夜雨聆风
WorkBuddy 红宝书 |文档生成实战:怎么让 WorkBuddy 写出能直接用的报告、方案和会议纪要
WorkBuddy 红宝书 10｜文档生成实战
周五下午五点，群里弹出一条消息：
「明天上午复盘会，把这个项目从启动到现在的情况整理一份报告，发我。」
你手里有什么？三个群的聊天记录，两版方案文档，一张进度表，脑子里一堆没理顺的细节。
以前遇到这种事，只能加班熬一份。现在很多人的第一反应是——甩给 AI。
于是打开 WorkBuddy，打了一句话：
帮我写一份项目复盘报告。
十几秒后，报告出来了。翻开一看：语言很流畅，结构也挺像回事，但细看全是正确的废话——「项目整体推进顺利，团队配合良好，后续将继续加强协作」。真正该有的数字、时间节点、卡点，一个没有。
这不是 AI 不会写报告。是你把”写报告”这件事，简化成了一句话，它自然只能还你一句话水平的内容。
一句话需求和结构化需求，产出的不是同一种报告
一、报告写不好，问题都出在这三步之前
先说结论：AI 写文档写得好不好，80% 取决于你动笔（动嘴）之前的准备，剩下 20% 才是它的生成能力。
大部分人第一次用 AI 写文档都会踩这几个坑：
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对应的解法也很直接：先定结构，再给素材，分阶段出稿，关键数字必须回查。 下面拆开讲。
二、先定结构：不同文档，骨架完全不一样
报告、方案、会议纪要，看着都是”写文档”，但骨架完全不同。骨架错了，内容写得再流畅也没用——就像地基歪了，装修再好看也是危房。
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| 复盘/总结报告 |
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| 方案/提案 |
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| 会议纪要 |
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跟 WorkBuddy 说清楚你要哪种骨架，比让它”自由发挥”重要得多。一句话模板：
帮我写一份[项目复盘报告]，按这个结构：
1. 背景（项目目标、启动时间） 2. 过程（关键节点、遇到的问题） 3. 结果（目前完成的部分、数据） 4. 问题（列出具体卡点，不要笼统） 5. 建议（针对每个问题给出具体建议，不要空泛表态）
三、再给素材：一次给全，不要边写边补
结构定好之后，第二步是把素材一次性喂给它，而不是让它先写一版，你再一点点补充。
原因很简单：上一篇讲过，WorkBuddy 每一轮能”看见”的东西是有限的（Context Window）。你分批补充素材，等于让它反复推翻重来，还容易把前面的内容和后面新加的素材对不上。
实操做法：
- 1.
把相关的聊天记录、文档、表格，一次性放进工作空间；
- 2.
明确告诉它素材都在哪、分别是什么——”进度表在 xxx.xlsx，讨论记录在这三个文件里，都读一遍再写”；
- 3.
不确定它有没有真的读完，可以先问一句”你看到的项目背景是什么？关键节点有哪些？”，核对一遍再让它正式生成。
以下是本次报告需要参考的素材：
- 项目进度表：progress.xlsx - 三次讨论群记录：group-notes-1.txt / group-notes-2.txt / group-notes-3.txt - 原始方案文档：proposal-v2.docx 请先通读以上材料，告诉我你理解到的项目背景和关键节点， 我确认没问题后，你再按前面说的结构生成正式报告。
四、分阶段出稿：先出提纲，再展开正文
不要指望一次性拿到完美成稿。 报告这类内容，最好分三步走：
先提纲，再展开，最后核对数字
第一步：只要提纲。 让 WorkBuddy 先给一份分点提纲，你花一分钟扫一眼结构对不对、有没有漏掉关键内容。这一步改起来成本最低，千万别跳过直接要正文。
第二步：分段展开。 提纲确认没问题后，让它按提纲逐段展开。这样即便某一段写得不满意，只用改那一段，不用推倒整篇。
第三步：精修语言和数字核对。 内容框架都对了，最后一步专门核对数字和关键判断（下一节详细说）。
三步走比”一次要成稿再大改”要快得多，也更容易控制质量。
五、会议纪要：一份能追踪的纪要，重点不在”总结”
会议纪要单独说一下，因为它和报告、方案的核心目标不一样——报告是给人看的，纪要是给人用的。一份好的纪要，最终要能变成一张”谁在什么时候做什么”的清单，而不是一段流畅的会议摘要。
给 WorkBuddy 生成纪要时，重点提这三个要求：
根据这段会议录音/文字记录，整理会议纪要，要求：
1. 按议题分段，每个议题只保留最终结论，不要罗列讨论过程 2. 每一条行动项，必须写清楚：具体内容、责任人、截止时间 3. 如果某条没有明确责任人或时间，标注"待明确"，不要自己编一个
第 3 条尤其重要——很多人图省事让 AI”自己判断”责任人，结果开会时说”这个后面谁跟进一下”，AI 直接安到了离得最近的人头上。这种模糊表述必须原样标注，让人工去追问，不能替你做决定。
六、避坑清单：这几件事必须人工过一遍
AI 写文档，最大的风险不是写得不好，是写得”看起来很像那么回事，但细节是错的”。发出去之前，这几项必须人工核对：
1. 关键数字必须回查原文。
AI 有时候会把相近的数字弄混，或者把”预计”和”实际”混着写。凡是涉及金额、完成率、日期这类硬数字，回到原始素材里核对一遍，别直接信生成结果。
2. 结论性判断，人工再看一遍。
“进展顺利””风险可控”这类判断性的话，AI 写起来很容易，但这类话的责任在写报告的人身上，不在 AI 身上。确认这些判断和你自己的实际认知一致，再发出去。
3. 素材范围明确指定，别让它自己乱翻工作空间。
如果工作空间里文件比较多，一定要明确说清楚”这次只参考这几份”，不要让它自己判断该读哪些——参考上一篇提到的原理，工作区里有的文件不代表它会主动去读，但如果不说清楚范围，它也可能读串、读漏，或者把不相关的旧版本文档也当成参考。
4. 不要指望一次性完美。
前面说过的三步走（提纲 → 分段展开 → 精修核对），是控制质量最省力的方式，不要图快跳过任何一步。
七、这类文档如果经常写，做成 Skill
如果你每周/每月都要出同一类报告（比如固定格式的周报、固定流程的项目复盘），别每次都重新交代一遍结构和要求——参考上一篇《技能 Skills》，把这套结构和要求存成一个 Skill，以后一句话调用，输出格式永远稳定。
这也是为什么”先定结构、再给素材”这套方法论值得你花时间打磨一次：打磨好了存成 Skill，之后每一次都省下这部分工夫。
最后
写报告、方案、会议纪要，AI 能帮你省掉的是”从零开始组织语言”这一步，省不掉的是你对内容负责的判断。
结构你来定，素材你来把关，数字你来核实——AI 负责把这些拼成一篇通顺的文档。反过来，如果把这几件事也全部丢给 AI，出来的东西自然只能是正确的废话。
一句话总结：先定结构、一次性给全素材、分阶段出稿、关键数字人工核对——这四步做到，AI 写文档才能真正省时间，而不是省了时间又搭上返工的时间。
本篇核心： AI 写文档写得好不好，大部分取决于你动笔之前的准备。先按文档类型定好骨架（报告：背景-过程-结果-问题-建议；方案：目标-现状-方案-资源-风险；纪要：议题-结论-待办-责任人），素材一次性给全，先出提纲再分段展开，关键数字和结论性判断必须人工核对。常做的文档类型可以固化成 Skill，省下重复交代要求的时间。