AI 进阶培训

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AI 进阶培训

2026 年 10 月 29 日

今天的安排

今天怎么安排

13:30 – 13:40开场及时间安排介绍
13:40 – 14:10AI 开场分享
上半场
14:10 – 14:50把你的经验变成 AI 的手艺
14:50 – 15:35Case 1 动手做一个质询答复 Skill
15:35 – 15:45同事分享
15:45 – 16:05茶歇
下半场
16:05 – 16:35搭建真正的私人助理
16:35 – 17:10Case 2 让助理接手一整批问询
17:10 – 17:20同事分享
17:20 – 17:30集中答疑与总结

一个周一早上,手上同时压着这些

估值和 ESG 两个团队,各有各的忙

估值团队的周一早上
  • 交易所的年报问询函到了:商誉减值、存货跌价、长期股权投资……5 个工作日内回
  • 客户下周要 PPA 报告初稿
  • 合伙人等着看减值测试的敏感性
  • 两个项目的可比公司数据要更新
  • 客户又补发了一版测算表,先得看改了什么
ESG 团队的周一早上
  • 鉴证机构发来复核提问:排放强度为什么降、因子从哪来
  • IR 转来投资者的问题:碳市场和配额
  • 十几家子公司的 ESG 数据表还没收齐
  • 港交所 ESG 守则的披露索引要逐条对
  • 中英文两版报告的数字要对一遍

每件都不难,难的是同时压过来

解决这些题,靠这三样东西

离场时你会带走什么

质询答复 Skill

是什么

一个能按你们标准起草问询答复的 AI 技能包

明天怎么用

下一封问询函来了,直接调用,拿到带出处、带拦截的初稿

评分器 + 评分表

是什么

一套能给 AI 输出打分的 prompt 和 15 维评分表

明天怎么用

换成你自己的业务(估值报告、ESG 报告),改几个维度就能用

助理雏形

是什么

一套让 AI 自己读邮件、建台账、起草、等你批准的做法

明天怎么用

先从"只读一个邮件文件夹"开始

三样东西,今天怎么拿到手

怎么分组、用什么工具

分组
按部门分组(估值组、ESG 组),每组 4–5 人
导师
三位工程师巡回,举手即来
材料
扫码进入资源下载专区 →
线上
深圳同事通过会议链接参与,材料同步下载,问题发在会议聊天区
分享
两轮同事分享,有小奖励
工具
Kimi 公司版,请提前登录,新建一个空白对话备用
资源下载专区

13:40 – 14:10

AI 开场分享

基础打完,
回到我们的 12 道题

上半场

把你的经验变成 AI 的手艺

  • 不再每次重新交代背景
  • 新同事当天就能交出像样的初稿
  • 好不好,有分数说话
交代任务→ 备齐材料→ 拆解步骤→ Skill→ 训练 输入 → 输出 → 评分 → 改进→ 团队上线

工作交代单

prompt · 提示词

工作交代单prompt · 提示词
回一下这题泛泛而谈要重写交代五样角色信披经理背景A+H 股任务回复商誉题材料年报摘录格式注明页码能直接改

你发给 AI 的那段话。交代越清楚,返工越少。

第一次尝试:把问询直接贴给 AI

直接贴问询,AI 答得怎么样

问询原文 · 商誉减值题(交易所)
请说明商誉减值测试中预测期收入增长率、毛利率及折现率的确定依据,并结合同行业可比公司说明合理性。
  • 1"合理、审慎"是结论,不是依据
  • 28.5% 在给它的材料里不存在,是编的
  • 3可比公司是哪几家?没有说
  • 4毛利率完全没回答,漏了一个子问题
  • 5明天再问一次,格式和措辞完全不同
AI 的回答 示意
公司严格按照《企业会计准则第 8 号——资产减值》的规定进行商誉减值测试,关键假设的选取合理、审慎1。预测期收入增长率参考了行业平均水平,约为 8.5%2,与可比公司基本一致3。折现率采用税前加权平均资本成本,符合行业惯例。④ 毛利率? 综上,公司商誉减值测试关键参数的选取具有合理性。 ⑤ 明天再问,又是另一版

