「AI 摘要不準」這件事，大家很習慣先怪模型、再怪 prompt，但真正的上游往往更早：來源資料在進入系統時就被弄壞了。
最常見的破壞是把「承載語意的東西」當成「雜訊」抹掉——例如把一格內的換行壓平、把合併儲存格拆錯、用不唯一的 key 對位到錯的列。這些破壞有個共同點：畫面照常顯示，內容卻悄悄失真，等到有人對不上才爆出來。
所以順序要顛倒過來：先確保資料保真，再談摘要。具體做法是把「哪些是語意、不能動」先寫死，搬運時保留，顯示層才做變形，而且修整流程要可預覽、可備份、可還原。
對應的工程習慣：出 bug 時先確認 source of truth 在哪一層，不要在「看到問題的地方」亂修。