这是一个虚构但很典型的案例：林林是一位负责办公室管理、会议活动、采购和后勤的行政专员，最近手头在忙“组织全员月度会议”，同时还要准备“筹备年会场地考察”。这次林林需要整理一份给行政主管的活动方案，决定试试 AI 深度研究报告。

背景

对林林来说，通知、活动方案、物资采购和各种临时事务一件接一件，文字工作琐碎但不能出错。偏偏这次还遇到一个变数：年会场地档期紧张，需要尽快确认。活动方案需要尽快交给行政主管，时间并不宽裕。

第一次尝试：问题出在哪

林林一开始只写了一句话：

帮我写一份关于“公司年会筹备”的活动方案。

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：

  • 研究问题太宽泛。
  • 忽略报告中的“信息不足”部分。

改进后的提示词

林林按照深度研究的思路重写了提示词，核心是写一份清晰的研究简报：问题、范围、用途、关注重点：

请就以下问题做一份深度研究：
【研究问题】“公司年会筹备”目前常见的做法有哪些？各有什么优缺点？
【背景】我是行政，研究结果用于向行政主管提出建议。
【范围】重点关注近两年的公开资料，国内外都可以。
【输出】
1. 执行摘要（300 字以内）
2. 主要做法对比表
3. 每种做法的适用条件和风险
4. 尚存争议或信息不足的地方
5. 参考来源列表（附链接）

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）：一位咨询顾问用深度研究了解“社区养老服务的运营模式”。报告整理了几种常见模式、各自的收入来源和挑战，并附有政府文件和研究报告链接。他抽查了其中五个引用，发现一个链接指向的是转载文章，于是找到了原始出处替换。

拿到结果后，林林没有直接转发，而是先删掉不符合实际情况的内容，再补上 AI 不知道的背景。

复盘：这次用到的方法

  • 说明来源偏好和需要排除的内容。
  • 等待报告生成后，先看结构和结论是否回答了你的问题。
  • 抽查重要引用，打开原文确认内容和日期。
  • 把大问题拆成子问题，并说明研究用途和范围。

之后林林发现，同样的方法也适用于另一类场景：写报告、论文前收集背景资料。

复盘时林林还想到一个问题：研究结果可以直接用在报告中吗？答案是：可以作为参考和起点，正式使用前要核实数据、补充一手信息，并注明来源。

给行政的提醒

把常用通知、流程整理成模板，每次让 AI 按模板填充，格式统一不易漏项。涉及时间、地点、费用的信息必须人工核对，AI 不会知道实际安排。另外，对话里不要出现员工联系方式、合同和供应商报价。

一个额外的小技巧：报告生成后，让 AI 帮你列出“需要访谈或实地验证的问题”

如果你也是行政

可以先从“安排 3 位客户来访接待”或“整理固定资产盘点表”这样的小任务开始练习深度研究，熟练之后再用到活动方案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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