这是一个虚构但很典型的案例：小李是一位在律所执业、处理诉讼和非诉业务的律师，最近手头在忙“整理一起合同纠纷案的证据目录”，同时还要准备“撰写代理词初稿”。这次小李需要整理一份给合伙人的法律文书，决定试试 AI 写 Excel 公式。

背景

对小李来说，案件材料多、文书写作量大，客户咨询需要快速而准确地回应。偏偏这次还遇到一个变数：一起案件的关键证据还需要客户补充。法律文书需要尽快交给合伙人，时间并不宽裕。

第一次尝试：问题出在哪

小李一开始只写了一句话：

帮我写一份关于“合同纠纷案件的代理”的法律文书。

结果 AI 给出的内容四平八稳却用不上。复盘下来，主要有两个问题：

  • 不说明数据结构。
  • 上传含敏感信息的完整表格。

改进后的提示词

小李按照 AI 写表格公式的思路重写了提示词，核心是描述数据结构：哪一列是什么、从第几行开始、数据大概长什么样：

我在用表格软件整理案件台账，A 列是“案件类型”，B 列是“立案日期”，C 列是“标的额”，D 列是“案件阶段”，数据从第 2 行开始。
请帮我写一个公式：统计 A 列等于“合同纠纷”且 C 列大于 100 的记录有多少条。
要求：
1. 给出公式，并逐段解释含义；
2. 说明如果数据中有空白格，结果会不会受影响；
3. 再给一个按 A 列每个值分别统计的做法。

结果（示意）

下面的效果为虚构演示，用来说明这类改进通常带来的变化：

示例（虚构）：用户描述“如果 D 列日期早于今天且 E 列状态不是已完成，就在 F 列显示逾期”。AI 给出条件判断公式，并解释日期比较和逻辑“且”的写法，同时提醒“D 列如果是文本格式的日期，需要先转换”。

拿到结果后，小李没有直接转发，而是先检查关键事实和数字，再补上 AI 不知道的背景。

复盘：这次用到的方法

  • 用业务语言描述计算规则，并给出一两个预期结果的例子。
  • 让 AI 给出公式并逐段解释。
  • 先在几行数据上测试，核对结果是否正确。
  • 说清楚每列的内容和起始行，AI 才能写出正确的引用。

之后小李发现，同样的方法也适用于另一类场景：处理日期、文本拆分、格式转换。

复盘时小李还想到一个问题：能帮我写宏或脚本吗？答案是：可以，但运行脚本前要理解它做了什么，并先在副本上测试。

给律师的提醒

用 AI 梳理案件时间线和争议焦点，再结合证据自己判断。AI 可能编造法条和判例，提交给法院或客户的内容必须逐一核对；当事人信息需脱敏。另外，对话里不要出现当事人信息、案件材料和证据。

一个额外的小技巧：把常用公式和说明整理成个人笔记，下次直接复用。

如果你也是律师

可以先从“参加一次庭前会议”或“准备客户培训讲义”这样的小任务开始练习 AI 写表格公式，熟练之后再用到法律文书这类更正式的材料上。每次记录一下哪句提示词最管用，慢慢就有了自己的模板。

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