一句话总结： 把真实指标、3 个 anchor 项目、目标 Level 的 rubric 喂给模型，让它写一份按 Scope、Impact、Leadership、Growth 分节的 600 字自评。这是编辑活，不是生成活：AI 负责把证据重组成影响力叙事，但 anchor 由你挑，开头和结尾两句话要你用自己的话改写。直接用下面的 prompt。一个隐私提醒：晋升 packet 里有保密的 headcount 和营收数字，所以要挑一个不会拿你输入去训练的工具（见下文「该用哪个 AI」）。
任务场景
晋升 packet 还有两周交。你有一个 Drive 文件夹塞着 design doc、launch 总结、dashboard 截图，还有三条 Slack 里别人随口说”great work”的对话。你也有目标 Level 的 rubric，已经读了四遍、基本能复述。你缺的是那份 1-2 页的叙事——把”我今年做了这些”翻译成”这个人已经在做下一档的活”。难点不在找证据，而在挑出能串成 scope + impact 弧线的 5 件事，并把另外 12 件悄悄削弱论证的事砍掉。
什么时候适合让 AI 来做
AI 擅长把证据重组成影响力叙事、把工作映射到 leveling rubric、把动词式的活动句压成结果句、在不丢数字的前提下收紧措辞。它也能识别”任务流水账”这个常见 failure mode，把段落顺序改成 scope 在前。
AI 做不到：编造指标、判断你的 scope 是不是真的”够下一档”还是差一个周期、了解你公司没写出来的晋升红线（有些公司持续 meet 就升，有些必须看到明显 stretch behavior）。它也分不清哪些项目会被 calibration 当作”下一档信号”、哪些只会被当作”本档执行良好”——这要和你 manager 单独聊。
常见失败模式：AI 倾向于给你粘进去的每条 bullet 同等篇幅，连小事也一视同仁。要明说哪 3 件是 anchor，其它的最多一行支持。
该用哪个 AI（以及隐私这一关）
晋升 packet 大概是你会粘进聊天机器人里最敏感的文档之一：里面有确切的 headcount、ARR 数字、partner 观察，还有一个没上报的 gap。在按写作质量挑工具之前，先按「你的输入会被怎么处理」来挑。
截至 2026 年 6 月，各家默认行为不一样：
| 工具 | 默认拿你的对话训练吗？ | 怎么办 |
|---|---|---|
| Claude（Free / Pro $20 / Max） | 不，任何消费级档位默认都不训练 | 直接用就行；Pro 有 1M token 上下文，能读很长的证据堆 |
| ChatGPT（Free / Go $8 / Plus $20 / Pro） | 会，个人账号默认开启 | 到 Settings, Data Controls 里关掉「Improve the model for everyone」，或用 Temporary Chat |
| ChatGPT Business / Enterprise / API | 不 | 默认零训练，敏感工作文档可以放心用 |
| Gemini（Google AI Pro $19.99） | 看 activity 设置；查一下 Gemini Apps Activity | 粘之前先暂停 activity 或换成 Workspace 账号 |
写作本身，Claude Opus 4.7 或 Sonnet 4.6 通常能写出最干净的职场语气、形容词水分最少，这正是自评需要的。GPT-5.5（2026 年 4 月底起成为 ChatGPT 默认）是不错的第二选择，如果你还想让它顺手把数字拉出来做成表，它更合适。不管选哪个，只粘意译过的 partner 观察，把你不放心传出电脑的数字四舍五入或打成区间。想看更长的对比，见 Claude vs ChatGPT 处理长文档。
需要先给 AI 的信息
- 当前 Level 和目标 Level，各一句 rubric 摘要
- 撑住整个 case 的 3 个 anchor item——每个写清 scope（人 / 钱 / surface）+ 一个结果指标 + “这件事难在哪”
- 3-5 个支持型项目——bullet 形式，每个一个指标，不要叙事
- 跨职能 partner 的观察——意译就行，按角色归属，不写真名
- 上个周期的 review + 你 manager 这个周期让你重点改的那一条
- 一个”目标 Level 同事，做的活和你最像”的名字 + 哪一点像（不用你自己定义”下一档长啥样”）
- 你最希望 calibration 委员会记得的那一句话
- 一个你正在 close 的 gap + 你已经做了什么（别假装 gap 不存在；calibration 会看出来）
可直接复制的 Prompt
帮我写一份从 {current_level} 到 {target_level} 的晋升自评。
目标 Level 的 rubric（每个维度一句话）：{paste}
我的 3 个 anchor item：每个 scope + 结果 + 难在哪
支持型项目：3-5 条 bullet，每条带指标
XFN partner 的观察（意译、按角色）：{paste}
上个周期的 review + 这个周期被指点要改的那条：{paste}
做的活跟我最像的目标 Level 同事：{名字 + 哪一点像}
希望 calibration 记得的那一句：{句子}
正在 close 的 gap + 已经做了什么：{paste，或"无需 surface"}
写 600 字自评，分四节：
1）Scope——开头写 surface、headcount、影响的钱或用户数。一句话讲这相比上个周期变了什么。
2）Impact——3 个 anchor item。每段先写结果，不写活动。如果结果已经能暗示动作，把动词删掉。
3）Leadership——可观察行为：unblock 了谁、owner 了什么决策、改变了团队哪一件运作方式。
4）Growth——点名 gap、点名你已经做了什么、点名下一步。不要藏。
