TL;DR
把本周数据（本周 / 上周 / 目标三列）、值得提的事件、受众一起粘进 ChatGPT、Claude 或 Gemini，让它按固定结构输出：2-3 句 BLUF、3 个 win、3 个风险、1 个具体 ask。这能把 60-90 分钟的写作压到 15 分钟左右。模型负责叙事，数字全部由你提供，并且要抽三个回源核对——AI 会四舍五入也会抄错。整篇控制在 250 字内、一屏放得下。下面的 prompt 可以直接复制。
任务场景
每周一你给团队或管理层写一份 KPI 总结。拉数据很快，60-90 分钟都花在打磨叙事上。一份好总结要给忙碌的 exec 一个能直接读完的 TL;DR、2-4 个值得讲的 win、2-4 个需要注意的风险，最好还有 1 个 ask——你需要管理层做什么来跑得更快。喂得到位的话，AI 能把这块从 90 分钟压到 15 分钟左右。代价是：模型的准确度只取决于你粘进去的数字，所以人的工作从”写”变成了”数据把关 + 判断”。
哪些情况适合让 AI 来做
- 你每周写一份格式固定的总结。
- 指标周稳定，受众也稳定。
- 数据已经洗好可以直接粘。
- 你希望多周（或轮值同事之间）口吻一致。
什么时候不要完全依赖 AI
- 上董事会、会被逐行审的总结——AI 出初稿，你定稿。
- 这一周出了重大事件（事故、发布、裁员）——叙述很微妙，得你自己拿捏。
- 涉及敏感或未公开的数据（财报、并购信号）——粘什么要想清楚，见下面的隐私说明。
需要先给 AI 的信息
输出质量几乎完全由输入决定。下面五项都给齐：
- 本周指标：每个指标配上上周值和目标值，做成可对比的三列。
- 值得提的事件：发布、事故、活动、节假、流失激增等。
- 受众：谁看、关心什么、会在会上追问什么。
- 风格：口吻、格式，以及什么样的句子会因为太空而被砍。
- 上周的总结：作结构参考，让格式保持一致。
可直接复制的 Prompt
写本周 KPI 总结。
受众：[谁看、关心什么]
口吻：[3-5 个形容词，如"简洁、坦率、行动导向"]
本周指标（本周 / 上周 / 目标）：
- [指标 1：本周 / 上周 / 目标]
- [指标 2：...]
- [指标 3：...]
本周值得提的事件：
- [发布、事故、节假、活动]
输出结构：
- BLUF / TL;DR（最多 2-3 句，exec 只读这段也能 get 这周）。
- 3 个 win（每个绑定挣到它的那个具体数字）。
- 3 个风险（用领先指标，不要用滞后指标）。
- 1 个 ask（具体请求——预算、HC、决策、解阻塞）。
- 1 句"下周看什么"。
限制：
- 总字数 250 字内。
- 每个主张都要带数字。
- 不用"猛涨""很赞"这类水词。持平就说持平。
- 不要编造或重新计算任何数字，只用我粘进来的那些。最后一条限制很关键：大模型算术不可靠，所以数学由你算好，模型只负责叙述。如果需要算出来的数（环比 delta、百分比），先在表格里算好，或者用带代码/分析模式、能真正跑计算的模型，别让它凭感觉猜。
选哪个模型，以及隐私这条线
当前主流模型都能胜任。对一份周总结真正有差别的是上下文窗口（能粘多少历史）和数据治理（你的数字会不会被拿去训练）。
| 模型（截至 2026 年 6 月） | 用哪档 | 上下文窗口 | 会拿你的输入训练吗？ |
|---|---|---|---|
| ChatGPT（GPT-5.5） | Plus $20/月 | Plus 应用内约 320 页；完整 1M token 仅 $200 Pro | Enterprise/Team/API 不会；美国消费版 Free 自 2026 年 2 月起带广告 |
| Claude（Sonnet 4.6 / Opus 4.7） | Pro $20/月 | 标准 1M token | 付费档默认不会 |
