TL;DR
粘一张紧凑 KPI 表（本周 / 上周 / 目标）、1-2 句真实上下文、再加上 leadership 这季度真正在意的两个指标。模型就能回你一段 200 字叙述：一句能直接 quote 的总结、两个 win、两个诚实的 miss、一句下周要看的事。唯一真正重要的规则：强制每个假设都指名一个同方向动了的指标，否则模型会用流畅的废话填满”为什么”那一格。下面的 Prompt 在 ChatGPT（GPT-5.5）、Claude（Sonnet 4.6）、Gemini（3.1 Pro）里都能用。
任务场景
周一 9:08。10 点要交 KPI 周报，leadership 群已经在聊了，BI 刚吐出一张 14 行的表，没人会一行行读。你要的是 200 字叙述——讲清楚 win、把 miss 说实在、把假设挂在”另一个真的动了的指标”上、再点一个下周要看的事。还不能写得像模板，也不能把那个让你心虚的数字藏起来。
什么场景 AI 帮得上，什么场景帮不上
AI 确实擅长搭结构、做环比、把”MAU 涨了”翻译成”MAU WoW 涨 4.2%，由留存而非新增驱动”，还能帮你压在 200 字里不用自己数。
AI 做不到的，是编出因果假设。你不粘相邻上下文（在跑的 campaign、节假日、故障、对手动作），它就 pattern match 成无意义的”可能由于季节性”，既没 calibration、也没 signal。
经典失败模式：机场小说式假设——模型用一句流畅但空洞的话填”为什么”那一格（“转化提升源于产品市场契合度改善”）。你要强制要求：每个假设必须挂在另一个同方向动了的指标上。
该用哪个 AI（2026 年 6 月）
三家前沿助手都能从粘贴的表写出这份周报。差异出现在你上传的是原始导出文件、而不是一张干净表的时候：
| 工具 | 模型（2026 年 6 月） | 应用内文件上传 | 适合 |
|---|---|---|---|
| ChatGPT Plus（$20/月） | GPT-5.5 | CSV / XLSX / PDF 约 50 MB 以内；跑沙箱 Python（pandas） | 想让模型直接从凌乱导出里算环比和透视 |
| Claude Pro（$20/月） | Sonnet 4.6 | CSV / XLSX / PDF，每文件 30 MB、单对话最多 20 个文件；以 Artifact 形式渲染实时图表 | 长上下文（100 万 token）一次粘好几周历史 |
| Gemini（Google AI Pro $19.99/月） | Gemini 3.1 Pro | 通过 Workspace 原生嵌在 Google Sheets 里 | KPI 表本来就在 Google Sheet 里 |
说明：GPT-5.5 自 2026 年 4 月底起是 ChatGPT 默认模型；Claude Pro 同价 $20（年付 $17）打包 Claude Code 和 Cowork。Google 的”Gemini Advanced”在 2026 年初改名为 Google AI Pro。更完整的横评见 ChatGPT vs Claude vs Gemini。
对于一段文字叙述，选哪个模型其实没多大差别——真正决定结果的是上下文和那条”接地”规则。只粘干净表的话，三家随便选。想让模型去啃原始 BI 导出，ChatGPT 的 Python 沙箱或 Claude 的 Artifacts 能省掉你做表那一步。（OpenAI 的数据分析文档详细写了这个沙箱。）
需要先给 AI 的信息
- 紧凑 KPI 表——本周 / 上周 / 目标，5-10 行就够
- 1-2 句上下文（在跑的 campaign、节假日、outage、对手新闻）
- 这个 Quarter leadership 最在意的两个指标——让模型给叙述加权
- 上周的周报（让措辞轮换，不是内容轮换）
- 已知的数据 caveat（BI 延迟、归因变更、埋点 bug）
- 读者（你的 manager、leadership 群、全员）
- 语气约束：直陈，不要”稍微""略有”这类对冲副词
- 你最希望读者周二早上还记得的那一句
可直接复制的 Prompt
你在写本周 200 字的 KPI 周报。
读者：[leadership Slack / 全员会 / manager 1:1]。
本季度优先指标：[两个]。
上下文：[campaign、节假日、outage、归因变更]。
上周的周报（仅用来轮换措辞，不要复用内容）：[粘贴]。
KPI 表：
