20分钟让AI帮你写好直击领导G点的年终总结
每年向大领导做的年终总结总是会被批:
- "一坨屎"
- "全是废话"
- "数据呢?证明呢?"
- "我怎么不知道?"
- "啥啥啥, 写的都是啥"
今年不用再担心了, 你可以用20分钟让AI帮你写好直击领导G点的年终总结.
其中一份汇报文档效果如下: (除了这个还有另外几个输出物: PPT大纲, 量化报告, 总结报告. 这个看起来最图文并茂, 就选这个展示了.)
总结报告也比我写的好多了, 面面俱到, 大纲可以看一下:
前提
工作记录. 如:
- 周报
AI IDE 或 CLI(随便哪个都行), 如:
- Claude Code
- Cursors
- Qoder
- 甚至是 VSCode AI 插件如: 通义灵码
安装配好, 测试AI对话能生效就行.
其他虚的(或者非开发可能不熟悉的)版本管理/工具链管理通通先不管.
实战
我的周报概述
这里以我(IT 监控团队)为例, 我的周报类似格式如下(其实也很乱):
周报内容如下(也是很乱, 错别字一大堆, 也没有固定的逻辑. 只是大概有个逻辑, 监控 -> 监控子项(或项目) -> 细节):
导入
将所有周报移到一个新文件夹. 这一步是保证项目文件夹的清爽, 防止其他不相关文件影响AI判断.
AI 提示词
然后用 AI IDE 或 AI CLI 打开当前文件夹, 以此作为 workspace. 然后开始输入提示词, 我的提示词也很水:
你是IT运维团队的监控Leader, 年终总结需要从数据上进行展现我们的工作内容和工作强度. 请根据现有的"周复盘"进行量化总结.
(可能需要先装好python)然后让 AI 自动运行就好了, 它提示要装什么工具, 库, 执行什么命令, 看情况大部分都可以选择"allow"的.
AI 做了什么(全自动的)
AI 做了什么, 这些都是全自动的, 我没有做任何介入或补充对话:
▽ 查看一下项目结构
▽查看几个典型的周复盘文件，了解它们的结构和内容格式
▽创建一个脚本来分析所有周复盘文件，提取关键数据并进行量化统计(python脚本, 我们不用懂, AI懂就行了)
这个脚本做了这些工作:
- 加载数据
- 分析数据
- 打印简要结果
- 生成详细报告
▽第一次执行时报错了(我们也不用懂), AI会自己修复的:
修复后运行成功. 生成了两份数据:
年终总结_量化报告.mdweekly_analysis_report.json
▽ 还生成了一个 PPT 大纲
▽ 接下来又创建了一个 python 可视化的数据图表脚本，用于生成图表来更好地展示数据(我们也不用懂)
接下来又是运行脚本, 安装依赖库...
▽最后是形成一个最终的综合总结文档，将所有分析结果整合在一起:
并做了最后的总结.
完成🎉🎉🎉
大概用时10-20分钟.
总结
这次使用AI 其实很粗糙的, 但就是这样, AI 也用远比我少的时间, 生成了远比我强的报告.
这里总结下经验:
- 作为数据来源, 我的周报还是太水了. 如果你的周报数据很有价值, 那生成的结果应该远比我的好. 或者你可以添加其他重要成果文档.
- AI 执行的大概思路是使用python 总结数据, 并用 numpy 和 matplot 形成图表. 并利用 AI 经验写一份标准的年终总结.
- 这次提示词写的还是很模糊. 如果你们公司对年终总结有更细致的要求, 那么你完全可以细化提示词. 使其更符合你的要求.
- 当然, 这次是一把生成. 你还可以通过持续和AI对话, 在对话中调整和细化你的年终总结需求.
- 某些 AI 有能力直接生成 PPT. 如果你选的 AI 没有这个能力, 让它生成一份类似ppt格式的 网页也可以的.
以上.