多数 KPI 点评只是把图表用文字复述一遍：「营收涨了 5%」。可管理层早就看到那个 5% 了。好的 Prompt 会逼模型跳过数字，回答真正重要的三个问题：变了什么、为什么、要做什么。下面 12 个模板就是照这个目标写的，可直接粘进 ChatGPT、Claude 或 Gemini。
一句话总结： 把原始 KPI 喂给模型（上期 vs 本期，再加 6 到 12 期历史），钉死受众级别、限定长度、明确禁止套话。如果要点评上传的表格，截至 2026 年 6 月，GPT-5.5（ChatGPT for Excel 已于 2026 年 5 月 5 日对所有套餐全量开放）和 Gemini 3.1 Pro 是两个最强选择。永远别让模型自己编数字，要么粘真实数据，要么连真实数据源。
适合哪些人
- 准备周度或月度指标的运营
- 给投资人更新写 KPI 段落的创始人
- 给 dashboard 补叙事的 BizOps 和 FP&A 分析师
- 报告总是收到「所以这说明什么？」回复的人
什么时候别用这些 Prompt
- 数字还没核对（模型会一本正经地把笔误也讲成故事）。
- 实际没动——平稳没问题，但别硬编故事（见模板 11）。
- 数据涉密、而你的账号又不在带数据管控的套餐上。比如 ChatGPT Free 从 2026 年 2 月起在美国已带广告，且 Free / Plus 的对话默认会用于训练（除非手动关闭）。粘敏感数字前先查工作区设置。
六段式 Prompt 骨架
下面每个模板都带这同样的六个要素。自己写 Prompt 时直接借这套骨架：
- 角色——模型扮演谁：FP&A 分析师、Chief of Staff、CFO 的副手。
- 上下文——团队、组织、产品，以及数据的时间窗口。
- 目标——一个交付物：一张表、三条谈点、一段 150 字的内容。
- 限制——字数、必含字段、受众级别。
- 语气——对高管中性、就事论事；对一线员工可以多解释。
- 锚点——1 到 2 份过往点评样例，让格式贴合你们的风格。
这套 Prompt 适合用在哪
- 周度指标点评
- 月度业务回顾（MBR）叙事
- 投资人更新里的 KPI 段落
- 异常点出、趋势 vs 噪音的判断
- 给臃肿的 KPI 文档瘦身
12 个可直接复制的 Prompt 模板
占位符用 [方括号] 表示，发送前替换成你的真实值。只要 Prompt 涉及方差、进度或 cohort 拆分，就把对应的历史（最近 6 到 12 期）一起粘进去。
1. 变了什么、为什么、做什么
KPI: [kpi] moved from [prior] to [current] ([delta]). History (last 12 periods): [paste].
Write 3-sentence commentary: (1) what changed, factual; (2) the single most likely cause; (3) the action or no-action implied. Do not restate the number. No hedging filler.可替换变量： kpi, prior, current, delta
2. 趋势还是噪音
Is this [kpi] move a trend or noise? Data, last 8 periods: [paste].
Output: (1) compare this move to the period-over-period variance; (2) signal vs jitter; (3) verdict — "Trend", "Noise", or "Wait one more period" — with one sentence of reasoning. One paragraph.可替换变量： kpi
3. 异常点出
This week, [kpi] is [N] standard deviations from its rolling mean. Rolling stats: [paste].
Write a 2-sentence callout: (1) magnitude and direction; (2) two plausible explanations worth investigating. No "we need to dig in" filler.可替换变量： kpi, N
4. cohort 拆解
Total [metric] moved [delta]. Breakdown by cohort: [paste new vs existing, segment, region].
Identify which cohort drove the move and quantify it. Output format: "X% of the +Y came from cohort Z because ...". One line per material cohort.可替换变量： metric, delta
5. 季度进度点评
Quarter target for [kpi] is [target]. Current value is [current] with [percent] of the quarter elapsed.
Commentary: ahead of / on / behind pace, the run-rate needed to land the target, and one adjustment to ask for. No "we're crushing it".可替换变量： kpi, target, current, percent
6. 多 KPI 汇总
Here are this week's KPIs with prior values: [paste 6 rows].
Write a 5-bullet exec summary: the most important movement, one risk, one tailwind, one anomaly, one ask. 200 words max. Lead each bullet with the takeaway, not the number.可替换变量： 那 6 行 KPI
7. 投资人 KPI 段
Write the KPI section of a monthly investor update from this data: [paste].
Cover (1) the headline metric movement; (2) three supporting numbers; (3) what changed in the funnel; (4) what we're doing differently next month. 150 words max, confident but not promotional.8. cohort 留存点评
Retention curves by signup cohort: [paste week-0 through week-N for each cohort].
Commentary: (a) where the cliff is; (b) whether week-N retention shifted vs the prior cohort; (c) one explanation; (d) one action. Do not restate the table.可替换变量： 那张留存表
9. 转化漏斗叙述
Funnel, this period vs last: [paste each stage with both periods' conversion].
Identify (1) the biggest drop-off stage; (2) whether it changed this period; (3) the likely root cause; (4) the lowest-effort experiment to validate it. Skip "needs further analysis".可替换变量： 那张漏斗表
10. KPI 文档瘦身
Our weekly KPI doc has [N] metrics: [paste list with 90-day history].
