精華筆記 文件與報告:週報月報自動化
每週五下午四點,主管一句「週報還沒收到喔」,你盯著空白文件想了半小時,寫出來的還是「本週完成了 A、B、C 事項」。下週一收到回覆:「看不出你這週做了什麼貢獻。」
週報的問題不是你沒在做事,而是你在「描述動作」,不是「展示成果」。月報更慘——到截止日才發現素材散落在三個 Notion 頁、兩個 Excel、一堆 Slack 訊息裡,拼湊到半夜送出去的東西自己都不想再看第二遍。
AI 很擅長做的事之一,就是把你的流水帳轉換成主管想看的語言,把散落素材整理成有架構的報告。這類任務高度重複,只要建好一套 prompt 模板,以後每週五 30 分鐘搞定。
這堂學什麼
- 週報公式:把「做了什麼」轉成「達成什麼成果、對誰有什麼影響」
- 報告架構生成:從主題一個 prompt 出完整段落骨架
- 校對潤稿三輪走:錯字 → 邏輯 → 語氣,分開做才有效
- 合約與長文件白話化:重點條款抽取,不再花三小時讀法律文字
- 版本比較:找出修改前後差異,確認對方沒有偷改
- 實戰演練:從素材到月報成稿的完整五步驟
觀念一:週報的真正問題不是「懶」
很多人以為寫不好週報是因為懶或沒時間。真正的問題是格式思維的錯位:你的大腦用「任務清單」的格式在記錄一週,主管卻在用「成果評估」的框架讀週報。兩個頻道不對,寫得再認真也沒用。
同樣一件事,兩種寫法:
流水帳版
本週與客戶開會三次,整理提案文件,修改簡報兩輪。
成果導向版
完成 XX 客戶 Q3 提案送審;客戶回饋「方向正確」,預計下週確認預算,潛在合約金額 50 萬。目前無卡點。
前者說「我做了什麼動作」,後者說「這件事推進到哪、對公司意義是什麼」。AI 擅長把動作語言轉換成成果語言——但它需要你先把素材餵給它,它沒辦法從無到有生出「客戶反應如何、金額多少」這種只有你知道的事。
觀念二:報告架構先建骨,再填肉
不只週報——競品分析、專案總結、提案背景——任何從零開始的報告,都可以先讓 AI 出架構,你再補素材進去。
先建架構有兩個好處:
- 不漏章節:AI 會提醒你「結論還沒有」「沒有數據支撐」這種你很容易忽略的結構問題
- 寫之前先確認方向:把骨架給主管看一眼比成稿後再大改省十倍時間
觀念三:校對潤稿要分三輪,不能一鍋燉
「幫我把這份月報改得更好」——這個 prompt 是最常見的失敗起手式。AI 收到這樣的指令,會同時改錯字、換架構、調語氣,改完你完全不知道動了哪裡、為什麼動,也不知道哪些改動符合你的原意。
正確做法是分三輪,每輪只做一件事:
| 輪次 | 任務 | 目標 |
|---|---|---|
| 第一輪 | 錯字與格式 | 找錯字、標點錯誤、數字格式不一致 |
| 第二輪 | 邏輯與結構 | 段落順序、論點支撐、有無矛盾 |
| 第三輪 | 語氣調整 | 根據讀者調整正式程度與措辭 |
觀念四:合約白話化不是法律諮詢
用 AI 讀合約的正確姿勢:
- 用 AI 理解條文:翻譯成人話、列出對你的具體限制
- 用 AI 提出問題:哪些定義模糊?哪些條款有潛在風險?