AI 不缺能力,缺的是你的标准

同样的五个问题,在 ESG 排放强度题 上也一样

换一道 ESG 题,AI 的毛病一个不少

排放强度题的 AI 回答(示意)
公司高度重视气候变化管理和温室气体减排工作,近年来持续加大节能降耗投入,
2025 年范围一排放强度同比下降约 12%,主要得益于能效提升和清洁能源替代,
降幅处于行业领先水平。公司将继续完善碳排放管理体系,助力"双碳"目标实现。

AI 不缺能力,缺的是你的标准

第二次尝试:像交代新同事一样交代 AI

换一种交代方式会不会不一样

你是一名上市公司信息披露顾问。
角色
任务:起草对下列交易所问询的答复初稿。
任务
读者:交易所上市审核人员,重视合规依据和数据出处。
读者
材料:① 问询原文 ② 年报"商誉"及"资产减值"章节摘录 ③ 我们以往对同类问题的两条答复
材料
格式:第一段一句话结论;之后按子问题分段,每段末尾用括号注明出处页码; 全文不超过 600 字。
格式
约束:材料中没有的数字一律不写,改写为【需补充:具体内容】。
约束
开始之前,先用三句话复述你理解的任务,并列出你还缺少的信息。 等我确认后再开始写。
先复述
AI 复述的样子 示意
我的理解:
1. 需要分别说明收入增长率、毛利率、折现率三个参数的取值依据;
2. 需要列出可比公司并对比;
3. 读者是交易所,重点是依据和出处。
我还缺少:可比公司名单;折现率的计算底稿;以前年度减值测试采用的参数。

交代任务:一句话 vs 六个部分

同一道 ESG 题,差的只是怎么开口

✗ 常见写法

"帮我回一下这个鉴证机构的复核提问。"

没说读者是谁、给什么材料、交成什么样子,AI 只能自己猜,猜错了你才发现。

✓ 更好的写法

角色+任务+读者+材料+格式+约束,最后让它先复述、等你确认再写。

它会主动说出还缺产量数据、缺因子版本号——而不是编一个交上来。

完整 prompt:角色/任务/读者/材料/格式/约束/先复述
没写清楚的,AI 替你编

交代任务的三个小习惯

每次开口前都能用

先让它问你

让 AI 先问 3–5 个关键问题,你答完它再写。和"先复述一遍"一起用。

抄数字和下判断分两步

先原样抄表、你确认抄对了,再让它分析。

进阶:每个数字带证据编号

数字后面挂编号,编号对应原文和页码,配错页码一查就知道。

同一套交代方式,换成鉴证机构的问询

角色、任务、读者、材料、格式、约束——排放强度题一样好用

ESG 版 prompt
你是一名 ESG 报告披露顾问。                                          ← 角色
任务:起草对下列鉴证机构复核提问的答复初稿。                          ← 任务
读者:鉴证机构项目经理,重视核算边界清晰和证据链完整。                ← 读者
材料:① 提问原文  ② ESG 报告"温室气体排放"章节摘录
      ③ 我们以往对同类问题的两条答复                                  ← 材料
格式:第一段一句话结论;之后按子问题分段,每段末尾注明出处页码;
      全文不超过 600 字。                                              ← 格式
约束:材料中没有的数字一律不写,改写为【需补充:具体内容】。          ← 约束
开始之前,先用三句话复述你理解的任务,并列出你还缺少的信息。
等我确认后再开始写。                                                  ← 先复述

AI 复述的样子(示意):"我的理解:1. 需要说明范围一排放强度下降的原因,并拆分产量、能效、燃料替代等因素;2. 需要说明核算边界是否发生变化;3. 需要说明排放因子的来源。我还缺少:2024 与 2025 年的产量数据;核算边界变化的具体说明;排放因子的版本和来源文件。"

