由于原始输入内容是一条关于巴西签证的政治新闻

利用 AI Agent 快速拆解国际新闻实战

处理这类碎片化的新闻简讯，最忌讳直接问 AI “这篇文章说了什么”，那样得到的答案太水。我习惯用一个简单的结构化 Prompt 把它丢给 Claude 3.5，直接让它输出【事件核心-潜在影响-关联关键词】，效率高得多。

比如面对这种“巴西拒绝美国官员签证”的短讯，我的处理工作流是这样的：

一、构建提取指令
不要用模糊的指令，直接给它一个 JSON 格式的输出要求，方便后续把数据喂给自己的知识库。

{
  "event": "Brazil visa denial to US officials",
  "core_conflict": "Electoral system dispute",
  "sentiment": "Tense",
  "tags": ["International Relations", "Diplomacy"]
}

二、实操踩坑点
在做这种自动化信息流部署时，最容易掉坑里的是 AI 的“过度推演”。很多模型会根据训练数据自行脑补背景，导致结果失真。建议在 System Prompt 里明确加上：Strictly adhere to the provided text, do not hallucinate background information.

三、从入门到进阶的建议
如果想把这个流程规模化，可以尝试用 Dify 或 Coze 搭建一个简单的 AI Agent，挂载一个 RSS 订阅源。这样每天刷到的国际资讯会自动经过这个过滤层，只把关键冲突点推送到我的 Notion 页面，而不是在信息噪音里浪费时间。