“总结这份 PDF”往往会得到一段流畅但用处不大的摘要。问题不一定是模型能力，而是你没有告诉它阅读目的，也没有要求保留证据。
阅读前先写三个问题
假设你拿到一份行业报告，不要立刻上传。先写清楚你要用它做什么：
- 报告对市场规模的核心判断是什么？
- 哪些数据支持这个判断，数据年份和来源是什么？
- 哪些限制会影响我们采用这些结论？
问题会决定模型关注什么。如果你只说“总结”，它只能猜测重点。
先抽取事实卡片
对每一章使用相同结构：
阅读这一章，只提取与三个研究问题有关的信息。
每条输出：
- 结论；
- 原文证据或数据；
- 页码/章节；
- 作者给出的限制；
- 你的置信度（高/中/低）及原因。
如果原文没有回答，请明确写“本章未提供”。
页码可能因 PDF 解析方式产生偏差，所以重要数据仍要回到原文件核验。
再做跨章节综合
所有章节完成后，把事实卡片而不是整份 PDF 交给模型：
请基于事实卡片回答三个研究问题。
区分：
1. 多个章节共同支持的结论；
2. 仅出现一次、需要谨慎使用的结论；
3. 不同章节之间的矛盾。
每个结论后标注证据卡片编号。
这个过程会明显降低“模型写了一段漂亮总结，却找不到出处”的情况。
表格和图表单独处理
对于关键表格，直接让模型输出数字可能不可靠。先指定列名、单位和时间范围，再逐行核对。图表则要求描述趋势和异常点，不要让模型根据模糊图片猜精确值。
最终交付格式
一份可用的研究摘要至少包含：一句话结论、三条关键证据、适用范围、限制、待验证问题和原文位置。这样接收者既能快速阅读，也能在需要时回到证据。
常见问题
PDF 太长，模型一次读不完怎么办？
按章节拆分，先生成每章的事实卡片，再把事实卡片汇总。不要分别总结后直接拼接结论。
扫描版 PDF 为什么识别不准确？
扫描版需要先做 OCR。表格、脚注和双栏排版容易错位，关键数字应回到原页核验。