Audit and trim to 6. Flag (1) which haven't moved meaningfully in 90 days; (2) which are derivatives of others; (3) which we'd never actually act on. Justify each cut in one line.可替换变量： N、指标清单
11. 平的 KPI 怎么写
[kpi] is flat ([value], unchanged for [periods]).
Write 2-sentence commentary that doesn't fake significance: (1) flat, plus whether that's good or bad given context; (2) the one thing that would move it next month. No padding.可替换变量： kpi, value, periods
12. 预测 vs 实际
Forecast: [forecast]. Actual: [actual]. Variance: [diff] ([beat/miss]).
Commentary: (1) what drove the variance; (2) whether the forecast model needs adjusting and how; (3) the implication for next period's forecast.可替换变量： forecast, actual, diff
一个实战示例
你粘进去的输入：
KPI: paid signups moved from 412 to 358 (-13.1%). History (last 8 weeks): 401, 388, 420, 433, 412, 419, 412, 358.
Write 3-sentence commentary... [模板 1]弱输出（要拒绝的）：「付费注册环比下降 13.1% 至 358，降幅明显，值得进一步调查。」
强输出（带上历史、用模板 1 得到的）：「付费注册首次跌出连续 8 周 388-433 的区间，所以这是水平位移，不是正常抖动。下跌时点对上了周二的结账页发版，那是第一个要查的地方。如果证实，回滚即可，漏斗其余部分无需动作。」
差别就在历史。没有前几期数据，模型分不清真断点和噪音，只能退回到那种含糊的套话。
处理数据该用哪个 AI 模型
Prompt 负责思考，模型负责处理表格。截至 2026 年 6 月：
| 工具 | 最适合 | 消费端价格 | 说明 |
|---|---|---|---|
| ChatGPT（GPT-5.5） | 上传表格 + Python 分析 | Free $0 / Go $8 / Plus $20 / Pro $100-$200 | ChatGPT for Excel 和 Google Sheets 已于 2026 年 5 月 5 日对所有套餐全量开放；在沙箱里跑 Python（pandas），上传文件约 50 MB 上限。 |
| Gemini 3.1 Pro | 财务 / 表格推理、dashboard | Google AI Pro $19.99（前身「Gemini Advanced」） | Google 专门为财务和表格易用性调优了 3.1 Pro；100 万 token 上下文能装下大工作簿。 |
| Claude（Opus 4.7 / Sonnet 4.6） | 长文叙事、密集图表截图 | Pro $20 / Max $100-$200 | 100 万 token 上下文；可读约 3.75 MP 的高清图（适合读 dashboard 截图）；文笔最强。 |
实用默认做法：把原始导出文件丢进 ChatGPT 或 Gemini，让它算好 delta 和方差，再对结果跑点评模板。当交付物本身就是文字（投资人更新、董事会叙事）时选 Claude。无论用哪个，都要粘真实数据或连真实数据源——只要你让它「估一下」数字，这几个模型都会编出看似合理的值。
容易踩的坑
- 没附历史。 没有前几期，方差、进度、异常类 Prompt 全是瞎猜。
- 跳过核对。 你给什么模型就讲什么，连笔误一起讲。
- 受众模糊。 「写点评」对 CEO 太深、对一线太浅。
- 没限字数。 第五行之后基本没人看。
- 所有场景一个模板。 固定格式会让读者麻木，要按变化挑 Prompt。
- 没有决定框架。 没有「要什么决定」，读者不知道你想要什么。
- 放任模型编数字。 连真实数据源，绝不接受「估算」的数字。
怎么把输出磨得更锋利
- 明确点出受众级别：IC、Manager、VP 还是 CEO。
- 开头就限长——战术 1 页，执行 3 条。
- 先放要点 / 要什么决定，上下文随后。
- 附原数据链接，读者能自查，省一封后续邮件。
- 要两个版本，挑更紧的那个；让 AI 多产比让它少改更划算。
- 用模型出稿加自审，再让真人扫一遍数字才发出去。
FAQ
- KPI 点评该写多长？ 看受众。战术回顾：1 页。执行层或投资人更新：3 到 5 条要点，再附底层数据链接。
- AI 能取代分析师吗？ 初稿、排版、方差拆解可以；至于「这个数字该怎么办」的判断，不行，那归人。
- 2026 年表格类点评用哪个 AI 最好？ GPT-5.5（现已对 Excel 和 Google Sheets 全量开放）和 Gemini 3.1 Pro（Google 为财务和表格场景调优过）。当叙事文笔最重要时用 Claude Opus 4.7。
- 模型会拿我的数据训练吗？ 看套餐。ChatGPT 的 Free 和 Plus 对话默认会用于训练（除非手动关闭）；商业版和企业版默认排除你的数据。粘敏感数字前先查数据管控设置。
- 点评要写风险吗？ 要。装作没风险，会在下次报告里风险真出现时失去信任。
- AI 能自己生成底层数据吗？ 不能。它会编看似合理的数字。粘真实导出或连已核实的数据源。
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外部参考：OpenAI — ChatGPT for Excel 与 OpenAI 帮助中心 — Data analysis with ChatGPT。