| Gemini（3.1 Pro） | Google AI Pro $19.99/月 | 1M token | Workspace/企业版不会 |
关于隐私这条线：ChatGPT Enterprise、Claude（Team/Enterprise）和 Google Workspace 都承诺默认不拿你的输入做训练，数据所有权归管理员。如果你用的是消费档、或者不确定公司的设置，最稳的做法是只粘 delta 和百分比，不粘绝对值——“MRR 同比 +4.2%，目标 +6%“既能讲清故事，又不暴露具体金额。未公开的数字（财报、并购）一律不要粘进任何外部工具。各档具体怎么处理输入，可以去 Anthropic 隐私中心 确认你这档的实际策略。
一份好 KPI 总结长什么样
格式遵循 BLUF——Bottom Line Up Front，军方和管理界都在用的”先抛结论、不要先抛目录”原则。几条跨团队都成立的规则：
- 一屏放下，250 字内。 一旦要往下滚，它就不再是”总结”了。
- 先抛结论。 “Pipeline 覆盖率掉到 2.1x，目标 3x，这是下季度的风险”是 BLUF；“本报告涵盖 pipeline 和激活”是目录。
- 风险段优先用领先指标。 把领先与滞后指标按约 60/40 配比的战略团队，能在问题进财报之前就抓到。试用转付费是领先指标，流失的 MRR 是滞后确认。
- 指标数量要克制。 对两万多份战略计划的分析发现，约 9-11 个指标的精简框架，效果胜过堆到 60 多个的大仪表盘；一份周总结露出 5-7 个数就够，别上 30 个。
- 状态一眼可见。 每个指标配个红/黄/绿标记，exec 几秒就能扫完这周。
怎么判断 AI 的结果能不能用
- 只读 TL;DR——它自己能讲完这周的故事吗？
- 抽 3 个数字回源数据核对。AI 会四舍五入，也会抄错。
- ask 真的具体吗？“希望管理层支持”不是 ask；“周五前批 2 个 SDR 的 HC”才是。
- 是不是你团队的口吻？突然冒出”协同赋能”就是 AI 在乱混。
容易踩的坑
- 只列数没叙事。 叙事才是价值；一堆数字只是把仪表盘重印了一遍。
- ask 模糊。 答不出”管理层 yes 之后会有什么变化”，那就不是 ask。
- 重点埋得太深。 最大新闻应该在第 1 句，不是第 3 段。
- 每周同样的 win。 “增长团队上线了 X”连讲四周，听众就关耳朵了，该轮换报什么。
跑满一个月后，复盘这些总结
攒够四周，把它们一起粘进去，问模型：“哪些模式在重复？哪些指标是我每周报、但没人据此行动的？“你会发现自己一直在汇报从不触发任何决策的数字——轮换或砍掉，把会议上受众反复追问的指标加进来。这也是 AI 在周稿之外真正能加分的地方：把自己一段时间的输出横向对比，对人来说很累，对模型来说很快。
FAQ
能让 AI 自己生成数字吗？ 不能。粘真实数字，并明确叫它不要重算。大模型算术不可靠，会很自信地给出错的 delta。数学在表格里算，或用能真正跑计算的分析/代码模式。
保密数据怎么办？ 在付费的 Enterprise、Team 或 Workspace 档，你的输入默认不会被拿去训练。不确定的话，只粘 delta 和百分比、不粘绝对值，未公开的数字（财报、并购）一律不进外部工具。
ask 能让 AI 出吗？ 可以，但你定。ask 反映的是对”管理层到底会不会批、什么时候批”的判断——这部分由你负责。
总结应该多长？ 250 字内，一屏放下。要 exec 往下滚，格式就算失败了。5-7 个核心指标、3 个 win、3 个风险、1 个 ask。
哪个模型最适合？ GPT-5.5、Claude Sonnet 4.6、Gemini 3.1 Pro 写周总结都很好。按上下文窗口和数据治理来选，而不是纯能力——见上面的表。