表格、存成 Excel，全程自动推进，但前提是你的指令明确交代目标、工具、交付物和边界。

用「做完它」代替「帮我总结」

旧式提示词如“帮我总结这份报告”只会触发一段文字回复。Astra 需要你指定动作闭环：

• 把“总结”换成具体交付物，比如“按「背景-问题-方案-风险」四栏生成对比表”
• 写明输入位置（如“当前文件夹里的 report.pdf”）和输出路径（如“存为 summary.xlsx，放在 out/ 目录下”）
• 结尾加一句：“完成后汇报你实际做了哪些操作，哪些地方不确定”

批量文献或长文档，必须强制通读再答

它不会默认读完全部材料，尤其面对几十页 PDF 或多个上传文件时。你需要显式约束：

• 开头就写：“请先通读全部已上传的 12 篇文献，不得抽样或跳读”
• 要求每条结论标注出处，例如“共识1：……（Zhang et al., 2025）”
• 补充兜底规则：“材料里没提到的内容，必须写‘未见原文依据’，不许推测”

控制输出格式与安全边界

避免它误改原始文件或自由发挥格式：

• 声明原始文档为只读：“所有 PDF 和 Word 文件禁止编辑、删除、覆盖”
• 限定操作范围：“只允许在 ./temp/ 目录下新建或保存文件”
• 指定格式细节：“表格列宽统一为 25 字符，日期列用 YYYY-MM-DD 格式”

结合缓存省 Token，提升长文档处理效率

如果你要反复修改总结逻辑（比如先要要点，再补图表说明），注意利用 GPT-6 的提示缓存机制：

• 首次上传文档+完整指令后，后续追加指令尽量保持前缀一致，例如都以“基于刚才读完的 2026 年销售年报”开头
• 这样模型无需重复解析整份文档，KV 状态可复用，处理速度快、费用低
• 避免每次重传文件或重写大段背景描述，那是最烧 Token 的做法