🎯 **核心问题识别：** 在自动化邮件总结日报任务中，当原始邮件包含多个报告人及其工作项时，大模型普遍存在将不同人员的工作内容错误归属给他人（张冠李戴）的现象，即使Prompt已详尽指示需精确对应。

📊 **模型表现与挑战：** GPT-4.5、Claude-Sonnet-4.5、Kimi k2、Gemini-2.5-pro等主流大模型在处理日均3000封、字数庞大（含研报）的邮件集时，均未能有效避免此张冠李戴的错误，表明该问题具有普遍性和模型层面的挑战性。

💡 **现有优化困境：** 用户已投入大量精力优化Prompt，包括明确要求人员与事实的精确一一对应，但此策略在实践中效果甚微，问题依然频繁出现，显示出Prompt工程在应对此类复杂归因任务时的局限性。

🔍 **根本原因推测：** 问题的根源可能在于大模型在处理长文本、多实体、多事件的上下文关联时，对信息源的精确追踪能力不足，尤其是在信息密集且结构化的报告类邮件中，容易出现信息聚合与混淆。

目前有个工作任务，需要每天总结 3000 封邮件，生成一封 500 字的日报并发给老板。

我发现在实践过程中，如果邮件本身就是日报形式的，非常容易出现张冠李戴的问题。

举个例子，其中一封邮件的内容：

张三今日完成工作如下：优化 XX 项目后端延迟，与 YY 供应商签订合作协议李四今日完成工作如下：与 xx 公司达成战略合作协议

大模型在总结后生成的内容，可能会出现张三与 xx 公司达成战略合作协议。我分别测试了 GPT-5 、Claude-Sonnet-4.5 、Kimi k2 、Gemini-2.5-pro,都会出现这个问题。

3000 封邮件大概会有 10 几万字，因为里面可能会有很长的研报。我是每 50 封邮件总结一次。最后把 60 次总结再进一步合并总结。

我的 Prompt 写得非常详细，已经明确要求把公司和事实一一对应了，但依然会出现这个问题。

大家对这种问题有没有什么好办法。各种方案我都试过了，prompt 已经优化得不能再优化了。这种问题还是会出现。