告诉 AI:
"不知道"也是一个可以接受的答案

AI 编数字,往往是因为没人这样告诉过它

交代清楚之后,还要编号

为什么 AI 老改错地方

✗ 指代不清

"把上面那个问题再改一下"

"第二张表里那个数好像不对"

"强度那块按我们之前说的口径"

→

✓ 有编号、有定义

"只改排放强度题的(二),其余不动"

"『假设』页 C12 的折现率应为 9.2%"

"强度按定义 2 的口径计算"

开工前先让 AI 编号
开始之前,先给这批材料建立编号和定义,后面所有对话都用这些编号:
1. 问题逐条编号:问题 1、问题 2、问题 3……;每题的子问题编(一)(二)(三)
2. 你发现的每个疑点编号:疑点 1、疑点 2……,一条一个号,不要合并
3. 需要我做的事编号:待办 A、待办 B、待办 C……
4. 涉及的口径和术语,写成定义 1、定义 2……,每条一句话,注明出处页码
5. 表格的每一行加 index 列;引用 Excel 时写 工作表名 + 单元格地址
输出编号总表,等我确认后再开始。之后你的每个回答都要带上对应编号。

带骨架标签的记事本

Markdown · .md 文件

带骨架标签的记事本Markdown · .md 文件
PDF 复制Markdown商誉减值测试关键参数2025 年 2024 年 预测期收入增长率 5.0%–7.0%6.0%–8.0% 税前折现率 9.2% 9.6%表格错行、数字串位# 关键参数| 参数 | 2025 | 2024 ||---|---|---|| 折现率 | 9.2% | 9.6% |# 标题 | 表格参数2025 年2024 年增长率5.0%–7.0%6.0%–8.0%折现率9.2%9.6%结构清楚

用 # 标标题、用 | 画表格的纯文本。AI 读写它最准。

编号清楚之后,材料怎么给

材料怎么处理才不串行

从 PDF 直接复制出来的表格
商誉减值测试关键参数 2025 年 2024 年 预测期收入增长率 5.0%–7.0% 6.0%–8.0% 税前 折现率 9.2% 9.6%
同一张表的 Markdown 版本
〔P87〕
### 商誉减值测试关键参数
| 参数 | 2025 年 | 2024 年 |
|---|---|---|
| 预测期收入增长率 | 5.0%–7.0% | 6.0%–8.0% |
| 税前折现率 | 9.2% | 9.6% |
(示意)
把这份年报 PDF 转成 Markdown。要求:
1. 保留章节标题层级,用 #、##、### 表示
2. 所有表格转成 Markdown 表格,数字保持原样,不要四舍五入、不要换单位
3. 每一节开头标注原 PDF 页码,格式为〔P123〕
4. 跨页的表格合并成一张;合并单元格拆开并在每格重复填写
5. 另外生成目录 toc.md,每行格式:章节名 | 页码 | 一句话摘要
先读 toc.md。回答这道商誉减值问询 需要读取哪几节?列出章节名和页码,等我确认后只读取这几节。
容易出错的地方
情况处理
扫描版 PDF,文字选不中先让 AI 做 OCR,再抽查 3 个数字
表格跨页断开第 4 条要求合并
单位写在表头要求在每列标题里保留单位

转 Markdown:进来和出去

先变成 md,改完再一句话变回成品

PDF 转 md

保留标题层级、表格数字不改,每节标原页码,另出一份目录。

Excel 转 md

每个 sheet 一张表,数字单位原样,公式格子标出来。

md 转成品

改好的 md 一句话转邮件、Word 或 PPT 大纲,只改格式不改内容。

直接端上做好的菜

Artifacts · 单文件 HTML

直接端上做好的菜Artifacts · 单文件 HTML
以前:文字敏感性.html双击就开现在:成品折现率8% → 12%减值金额示意基准拖动后

让 AI 交一个能打开、能拖、能转发的成品,而不是一段还要你加工的文字。

材料给对之后,结果怎么拿

AI 能不能直接给成品,不只是文字

根据这张减值测试敏感性表,做一个单文件 HTML 页面:
两个滑杆,分别调整折现率(8%–12%)和永续增长率(0%–3%),
实时显示可收回金额与减值金额,下方配一张热力图。不需要联网。
减值测试敏感性计算器 示意数据
可收回金额(亿元)—
减值金额(亿元)—

