夸克浏览器AI大模型在文档总结中的提示词工程是一个复杂的过程，它涉及到多个步骤和策略。以下是一些建议：
1. 数据收集与预处理：首先，需要收集大量的文档数据，并对这些数据进行预处理，包括清洗、去重、分词等操作，以便后续的分析和处理。
2. 特征提取：从预处理后的文档中提取关键信息，如关键词、短语、句子等，作为后续分析的基础。可以使用自然语言处理（NLP）技术，如TF-IDF、Word2Vec等方法来提取特征。
3. 模型选择与训练：根据任务需求选择合适的机器学习或深度学习模型，如LSTM、BERT、GRU等，并使用文档数据对其进行训练。在训练过程中，需要不断调整模型参数，以获得最佳效果。
4. 提示词生成：在训练好的模型基础上，设计一个提示词生成算法，用于从文档中提取关键信息并将其转化为提示词。可以使用序列标注、条件随机场（CRF）等方法来实现。
5. 提示词优化：对生成的提示词进行优化，以提高其在文档总结中的有效性。可以通过人工审核、交叉验证等方式对提示词进行评估和调整。
6. 文档总结：将优化后的提示词输入到训练好的模型中，得到最终的文档总结结果。可以使用文本生成、摘要生成等方法来实现。
7. 性能评估与优化：对生成的文档总结结果进行评估，如准确率、召回率、F1值等指标，并根据评估结果对模型进行优化，以提高其在文档总结中的效果。
8. 持续迭代：文档总结是一个动态的过程，需要不断地收集新的文档数据、更新模型参数、优化提示词等，以适应不断变化的需求。