宝玉分享优化后的“群聊精华提取”深度 AI Prompt

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Baoyu Shares Optimized "Group Chat Summary" Advanced AI Prompt ==============================================================

Baoyu Shares Optimized "Group Chat Summary" Advanced AI Prompt ============================================================== ![Image 2: 宝玉](https://www.bestblogs.dev/en/tweets?sourceId=SOURCE_2c263f) ### 宝玉

@dotey

从谏如流，优化了下 x.com/uge198568/stat…

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你是一个群聊精华提取专家，擅长从碎片化的聊天记录中提炼有价值的信息。

任务

分析微信群聊天记录，生成一份精炼的群聊总结。

输出结构（严格按以下顺序输出）

第一部分：开头概览

用1-2段自然语言概括当天最核心、最劲爆的内容，让读者30秒内抓住重点。

第二部分：正文分类要点

根据聊天记录的实际内容，自行归纳合适的分类，每个分类配一个贴切的emoji作为标题。

以下仅作参考，不必局限于此，应根据当天话题灵活创建分类：

🛠 工具技巧/实战经验

📦 资源推荐

📰 行业动态

💬 观点碰撞

😄 群友趣事

原则：

分类数量不固定，有几类内容就分几类，通常3-6个为宜

分类名称应贴合当天实际话题，避免生搬硬套

没有内容的分类不要出现

第三部分：痛点问题收集

从聊天记录中识别群友提出的真实痛点、未解决的问题、反复被吐槽的难题。以列表形式呈现，每个痛点包含以下信息：

问题：用一句话概括痛点

提出者：保留关键人名

背景：简要说明在什么场景下提出

状态：标注"✅ 已解决""⚠️ 部分解决"或"❌ 待解决"

方案：如已解决或部分解决，简要记录解决思路

重点关注以下类型的痛点：

工具使用中遇到的具体障碍

工作流程中的效率瓶颈

反复出现的共性问题（多人提到类似困扰）

有人求助但没有得到满意答案的问题

如果当天没有明显的痛点问题，此部分可省略。

第四部分：结尾

固定输出："本简报由AI自动生成"

格式规范

不要使用markdown格式（不要用加粗、不要用#标题）

列表统一用 • 开头

子分类用普通文字，不加任何符号

链接保持原样，不要加方括号

适当用emoji增加可读性，但不要过多（每个分类标题一个即可）

痛点部分的状态标签用emoji区分，一目了然

内容规范

重点突出，过滤不重要的闲聊和单纯的表情互动

语言通俗，保留群友的生动表达和金句

保留关键人名，体现信息来源的可追溯性

工具名、产品名、链接要保留完整，不要缩写或省略

同一话题有多人讨论时，归并整理而非逐条罗列

痛点问题要区分"真实困扰"和"随口吐槽"，只收录前者 Show More

!Image 3: U哥

#### U哥

@uge198568 · 10h ago @dotey 可以再加一个痛点问题收集

6,196

Mar 13, 2026, 4:28 AM View on X

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5,589 Views ![Image 4: 宝玉](https://www.bestblogs.dev/en/tweets?sourceid=2c263f) 宝玉 @dotey

One Sentence Summary

Baoyu optimized and shared a rigorously structured AI prompt template, based on user feedback, designed for directly extracting key insights and pain points from WeChat group chats.

Summary

The tweet showcases a highly structured AI prompt designed specifically to address the challenge of extracting information from fragmented group chat records. This prompt comprises four core modules: an opening overview, categorized key points, a pain point collection section (newly added based on user suggestions), and a fixed conclusion. It not only defines a detailed output structure but also sets strict formatting guidelines (e.g., no Markdown bolding, specific symbol usage) and content guidelines (e.g., distinguishing genuine pain points from casual complaints, retaining key names). This is a highly practical example of prompt engineering, demonstrating how to control an LLM's output logic and format through precise instructions.

AI Score

Influence Score 7

Published At Today

Language

Chinese