免费 Kimi 长文本提示词生成器：粘贴长文档、设定任务，生成有据可依、引用出处的提示词。浏览器本地运行。
Kimi 长文本提示词生成器
用一个简单的表单，为 Moonshot Kimi 拼出长上下文提示词：先粘贴一份长文档，再填好任务、输出格式与约束。本工具会把指令放在文档之后，要求模型引用相关原文段落、并在文档里找不到答案时直接说明，随后直接复制到 Kimi 中使用。全部在你的浏览器本地拼接，不向服务器发送任何内容，也不会调用任何模型。
提示：本工具只负责拼接文本。请自行把结果复制到 Kimi 中使用——不会调用任何模型，包括你粘贴的长文档在内，都不会发送到任何地方。
本 Kimi 长文本提示词生成器的工作原理
先粘贴长文档 / 资料
把要处理的长文本——合同、研报、论文、会议纪要或多份资料合并的全文——粘贴到第一个大输入框。Kimi 以超长上下文见长，可以一次读完很长的材料，所以这一格是整段提示词的主体，放在最前面让模型先把原文读进去。
写清针对文档的任务
在「任务」格说明你要模型对这份文档做什么：总结全文、提取要点、按问题问答，还是改写润色。说得越具体越好，例如「按时间顺序总结里程碑」或「列出所有付款条款及金额」，模型才知道该从长文里捞出什么。
设定输出格式与约束
指定输出格式（分点、表格、字数上限）以及关键约束：要求模型引用原文相应段落或原句、对照页码或小标题，并在文档里找不到答案时明确说明「文档未提及」，而不是凭空补全。这是长文本问答可靠的核心。
复制到 Kimi 使用
点击「复制」，把拼好的提示词连同长文档一起粘贴到 Kimi 的对话框（或上传文档后把指令部分粘进去）。本工具把指令放在文档之后、并自动附上「引用原文、找不到就说明」的收尾，全程在浏览器本地拼接，不联网、不调用任何模型。
本 Kimi 长文本提示词生成器的工作原理
顺序很关键：文档在前，指令在后
Moonshot 的 Kimi 天生为「长」而设计，最突出的优势就是超长上下文窗口：你可以一次性投喂一整份合同、完整研报、长篇论文，或把多份资料合并后整体提问。但长窗口要发挥作用，围绕它的提示词必须按长文本的方式来组织。最有用的一个习惯就是顺序——把文档放在前面，指令放在后面。当模型先读完全文、再看到「请据此做什么」，它定位相关段落更准、漏读更少；若把任务埋在一大段原文之上，效果往往要打折扣。本工具替你固定了这个顺序：你粘贴的文档置于最前，任务、输出格式与约束紧随其后，并自动附上一段固定的「依据文档作答」收尾。
顺序之后，第二个杠杆是任务本身。长文档处理大致分四类：总结全文、提取特定要点、按问题问答、改写或润色。点明你要哪一类、并写得具体（「按时间顺序总结里程碑」「列出每一条付款条款及金额」「只根据第 3 节作答」），就是在告诉模型该从大段文字里捞出什么，而不是让它猜。还有一个好习惯：让模型先「梳理文档结构、列出小标题」再回答，相当于给长文画一张地图，它的引用与定位都会更准。同时也要记住，长上下文不等于无限上下文——超出窗口的部分会被截断，所以最关键的内容应放在文档开头或结尾，并在任务里明确点名。
「面对长文档，答案含糊往往是因为提示词把任务埋住了、又没让模型引用原文。把文档放在前面，要求它引用，并要求它在找不到时直接说明。」
引用原文与「找不到就说明」，让长文答案可信
真正让长上下文提示词变得可靠的，是约束。两句话就能解决大半问题。第一，要求模型引用相关的原文段落或原句，并标注页码、小标题或出现位置。引用把每个结论都对回原文，让你几秒内即可核对，也促使模型基于材料而非模糊印象作答——这正是合同、财报、法规等需要可追溯场景所要的。第二，要求模型在文档里找不到答案时直接回答「文档未提及」，而不要编造。这一句是对抗长文幻觉最强的防线：当材料确实没有相关信息时，你得到的是一个诚实的留白，而非一段通顺却无据的文字。本工具会把这两点作为固定收尾自动附上，让你永远不会忘记。
