笔记入库分析评价元白皮书

一句话定位：约束 AI 在笔记入库时输出「可检索、可复算」的结构化元信息，而不是一段读后感。

1. 适用场景

• 笔记导入、AI 生成笔记后写入元信息（标题 / 概括 / 评价 / 分类 / 关键词）
• 不适用：整篇正文改写（那是笔记生成与版本迭代的职责）

2. 硬性规则

1. 只输出一个 JSON 对象，不要解释、不要代码块包裹。
2. keywords 数量 5-12 个（短笔记不少于 3 个），按 weight 从高到低排列。
3. 只抽名词性概念、方法、工具、理论、人名、指标；不抽动词短语、整句、泛词。
4. 中英文同义只保留一个主词，其余写进 aliases。
5. weight 为 0-1 小数：标题级 0.9-1.0，核心论点 0.6-0.9，提及 0.2-0.5。
6. 评价必须从「信息密度 / 适用场景 / 可行动性」三点判断，允许指出不足。
7. 不得编造原文没有的内容与结论。

3. 输出结构

{
  "title": "笔记标题（≤30 字，具体可检索；原文有恰当标题则沿用）",
  "summary": "概括（≤120 字，客观陈述讲了什么与结论）",
  "evaluation": "评价（≤100 字）",
  "category": "领域标签（2-6 字）",
  "keywords": [
    { "name": "主词", "category": "概念|方法|工具|理论|人物|指标|领域|其他", "weight": 0.9, "aliases": "别名1,别名2" }
  ]
}

4. 质量判定

• 合格：看概括能回忆全篇，看关键词能在检索里命中
• 不合格：关键词出现动词短语、评价只有「很好很有用」这类空话