- 涉及重要合約(工作合約、加盟、智慧財產授權),問完 AI 之後還是要找律師確認
AI 做的是語言理解,不是法律判斷——字面意思翻對了,不代表這個條款在台灣法院是否可執行、違約金是否合理。
觀念五:版本比較——找出對方偷改了哪裡
合約來回改了幾輪,最後一版不知道動了哪裡?把兩個版本貼給 AI,它逐段列出修改清單,還能從「你方立場」分析哪些改動可能對你不利。
手把手實戰:月報從素材到成稿
情境設定:你是行銷專員,每個月底要交月報給主管。素材散落在 Notion 工作日誌、廣告數據 Excel、幾封 email 往來。以下五步驟完整走一遍。
工具選擇:ChatGPT Plus($20/月)或 Claude Pro($20/月)都能跑這套流程。如果你的公司已經訂了 Microsoft 365 Copilot(企業附加方案約 $30/用戶/月)或 Google Workspace Business Standard(含 Gemini,約 $14/用戶/月),直接在你慣用的平台上做即可,不用另外付費。
步驟一:收集素材、讓 AI 幫你盤點
不管素材多亂,先把它們集中到一個對話。開新對話(重要:不要用舊對話,避免前面對話的脈絡混入),貼上素材並說:
我現在要準備六月份的月報。以下是這個月的工作素材,很雜,請先不要整理,只是確認收到:
[貼上你的工作日誌、重要事件、數字、email 重點等]
請告訴我你收到了哪些類型的資訊,並問我有沒有遺漏的重要素材。
這一步逼 AI 用自己的語言複述它讀到了什麼。如果它複述錯或遺漏,你馬上知道要補充。先確認讀懂了,再往下走。
步驟二:生成月報架構骨架
素材確認後,讓 AI 規劃架構:
根據以上素材,幫我規劃一份月報的章節架構。
背景:
- 讀者:直屬主管
- 部門:行銷
- 公司規模:中型企業
架構要求:
- 開頭放「本月三大亮點」(條列,每條一句話)
- 主體章節:業務進展 / 數據表現 / 跨部門協作
- 結尾放:下月重點計畫、需要主管決策或資源支援的事項
- 每個章節建議 2-3 個子項目
只出架構,還不要填內容。
拿到骨架後,你可以直接在對話裡說「把第二章改成『專案進度』」這類微調,確認架構方向後再進下一步。
步驟三:逐章節把流水帳轉成成果語言
架構確認後,逐章節填內容。每次只餵一個章節的素材:
現在幫我撰寫「業務進展」這個章節。相關素材如下:
[貼上這個章節的原始素材]
寫作規則:
1. 每個項目用「完成了什麼 → 帶來什麼成果/影響 → 下一步是什麼」的格式
2. 盡量量化:有數字就用數字、百分比、金額
3. 語氣:正式但不官腔,讀起來像人寫的,不要有「我們致力於」這類空話
4. 長度:每個子項目 2-4 句
這個 prompt 的核心是第 1 條:三段式格式。把這個規則套到每個章節,段落就自動是成果導向的。
步驟四:三輪校對潤稿
初稿完成後跑三輪。把整份稿件貼進去,每輪用不同 prompt:
第一輪:錯字與格式
請幫我做第一輪校對:只找錯字、標點錯誤、數字格式不一致(例如有些地方寫「百分之十」有些寫「10%」)。
不要改文意或句子結構。逐條列出問題點,附建議修改。
第二輪:邏輯與結構
現在做第二輪:從邏輯和結構角度審這份月報。
檢查:段落順序是否合理?有沒有說了 A 又矛盾說非 A?有沒有說結論卻沒支撐、有數據卻沒說明意義的段落?
給我具體的問題點和建議,不要直接幫我改稿。
第三輪:語氣調整
最後一輪:語氣微調。
讀者是我的主管,希望語氣是「專業、自信,不過度謙遜也不誇大」。
找出:太口語的句子、語氣太弱的地方(「我們嘗試了...」「或許可以...」「感覺上...」)。
列出建議修改的句子和理由,讓我逐條確認。
每一輪等你確認才進下一輪。不同意的改法,直接在對話裡說「第 3 條不要改,因為那是公司的正式用語」。
步驟五:送出前最終確認
這是發送前的最後一道關卡:
這是月報最終版,幫我做送出前確認:
1. 有沒有數字看起來不合邏輯(增長率超過 100% 之類沒有特別說明的)?
2. 有沒有提到但沒有解釋的縮寫或術語(讀者可能看不懂的)?
3. 「下月計畫」和「本月成果」有沒有明顯矛盾?
4. 整體有沒有明顯的語氣或格式不一致?
