LobeChat 是一款开源项目：开源的现代化聊天框架，可自部署并接入多家模型与插件。

单独用一个工具往往只解决一段问题，这篇讲怎么把它和上下游工具串起来。

推荐组合：LobeChat + SGLang

SGLang 的定位是：高性能的大模型推理与服务框架。两者分工可以是：LobeChat 负责「周报整理」这一步，SGLang 负责用本地模型处理敏感部分。

工作流步骤

  1. 明确交付物和验收标准，例如：没有出现记录里不存在的成果。
  2. 准备输入：本周零散的工作记录和聊天截图文字，先去掉敏感信息。
  3. 在 LobeChat 中执行核心步骤（提示词见下文）
  4. 把结果交给 SGLang 做下一步处理，或从 SGLang 取得所需材料。
  5. 人工检查关键事实与格式，记录发现的问题。
  6. 把这次用到的提示词和设置保存为模板，下次复用。

周报整理

输入：本周零散的工作记录和聊天截图文字。

把下面的工作记录整理成周报，分「已完成 / 进行中 / 风险与求助」三段，每条不超过 25 字，保留原始数字，不要补充我没写的成果。

检查点：没有出现记录里不存在的成果。

交接时最容易出问题的地方

  • 格式不兼容：两边导入导出的格式提前测试一次。
  • 信息丢失：每次交接附上来源和版本号。
  • 责任不清：约定哪一步由谁做最终确认。
  • 成本叠加：两个工具都可能计费，先估算用量。

如果暂时不想引入第二个工具，也可以先用 NextChat 等同类产品替代其中一环，跑通流程后再决定。

更多可以试的用法

长文档速读

准备材料：一份 30 页以内的报告或合同（已脱敏）。

请先用 5 句话概括这份文件的核心结论，再列出 3 个我必须亲自核对的数字或条款，最后指出文中前后矛盾的地方。只依据文件内容，不确定就写「文件未说明」。

验收标准：摘要里的每个数字都能在原文中找到。

方案对比

输入：两到三个备选方案的要点。

用表格对比以下方案，列为：成本投入、实施难度、主要风险、适合的前提条件。表格后给出你倾向的方案和理由，并说明什么情况下结论会反转。

交付前确认：结论附带了反转条件。

学习新概念

准备材料：一个陌生的专业名词或技术概念。

我是零基础，请用一个生活类比解释【概念】，再给一个工作中的具体例子，最后出 3 道判断题检验我是否理解，答案放在最后。

交付前确认：能用自己的话复述类比。

常见问题：回答越聊越偏

新开对话，把关键背景与约束写成一段固定开场白再提问。

常见问题：上传文件后回答不全

文件过长时分章节上传，并要求先列出目录再逐节总结。

常见问题：引用的链接打不开或内容对不上

要求只引用能直接访问的来源，关键结论自己回到原网页核对。

概念补充：深度思考 / 推理模式

让模型先进行多步推理再作答，通常更慢，适合复杂问题。

概念补充：智能体

能按目标拆解步骤并调用工具执行的 AI 形态，需要设好权限边界。

写在最后

文中提示词和示例仅作示意，实际效果取决于你的材料和 LobeChat 当前版本，重要内容请人工核对后再使用。

所有示例输出均为示意，不代表真实统计或效果承诺；请以自己的测试结果为准。

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