智研社 · ZhiYan Society
Vol.01
智研社 · 第 1 期
周报，从 30 分钟
到 3 秒
一个让 AI 帮你干活的真实故事
蒋建辉·20 分钟·线上 + 线下
智研社 · 第 1 期
— 2026 —
每周五下午 · Pain Point
01 / 14
The Problem
每周五下午，时间都花哪了？
翻台账、归类、填模板、调格式——每周重复的劳动，有没有更好的办法？
Step 01
翻台账
打开 Excel，逐行筛选本周做过的事，一条条复制出来
Step 02
归类
按类型手动分类：说明书、彩页、活动……再数份数
Step 03
填模板
复制到周报模板，调格式、换行、对齐，反复检查
每周五 · 周报时间
Pain Point
从手动到自动 · The Shift
02 / 14
Pipeline · 我的做法
从 30 分钟到 3 秒
我把两个 Excel 文件丢给 DeepSeek，让它帮我写了一个脚本。
四步完成
01
准备文件
台账 + 周报模板，两个 Excel
02
上传 + 描述需求
把文件丢给 DeepSeek，说清楚要什么
03
拿到代码
DeepSeek 输出一段 Python 脚本
04
双击运行
周报自动生成，每周复用
Page 02 · 从手动到自动
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对比 · The Contrast
03 / 14
Before / After · 同一个需求，差别在哪？
关键不是 AI 多厉害，
是你怎么说清楚需求
Before · 模糊提问
"帮我写个周报"
- AI 不知道你的台账长什么样
- AI 不知道周报模板什么格式
- AI 不知道你要怎么分类
- 输出完全用不了
After · 精准提问
完整描述需求
- 上传了台账文件，说了每个字段的含义
- 上传了周报模板，说了格式要求
- 说明了分类规则和输出位置
- 一次成功，直接能用
Page 03 · 对比
Before / After
提示词工程 · Prompt Engineering
04 / 14
The Insight · 关键洞察
Prompt Engineering
同样一个 AI，有人用不好，有人一次成功。差别在于——你怎么跟它说话。
Prompt Engineering 不是一门新技术，就是"把需求说清楚"的方法。你不需要学编程，不需要懂算法，只需要养成一个习惯：开口之前，先想清楚四件事。
"AI 就像一个能力很强但什么都不懂的新同事——你不说清楚，它就只能猜。"
— 关于 Prompt Engineering 最直白的解释
Bad Prompt
"帮我写个周报"
→ AI 只能瞎猜
→ AI 只能瞎猜
Good Prompt
"你是 Python 自动化专家。帮我写个脚本，从台账读取本周数据，按类型分类汇总，填入周报模板对应位置。"
→ AI 精准输出
→ AI 精准输出
Why it matters
多花 30 秒写 Prompt，
省下 30 分钟改结果
省下 30 分钟改结果
Page 04 · Prompt Engineering
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写好 Prompt · Part 1
05 / 14
Method · 方法论（上）
写好 Prompt 的前两个要素
给得越多，输出越准。先想清楚这四件事，再开口。
01
你是谁 · 角色
给 AI 一个明确的身份定位，让它知道用什么视角回答你。
"你是我周报的助手。"
"你是一个 Excel 自动化专家。"
"你是一个 Excel 自动化专家。"
02
我要什么 · 目标
具体说清楚最终要得到什么结果，不要含糊。越具体，AI 越不容易跑偏。
"从台账里读取本周数据，按类型分类汇总，填入周报模板对应位置。"
Page 05 · 要素 1 + 2
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写好 Prompt · Part 2
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Method · 方法论（下）
写好 Prompt 的后两个要素
03
长什么样 · 格式
给模板、示例或结构要求，让输出直接能用，不用你再改。
"输出格式：类型 X份：· 项目1 · 项目2，每周新增一个 sheet。"
04
别做什么 · 边界
划清红线，防止 AI 自作主张、胡编乱造。信息不够时让它问你，而不是瞎编。
"不要编造我没有做过的事。如果信息不够，主动问我补充。"
Page 06 · 要素 3 + 4
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万能公式 · The Formula
07 / 14
Cheat Sheet · 一次记住
Prompt 万能公式
不用每次都从头想，套这个模板就行。
01 你是 [角色]。
02 我要 [目标]。
03 格式要求：[格式]。
04 不要 [边界]。
周报案例 · 填完长这样
你是一个Python 自动化专家。帮我写脚本，从台账 Excel 读取本周数据，按类型分类汇总，填入周报模板对应位置。格式：类型 X份：· 项目1 · 项目2，每周新增一个 sheet。不要编造数据，不清楚的字段主动问我。
Tips
不用每次四条全写，但至少写 2-3 条。角色和目标是最重要的两条。
Page 08 · 万能公式
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常见误区 · Pitfalls
08 / 14
Watch Out · 避坑指南
三个最常见的误区
很多人试了一次觉得 AI 不好用，其实问题出在这三个地方。
Pitfall 01
太模糊
"帮我写个方案"
AI 不知道什么方案、给谁看、要多长。只能猜，大概率跑偏。
→ 至少说清楚给谁、干什么、要什么格式
AI 不知道什么方案、给谁看、要多长。只能猜，大概率跑偏。
→ 至少说清楚给谁、干什么、要什么格式
Pitfall 02
太啰嗦
写了 500 字的背景故事，把要求埋在第 8 段。
关键信息被淹没，AI 也会晕。
→ 先说要什么，再说为什么。不超过 200 字。
关键信息被淹没，AI 也会晕。
→ 先说要什么，再说为什么。不超过 200 字。
Pitfall 03
不迭代
一次不满意就觉得 AI 不好用，直接放弃。
好 Prompt 是改出来的，不是一次写对的。
→ 改两次，告诉它哪里不对，效果会好很多。
好 Prompt 是改出来的，不是一次写对的。
→ 改两次，告诉它哪里不对，效果会好很多。
Page 09 · 常见误区
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进阶技巧 · Pro Tip
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Level Up · 多做一步，效果翻倍
最简单的进阶技巧：
给一个例子
不给示例
"按类型分类汇总"
- AI 自己理解"分类"
- 输出的格式和你想的不一样
- 能用，但需要手动调整
给个示例
"格式参考：说明书 3份：· A项目 · B彩页"
- AI 精准匹配你的格式
- 输出直接能用，零调整
- 一个例子 > 一百句说明
不需要知道什么 Few-shot、Chain-of-Thought——只要记住一句话：给 AI 看一个你满意的输出，它就能复制那个风格。
— 最实用的 Prompt 技巧
Page 10 · 进阶技巧
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课后 · Your Turn
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Takeaway · 课后小任务
这周试试： 用四个要素写一条 Prompt， 发给豆包或 DeepSeek。
AI 的能力就在那里，关键是你能不能把需求说清楚。
— 智研社 · 第 1 期
下期预告：Context Engineering 上下文工程又是怎么回事。
智研社 · 感谢聆听
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