由于输出是结构化纯文本，这段提示词可移植：无论你把文档直接粘进 Kimi 对话框，还是上传文件后只粘贴指令部分，它都适用，同样的结构也能用于其他长上下文模型。任务用什么语言写，模型就倾向用什么语言答，而文档本身可以是任何语言。又因为整个工具在本地运行，你可以放心反复打磨长篇、敏感的材料——改一下任务、再次复制、即时测试——而你粘贴的内容始终不会离开浏览器、不会发给模型、也不会被存储。把第一版提示词当作草稿：先跑一遍，看回答在哪里跑偏或过度发挥，再去收紧对应的字段。一两轮之后，含糊的长文摘要通常就能变成精确、带引用、可核对的答案，而你最终还会留下一段干净、可复用的提示词。
关于用 Kimi 做长上下文提示词的 10 个要点
Kimi 由月之暗面（Moonshot AI）推出，以超长上下文窗口著称，适合一次性投喂长文档、长对话或多份资料。
处理长文本时，把指令放在文档之后通常更稳：模型先读完原文，再看到「请据此做什么」，定位会更准。
明确要求模型「引用原文段落或原句」，能把长文问答从「凭印象作答」变成「有据可查」，大幅提升可信度。
加一句「文档中没有就直说『未提及』，不要编造」，是减少长文本幻觉、避免无中生有最有效的约束之一。
长上下文不等于无限上下文：超出窗口的部分会被截断，关键内容尽量放在文档开头或结尾，并在任务里点名。
让模型先「列出文档结构 / 小标题」再回答，相当于给它一张地图，长文里的定位和引用会更准。
针对同一份长文档，可以连续追问多个问题，把它当作一次性读完资料、随问随答的助手。
总结、提取要点、问答、改写是长文本最常见的四类任务；先想清你要哪一类，提示词会清晰很多。
要求标注页码、小标题或出现位置，能让你快速回到原文核对，特别适合合同、研报与长篇报告。
本工具完全在你的浏览器本地拼接提示词——你粘贴的长文档不会上传、不会调用任何模型，也不会被保存。
常见问题
- 不会。本工具只是把你填写的字段——长文档、任务、输出格式、约束——按固定模板拼接成一段长上下文提示词，全程在你的浏览器本地完成，不调用 Kimi、Moonshot 或任何大模型，也不联网。生成的提示词需要你自己复制到 Kimi 里使用。
- 处理长文本时，先让模型读完原文、再给出「请据此做什么」，通常定位更准、更不容易漏读。本工具会自动把你的长文档放在最前面，任务、格式与约束放在后面，并附上引用与「找不到就说明」的收尾，符合长上下文的常见最佳实践。
- 不是。任何模型都有上下文窗口上限，超出部分会被截断。Kimi 的窗口较大、适合长文，但仍建议把最关键的内容放在文档开头或结尾，并在任务里点名要处理的部分，以免重要信息被忽略。
- 最常见的是四类：总结全文、提取要点、针对文档问答、以及改写润色。你也可以混合使用，例如先要一份结构化摘要，再就其中某一节追问细节。把任务写具体，模型从长文里捞取信息会更准。
- 不会。所有拼接都用纯 JavaScript 在你的浏览器本地完成，你粘贴的文档与输入不会发送到任何模型、服务器或第三方，也不会被存储。处理敏感资料前，仍请遵循你所在机构的合规要求。
- 引用把答案和长文里的具体段落对上号，方便你回到原文核对，也促使模型基于材料而非凭空作答。对于合同、研报、法规这类需要可追溯的场景，引用原句或标注页码尤其重要。
- 本工具默认会附上一句要求：文档中没有就明确回答「未提及」，不要编造。这样当材料确实没有相关信息时，你会得到一个诚实的「不知道」，而不是一段看似合理却无据的内容——这正是长文本问答最关键的安全阀。
- 可以先用本工具就关键部分提问，或把长文分段、分次处理，再让模型汇总各段结论。也可以先要一份整体结构 / 目录，再针对感兴趣的章节单独提问，既省上下文又更聚焦。
- 可以。文档与任务可以是中文、英文或混合语言，模型会按你指定的输出语言作答。若希望中文摘要英文长文，在「输出格式」里写明「用简体中文输出」即可。
- 完全免费，无需注册或登录，也没有使用次数限制。它在你的浏览器中运行，不收集任何数据。
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