Kimi AI是如何从章节编排杂乱的word文件中批量性提取目录的案例。
背景：客户发过来30多个word文档，这些文档由多个作者编写，大部分文档无规范的章节结构，章节号或编号是手动录入的，见下图样子。
甲方的要求：需要提取这些混杂性文档中的手动标题为目录，并汇集在一起作为产品说明书的目录大纲。
我目测了一下，使用传统方法，每篇文章手工调整为格式化标题，然后用Word自带的自动生成目录结构的方法，没有1天的时间，根本整理不出来一个完整的结构化目录大纲。
能用Kimi整理吗，一开始没把握，先试着处理一个文档吧，如下：
由于上面内容复制到文档中，还需手工处理，想让Kimi继续处理，提示词调整为“请提取就文件中一级，二级目录，按顺序输出，中间不增加其他说明”，特别强调输出的内容“中间不增加其他说明”。
这个内容，非常结构化及干净，正是自己想要的。
于是上传多个文档给它，想一次性生成3个文档的目录，对话如下。
但，此时，Kimi只重生成了后面2个文档的目录。
于是，继续调整提示词。
但发现，Kimi输出的内容，还是带了实圆点，继续调整，强调不需要什么。如下。
最后输出的目录完全符合预期，可直接达到甲方的要求。
其他文件，同理，可分几次或一次性丢给Kimi，几分钟时间把任务完成。
小结：
1、Kimi AI特别适合执行这种人类需反反复复同样操作的活，如本例在效率上从原来的最少1天，现在变为几分钟；
2、Kimi AI并不是简单去自动化人类的操作，它完全懂人类语言，例如本案例中我不想要目录中的圆点，空心点，说出来后，它在下一次的输出中就不带上了；
3、Kimi AI有时可能并没有完全理解你的提示词意思，但只要提示词清晰，反复1-2次后，你的问题都可得到解决；
我在想它是采用什么方法如此快速地整理出人类觉得杂乱的文档目录的呢。于是问它。
Kimi的回答，有理有据，逻辑上一点都不亚于人类。Kimi对文字的理解，完全有自己的分析推理，从效率上来看，它的能力已超越人类。