全部 OK 就說「通過」;有問題逐條列出。
[最終月報貼在這裡]
如果 AI 說「通過」,你可以安心送出。
合約白話化實戰
假設你收到一份合作合約,裡面有這段:
「乙方於本合約有效期間內,不得從事任何與甲方業務性質相同或相似之業務,無論係以受僱、委任、合夥或其他任何形式為之,且上述限制應於合約終止後二年內繼續有效。」
把它貼給 AI,這樣問:
以下是合約條文。請做三件事:
1. 用白話中文解釋這段在說什麼(100 字以內)
2. 列出這段條文對「乙方」的具體限制(條列式)
3. 標出任何模糊地帶或潛在風險,用「注意:」開頭
條文:
[貼上條文]
AI 的回應會告訴你:這是競業禁止條款,合約期間且終止後兩年都不能去競爭對手工作或接案;「業務性質相同或相似」定義模糊,爭議時對方解釋空間較大,建議要求雙方明確定義。
帶著這份「問題清單」去談判或請律師複審,效率差很多。
版本比較實戰
收到「修改版合約 v2」但不知道改了哪裡:
以下是合約的兩個版本,請比較差異:
- v2 中哪些段落被修改了?修改了什麼?(逐條列出)
- 有哪些段落是 v2 新增或刪除的?
- 從「乙方利益」角度看,哪些修改可能對乙方不利?
[原始版本:]
...
[修改版本 v2:]
...
常見坑
坑 1:給的素材太少,AI 只是美化流水帳
症狀:你給了「本週完成提案」,AI 幫你改成「本週成功完成並提交了具前瞻性的提案文件」——只是換了說法,資訊量一樣是零。
解法:整理素材時強迫自己回答三個問題:「做完之後發生了什麼?」「對誰有影響?」「下一步是什麼?」這三個答案就是 AI 需要的原材料。沒有這些,再好的 prompt 都沒用。
坑 2:一個 prompt 叫 AI 同時校對+改架構+調語氣
症狀:「幫我把月報改得更好」,拿到一份大幅改動的版本,但你不知道改了哪裡、原因是什麼,也不確定改完是否符合你的原意。
解法:分三輪跑,每輪只做一件事(見實戰 Step 4)。每一輪你都能看清楚 AI 改了什麼、原因是否合理。不同意就在對話裡逐條說明不要改的理由。
坑 3:把 AI 翻譯的合約條文當法律意見
症狀:「AI 說這個條款沒問題,我就簽了。」幾個月後發現它其實嚴重限制了你的工作權利。
AI 做的是語言理解,不是法律判斷——即使翻對了字面意思,它也不知道這個條款在台灣法院是否可執行、慣例如何。
守則:用 AI 理解條文、生出要問律師的問題清單;合約金額大或涉及工作權利、著作權,必須找律師確認。
坑 4:長文件版本比較,AI 回說「差異不大」但你知道有很多修改
症狀:合約有 25 頁,全部貼進去,AI 回說「兩個版本幾乎相同,只有少數措辭調整」——但你明明知道第三章整個被改寫了。
解法:分段比較——把合約按章節切開,每次只比一章;或使用 Claude 的 Projects 功能上傳兩份完整文件再下指令,比直接貼文字穩定很多。長文件直接全貼,AI 對中間段落的注意力會衰減,容易漏掉修改。
作業
週報實驗:這週不要從頭寫週報,先把做過的所有事用最粗糙的方式列出來(一條一句話),然後用本課的週報公式 prompt 轉成成果導向版本,對比兩個版本的差距——感受一下素材量對結果的影響。
合約白話化練習:找一份你平常會收到的文件(員工手冊某頁、合作信件某段、公司政策某條),用白話化 prompt 問一遍,確認你真的讀懂那段在說什麼。
選做:月報 SOP 模板化:把這堂課五步驟的 prompt 複製到你慣用的筆記工具(Notion / Obsidian / Apple 備忘錄),做成一個「月報 SOP 模板」。下個月月底直接打開這個模板用,不用再想要怎麼問 AI。
下一課預告
第 1 課到第 6 課,我們逐一拆掉 email、簡報、Excel、會議記錄、文件報告這五大類雜事。但如果每次都要自己想「這件事要用哪個 prompt」,你的效率還是卡在「每次從零開始」。
第 7 課是這門課的終局:個人辦公 SOP 總組裝——把你學到的所有工作流固化成 prompt 模板庫,讓重複性的事情真的不用再想。同時把整個課程最重要的資料安全紅線完整交代:什麼資料可以貼給 AI、什麼絕對不行,以及公司訂的 Microsoft 365 Copilot 和個人用 ChatGPT 在隱私規則上的關鍵差異——這個問題沒弄清楚,你的所有 AI 工作流都建在沙地上。第 7 課見。