[粘贴本周 / 上周 / 目标]
结构：
1）一句话总结，要 leadership 能直接 quote 进群里那种。
2）两个 win——每个写明指标、WoW 变化、另一个能佐证的相邻指标。
3）两个 miss——每个写明 gap、WoW 变化、挂在另一个同方向动了的指标上的假设。
4）下周要看的 1 件事——具体到"下周一这个数变了我的行动就会改"。
规则：不要对冲副词。除非我给了 seasonality 输入，不要写"可能源于季节性"。任何假设若无法挂在我给的另一个指标上，就明写"假设待定——需要 [补什么数据]"。短版本——仅 leadership 群 Slack
把这张 KPI 表压成 60 字 leadership Slack 贴。
1 句总结、1 句 top win 带数字、1 句 top miss 带数字、1 句抛给群里的问题。
表：[粘贴]。上下文：[一句话]。输出示例
好的叙述段：“第 19 周是留存故事。DAU/MAU 升到 0.42（上周 0.39，目标 0.40），由 5/4 cohort 的 Day-7 留存拉动（38% vs 之前 cohort 31%），而非新增——新增本周 WoW 跌 6%。miss：付费转化从 3.1% 跌到 2.6%，下跌集中在 iOS cohort，同时 iOS 在 1.42 版本发布后 checkout 报错率涨 22%。假设：client 端 checkout bug，不是定价问题。下周每日跟 iOS 付费转化，直到 checkout 报错率回归。”
好的 Slack 短版：“第 19 周：留存上、iOS 付费转化下。DAU/MAU 0.42（+0.03）。付费转化 2.6%（-0.5pp），与 iOS checkout 报错激增同步。问群里：5 月定价测试要继续还是先暂停等 iOS 干净？“
怎么改输出
- 每个假设都要落地 —— “每个 miss，必须指名同方向动了的另一个指标。如果我给的数据里没有，请直接说明。”
- 轮换措辞，不轮换结构 —— “沿用上周结构重写，但不复用任何过渡词。读者对相同的开头会麻木。”
- 总结句要硬 —— “把总结句换成 leadership 能直接 quote 进群的——动词+数字+方向。不要写’整体趋势向好’。”
- 翻出藏起来的 miss —— “任何指标既低于目标又低于上周，必须进 miss 区，即使我忘记标。”
- 砍 —— “压到 180 字。能活下来的就是 signal。“
容易踩的坑
- AI 编没数据支撑的假设——“源于季节性”在没给季节性输入时是幻觉不是分析
- 每周同一个开头句——读者会自动跳过
- 把 miss 藏在 win 段中间——calibration 之后会被更难堪地翻出来
- 直接粘 50 行 BI 表——叙述被噪声稀释
- 没”下周要看的事”——读者不知道下周一该期待什么不同
- 上下文里漏写 outage 或归因变更——AI 就给数据 artifact 写出自信的业务假设
- 让 AI 对冲（“转化可能略有下降”）——每个对冲都是没干活的句子
- 漏 target 列——只看 WoW 不看 vs 目标会盖掉真实故事
FAQ
- 每周结构要变吗？ 微调。同骨架（总结 / win / miss / watch），新措辞。读者对相同结构麻木的速度比你想的快。
- 数字被 outage 影响了怎么办？ 上下文里标出来。模型会把那行标”data caveat”而不是编一个业务假设。
- 要不要插图？ 引用（“见 iOS 转化曲线”），不要塞进叙述。报告是文字，dashboard 才是数据源。
- 该选哪个模型？ 写文字叙述，GPT-5.5、Sonnet 4.6、Gemini 3.1 Pro 三选一都行。按数据在哪里选：在 Google Sheet 里就偏 Gemini，凌乱 CSV 导出就偏 ChatGPT 的 Python 沙箱或 Claude 的 Artifacts。
- 把内部 KPI 粘进消费级聊天机器人安全吗？ 先看公司政策。ChatGPT、Claude、Gemini 都能在设置里关掉”用你的输入训练”，而它们的 Team / Enterprise 版默认就不拿你的数据训练。受监管的数据，用公司批准的企业版。
- 某个指标自己也不确定怎么解读？ 让 AI：“对指标 X，我不确定这次变动是否有意义——列出我在断言假设前要先看的两个相邻指标。“然后去看。
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