语气：过去时、动词开头、第三人称证据（"团队"、"用户"），第一人称只留给 ownership 声明。不要"great"、"significant"这类形容词——每个都换成数字或 artifact。
结尾一句话，让委员会能复述。短版本——只要 calibration 段落
帮我写 100 字的 calibration 段落，case 是 {current_level} 到 {target_level}。
最强证据：{一个 anchor item，scope + 结果}。
下一档行为信号最强的一项：{一个可观察行为}。
正在 close 的一个 gap：{paste}。
格式：1 句 Level + scope。2 句最强 impact 以及为什么算下一档。1 句往前看的 gap。不要废话。输出示例
一个好的 Scope 开头：“这个周期我 owner checkout 漏斗——3 个 PM、6 个工程师、年化 ARR 贡献 400 万，相比上周期的 1 条 workstream + 2 个工程师有明显扩展。Scope 不是被分配过来的；我在确认漏斗优化能落地之后，主动 scope 了 refunds 和 B2B billing 这两个 surface 并 pull 进来。”
一条好的 Impact bullet：“Step 2 流失从 18% 降到 11%，年化挽回 61 万。难点不在 form 简化——之前已经试过两次——而在 mobile 用户在一个我们看习惯了的 Stripe redirect 上掉头。是我自己跑了一周 session replay 才发现的信号。”
一段好的 Growth：“这个周期我 pricing 策略明显偏弱——上个周期的反馈写得很清楚。我和 finance 一起做了 Q2 SKU 重构，owner 了 willingness-to-pay 调研，并 ship 了新 pricing 页，平均 signup ARPU 提了 7%。下一层是 owner pricing committee 本身，不只是执行——Q3 我在 shadow。“
怎么改输出
- 把活动压缩成结果 —— “如果结果已经能暗示动作，把动词删掉。‘Step 2 流失从 18% 降到 11%‘比’我和团队一起把流失降到 11%‘强。”
- 每节开头先挂 rubric —— “每节第一句点名这是在为目标 Level 哪一条 rubric 维度提供证据。委员会不应该自己在脑子里映射。”
- 预答 calibration 一定会问的问题 —— “Impact 之后加一句回答：‘为什么这是下一档的活，不只是本档执行良好？‘这句话就是委员会会复述的句子。”
- 强制第三人称证据 —— “用’团队’、‘用户’、‘finance partner’承担影响力声明。第一人称（‘我 scope 了’、‘我发现的’）只留给’我做的决策’。这是 confidence 和 bragging 的分界线。”
- 砍到 600 字 —— “砍到 600 字。剩下来的就是 case。某节消失也行——消失的那个维度就是你真正的 gap，提前知道比 calibration 当场被问到好。“
容易踩的坑
- 每个项目同等权重列——委员会会折扣 unanchored bullet；选 3 个 anchor，其它一行就够
- 没指标，或只有 vanity metric 不挂业务——只有”用户参与”没接 revenue / retention，读起来像装饰
- 完全不挂 rubric——每段都应该对得上一条 rubric；都对不上，说明工作还在本档
- 藏已知 gap——calibration 反正会看出来，信任直接掉；主动点名 + 写你的修复路径
- Anchor 和支持项写得一样长——anchor 值得具体，支持项一行就够
- 让 AI 编 partner quote——意译真实观察就行；编造的引用会被抓到，packet 直接死
- 满篇第一人称动词——“我 lead”、“我 drove”、“我 owner”堆起来像吹牛；影响力句改第三人称证据
- 结尾停在活动——结尾那句是 calibration 复述的句子；让它讲下一档的 scope，不是讲你做了什么
FAQ
- 会被老板看出是 AI 写的吗？ —— 只要你跳过了个性化那一步，就会。把真实指标和意译过的 partner 观察塞进去，开头第一句和结尾那句用自己的话改写。这两句正是 calibration 复述的句子。
- 应该写多长？ —— 按公司模板。如果没有：IC 晋升 600-900 字，senior IC、manager、staff 1000-1500 字。再往后信号会衰减——超过模板的部分都会被跳读。
- 草稿读起来像吹牛怎么办？ —— Prompt 里加：“把每个第一人称影响力动词换成第三人称证据，除非那句是在点名我 owner 的决策。Bragging = 影响力用第一人称；Ownership = 决策用第一人称。”
- 如果没有一个明确算下一档的 anchor item 怎么办？ —— 这个周期就别交了。自评能挪动 borderline case，挪不动 missing case。用草稿识别 gap，瞄准下个周期。
- 绩效 review 和晋升 packet 是同一份吗？ —— 不是。Review 回答”是否达到当前 Level”，packet 论证”是否已经在做下一 Level 的活”。证据权重不同、动词不同，往往 anchor item 也不一样。Review 版本见 AI 写绩效 review。
- 把保密数字粘进去安全吗？ —— 不先查工具就不安全。截至 2026 年 6 月，ChatGPT 个人账号默认会拿你的对话训练；到 Settings, Data Controls 关掉「Improve the model for everyone」，或者用 Temporary Chat。Claude 消费级默认不训练，ChatGPT Business / Enterprise / API 默认零训练。无论哪种，partner 引用都意译，最敏感的数字打成区间。