一句话结论
把 10 篇公开资料交给 AI 逐篇提事实，再用秘塔或通义交叉核对，手工去重排序，拿到一页能直接引用的事实清单。
这篇解决什么问题
做选题或者审稿时，手边常堆着十来篇资料。翻完一遍脑子里还是散的，真要落笔又找不到那句原话出自哪一篇。
这篇讲的是把这堆资料压成一页事实清单的走法，从贴进去到导出来都写清楚。适用：要给稿子、提案或会议准备可核查事实底稿的编辑。不适用：靠访谈和一手的采访类整理，那些得靠人跑现场。
开始前要准备什么
- 一个能贴长文本的 AI 对话工具。秘塔、通义都行，免费额度日常够用。
- 10 篇左右的公开资料正文，尽量复制全文，不要只贴标题和摘要。
- 一份表格工具，在线表格或本地表格都行，用来落最终清单。
- 预留一小时上下。这个量级我自己跑下来在 70 分钟以内。
具体怎么做
第 1 步 · 给 10 篇资料做体检
别急着抽内容，先让 AI 判断哪几篇值得留。判断依据不是篇幅长短，而是有没有可核查的事实点。在秘塔或通义新建一个对话，把下面这段贴在前面，资料清单跟在后面。
你是资料筛选助手，我下面会贴 10 篇公开资料的标题和正文片段。请逐篇判断三件事：这篇属于原始信源、二手转述还是观点评论；正文里有没有可核查的数字、时间、机构名；值不值得进入下一步。输出一张表，列是：序号、资料简称、类型、大概能抽出几条事实、建议保留还是淘汰。判断口径：没有出处和时间的数字标”存疑”，纯观点和纯推介的内容直接淘汰。信息不够就说”信息不足”，不要替我补。
预期产出：一张 10 行的体检表，每行带保留建议。通常会有 2 到 4 篇被判成淘汰或备选，这很正常。
第 2 步 · 逐篇抽取事实
一次只处理一篇。我试过把 10 篇一股脑喂进去，AI 会把不同来源的说法揉在一起，后面根本分不清是谁说的。逐篇来慢一点，但每条都能追到出处。
现在只处理第 3 篇资料，正文我贴在下面。请从正文里逐条抽取事实，不要总结、不要改写观点、不要合并句子。每条按这个格式输出：[编号] 事实陈述（一句话）｜原文出处句（照抄，一个字都不改）｜类型（数据/时间/机构/事件/定义）｜是否带来源和时间（是/否）。只抽正文里写出来的内容，正文没有的数字、年份、机构名一个都不要补。抽完统计一共几条。如果这篇是纯观点评论，开头直接写”本篇无可抽事实”。
预期产出：一篇资料通常能抽出 5 到 15 条事实，10 篇合计大致 60 到 120 条。如果冒出几百条，多半是 AI 把观点也当事实了。
第 3 步 · 交叉核对，标出冲突和孤证
这一步最花心思。把上一步的结果汇总到同一个对话里提交，让 AI 做归类和标记，但别让它下结论。
下面是我从 10 篇资料里抽出的全部事实条目，编号保持原样。请做三件事：一、把讲同一件事的条目归到一组，给每组起一个短名字；二、组内数字或时间对不上的，标成”冲突”，把每一条的写法和它出自第几篇都列出来；三、只有一篇提到、其他篇都没提的，标成”孤证”。输出成四列：组名、条目编号、冲突或孤证标记、备注。不要替我判断哪一版更可信，也不要删任何条目。
预期产出：一张分组表。你会第一次看清哪些数字在资料之间打架，哪些说法其实只有一处出处。
第 4 步 · 合并去重，先出初稿
到这一步清单的骨架才算出来。取舍的权力留在自己手上，AI 只负责把重复的合并掉。
基于上一步的分组结果，生成事实清单初稿。要求：每组只留一条表述，用中性陈述句，不加评价和修饰；数字有冲突的组，写成”约 X（另有资料记为 Y）”，不选边；标了孤证的条目统一放清单末尾，后面加”仅一处提及”；每条结尾用括号标来源序号，例如（3、7）。输出两列：事实、来源序号。先不要写分析。
预期产出：一份 30 到 50 条的清单初稿，每条后面挂着来源序号。分歧处保留两种写法，不做取舍。
第 5 步 · 排成一页，落进表格
把清单转成能直接贴进稿子附录或会议材料的样子。这一步我会顺手检查年份和单位是否统一。
把上面这份清单转成可以直接贴进表格的形式：按类别排序，定义类、时间类、数据类分开；单条不超过 40 字，年份统一写成四位，数字统一单位；输出 markdown 表格，列名为：序号、事实、类别、来源、备注。表格下面单独列一段”未能确认的事项”，把标记为冲突但无法定论的都写进去。
预期产出：一张格式统一的事实清单表格，末尾跟着未确认事项。
实测记录
| 环节 | 实测情况 |
|---|---|
| 资料筛选 | 约 8 分钟 |
| 逐篇抽事实 | 约 25 分钟，10 篇 |
| 交叉核对与合并 | 约 35 分钟 |
| 成稿与返工 | 约 20 分钟，返工多在补出处 |
同样 10 篇资料纯手工做，我一般要搭进去大半天，中间还得反复回翻原文找原话。这套流程跑顺之后通常在一个半小时以内，省下的时间基本都在”翻回去找原话”上。
返工主要出在第 2 步。有两次 AI 把原文里带”预计””拟”的字样写成了确定语气，我当时没逐条比对，到第 5 步才发现，只能退回重抽那两篇。后来改成抽完一篇就随手挑几条原句对一下，这类情况少了很多。
最容易错的 3 个地方
- 把总结当成了抽取。原文里”预计””约”这类限定词会被抹掉，改成要求照抄原句就稳很多。
- 转述当原始信源。同一个数字被多篇引用，看着像互证，其实只有一处源头，得往回追。
- 清单没编来源号。回头核数字找不到出处，抽事实那步就编号，别等最后补。
可复用的东西
上面五段提示词可以存成一份模板，用的时候只改资料数量和篇号。我自己是把第 2 步那段单独拎出来，每次替换”第 3 篇”这个位置就能重复用。整套流程跑顺之后，从 10 篇资料到一页清单基本是固定动作，真正要动脑的只有第 3 步的取舍。
做这份清单的价值不在字数多少，而在于每条都能追回原句。资料越杂，这一页纸越值钱。你手上那批资料里，最难对齐的是数字、时间还是机构名称？
常见问题解答
整理 10 篇公开资料大概要多久？
熟练之后通常在一个半小时以内。第一次上手会慢一些，主要卡在核对环节反复回翻，跑过两三遍就顺了。
这套流程需要付费工具吗？
不必须。秘塔、通义的免费额度处理 10 篇资料的量级够用，只有资料特别长或者要反复重跑时才需要考虑额度问题。
AI 抽出来的数字能直接写进稿子吗？
不能直接用。清单里每条都要能追回原文，数字有分歧的保留两种写法并标来源，最终核实还是得人工做一遍。
什么样的编辑适合用这套流程？
常做资料整合类稿件的比较合适，比如选题背景、行业梳理、会议材料。如果稿件主要靠采访和一手信息，帮助有限。
资料里的表格和图片怎么处理？
表格先转成文字再贴给 AI，图片里的数据得自己敲出来。这一步省不掉，AI 读不到图上的数字。
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