OpenClaw实战:同样的AI,为什么你的日报不好用?——提示词怎么层层递进

你有没有试过让AI帮你出一份行业日报？

我试过。第一版提示词写的是：”帮我搜5条乳品新闻。”

结果出来了5条新闻，只有内容，没有标题、没有摘要、没有链接。5条新闻堆在那里，每条都说了点什么，但看完不知道重点在哪。信息收到了，但用不上——”知道了，然后呢？”

第二天又是5条，第三天又是5条，一周下来25条新闻堆在那里，连哪条看过哪条没看过都分不清。这时候我才意识到：不是AI不行，是我没告诉它”什么算重要”。

后来我花了很长时间迭代提示词。日报解决了”今天发生了什么”，但一周下来25条新闻堆在那里，又说不出”这周意味着什么”——所以需要周报。一个月下来四五条线索，又分不清哪些重要——所以需要月报。从日报到周报到月报，三级模板逐级升级。今天把踩过的坑和最终的设计思路拆给你看。

日报提示词：不是”搜什么”，是”站在谁的视角搜”

第一版提示词失败之后，我意识到一个问题：AI不知道”我是谁”。

它不知道我是做乳品行业的，不知道我关心的是投资和经营决策，不知道”贝因美被收购”比”某品牌出了新口味”重要一百倍。所以它只能按热度排序——什么火推什么，而不是什么重要推什么。

后来我把提示词改成了三层结构：

有了人设，AI在筛选新闻时会自动带入”这对乳企意味着什么”的判断，而不是给出一堆跟行业无关的热点。

没有筛选准则，AI会把所有热门新闻都塞给你。有了准则，AI才知道”重要”和”热门”不是一回事。

“关键启示”这一条最关键——它逼着AI不只是说”发生了什么”，还要说清楚”所以呢”。有了”所以呢”，你5秒钟就能判断这条新闻跟你有没有关系。

三层结构的本质：人设决定视角，准则决定边界，格式决定可用性。

周报提示词：从”这条说明什么”到”这些共同指向什么”

日报解决了”今天发生了什么”，但一周下来，5天日报25条新闻，你很难说清”这周意味着什么”。

周报要解决的问题不一样：不是汇总本周新闻，而是追踪本周线索。

提示词的关键变化：从”这条新闻说明什么”变成”这些新闻共同指向什么”。

什么意思？日报是逐条判断——每条新闻独立看，给出”关键启示”就行。周报是跨条判断——5条新闻可能指向同一个趋势，也可能互相矛盾，你需要把它们归到同一个线索下面。

举个例子。某一周，周一日报里出现”原奶价格继续下跌”，周三出现”某乳企减亏20%”，周五出现”另两家分别减亏37%和41%”——三条新闻分散在三天的日报里，每条单独看都是”价格跌了””减亏了”。但周报把它们归到同一条线索下：“原奶周期拐点——价格下跌正在传导到利润端，亏损在收窄。” 你看到的不再是三个独立事件，而是一个正在形成的趋势。

周报提示词还有两个关键设计：

周报提示词的本质：从单条判断到线索追踪，从”今天”到”这周”，从信息到信号。

月报提示词：给AI一个思考框架，它才能输出有逻辑的洞察

周报追踪了线索，但一个月下来，线索可能有三五条甚至七八条。哪些重要、哪些是噪音、哪些互相印证——你需要一个判断框架，而不是把所有线索罗列一遍。

月报提示词的关键设计：给了AI一个思考顺序。

先看规则变了没——政策、标准、监管，这些是所有判断的前提。规则变了，投资、经营、机会都要重新评估。

再看格局在怎么变——谁在收购谁、谁在退出、谁在涨价、谁在降价。格局变化决定了你的竞争环境。

最后看机会和风险在哪——哪些是值得跟进的，哪些是需要警惕的。

这个顺序不是随便排的。规则是底线，格局是现状，机会和风险是决策。 先看底线再看现状最后看决策，逻辑才顺。如果反过来，先看机会再看规则，你可能追了一个政策已经不支持的机会。

月报的分类标签也跟着这个逻辑走：政策与监管→市场与竞争→产品与趋势→国际化。先看规则，再看格局，再看方向，最后看全球。同一条新闻在日报里可能按国内/国际分，在月报里按政策/市场分——因为服务的认知任务不同，分类逻辑也不同。

月报提示词的本质：从信号归类到判断输出，从”这周”到”这个月”，从信号到趋势。

三级提示词：日报看单条，周报看线索，月报看趋势

把三级提示词放在一起看，你会发现一个清晰的递进：

日报看单条——每条新闻独立判断，回答”今天发生了什么，跟我有什么关系”。

周报看线索——多条新闻归到同一条线索下，回答”这周有什么信号，跟上周比变了什么”。

月报看趋势——多条线索汇成趋势判断，回答”这个月意味着什么，接下来要关注什么”。

认知粒度从”这条新闻”到”这组信号”到”这个行业”，逐级放大。提示词也逐级升级——日报的提示词管信息采集，周报的提示词管信号归类，月报的提示词管判断输出。

同一条新闻，在三级报告里的位置也不一样。比如”原奶价格下跌”这条新闻，在日报里归到”市场动态”，在周报里归到”原奶周期拐点”线索下，在月报里归到”格局变化”——同一条新闻，三种分类，因为三种认知任务。日报问”今天发生了什么”，周报问”这些信号指向什么”，月报问”这意味着什么”——问题不同，分类就不同。

回到开头那个问题：同样的AI，为什么有人出的是信息堆砌，有人出的是带判断的日报？

差别不在AI，在你给它的思考框架。

“帮我搜5条乳品新闻”——这是指令，AI只能当搬运工。

“你是面向乳企的情报助手，按这些标准筛选，按这个格式输出”——这是思考框架，AI才能当情报分析师。

提示词不是指令，是思考框架。框架越清晰，输出越有判断力。

如果你也想用AI出行业日报，这是一个可以直接套用的骨架：

把方括号里的内容换成你自己的行业和需求，就能跑起来。先跑日报，再升级周报和月报。