示意:资产组账面价值(含商誉)135 亿元;预测期 5 年现金流 10.0 / 10.6 / 11.2 / 11.7 / 12.1 亿元,之后按永续增长率外推。

减值金额热力图(亿元)行:永续增长率 · 列:折现率

怎么让 AI 搭一个情景分析 HTML

具体怎么让 AI 搭出这类工具

先把数据整理成 Markdown 表

基准数据原样给它,并写明"不要自己补数字"

说清变量和范围

哪几个能调、上下限、基准值,一个变量一个滑杆

预设几个情景

基准 / 乐观 / 悲观,各自的取值由你定,不让 AI 定

公式和出处写在页面上

复核的人不用读代码,看页面底部就知道怎么算的

让它自己先核对一遍

用基准值手算关键结果,和页面显示的数对上;重要的再用 Python / Excel 双版本核对

情景分析 HTML 通用 prompt(【】里换成你的内容)
我要一个单文件 HTML 情景分析工具,用于【商誉减值测试】。
1. 数据:下面这张 Markdown 表是基准数据,原样使用,不要自己补数字
   【粘贴表格】
2. 变量:可调的变量有【折现率 8%–12%、永续增长率 0%–3%】,
   每个变量一个滑杆,标出基准值
3. 情景:预设【基准 / 乐观 / 悲观】三个按钮,各情景取值为【……】
4. 输出:实时显示【可收回金额、减值金额】,下方配一张【热力图】
5. 透明:页面底部写出计算公式和每个参数的出处
6. 导出:一个按钮把当前参数和结果导出为 CSV
7. 单文件,不联网,中文界面,金额保留一位小数
做完后,用基准值手算一遍关键结果,与页面显示的数核对,列出核对过程。
第一版出来后,一次只提一处修改,例如"热力图改成红绿两色,基准格加粗边框"。和改 Skill 一样,改多处就不知道哪处出了问题。

8 个现成的情景分析 HTML,点开就能拖

估值四个、ESG 四个,都是用同一种问法让 AI 做出来的

估值的情景分析:改一个假设,几张图一起动

项目 IRR / NPV 试算,WACC 拼装 + 收入预测。拖动左边的假设,右边三张图和数字一起变

全部为示意数据
逐年自由现金流与累计现金流(亿元)当年现金流累计
NPV 随折现率变化(亿元)NPVWACC
产能爬坡(S 曲线)与收入收入 亿元利用率(右标 %)
10 年收入与 EBITDA 预测(亿元)收入EBITDA+x% = 当年收入增速
WACC 是怎么拼出来的(%)
企业价值对 WACC 的敏感性(亿元)永续 −1pp当前+1pp

ESG 的情景分析:排放路径和碳价,拖一下就知道

2025–2035 排放按来源拆开看;碳价和配额收紧之后,履约成本吃掉多少利润

全部为示意数据
按排放源分解的排放路径(万 tCO2e)过程排放(扣 CCUS)燃料燃烧外购电力基准情景
排放强度(tCO2e / 吨产品)本情景基准情景
2035 年比基准情景少排多少(万 t,纵轴不从 0 起)
每年碳履约成本(亿元)不做减排投资做减排投资每年省下的
履约成本占 EBITDA(%)不投资投资10% 警戒线
配额缺口(万 t,负数 = 富余可卖)投资后不投资

AI 能做的,已经看了不少。
但一道题里,到底哪几步该交给它?

都见过了,哪几步该交给 AI

一道题拆开,哪几步该交给 AI

有历史样本吗?有
对错能判断吗?能
出错代价大吗?小
→ 交给 AI
估值 · 商誉减值题
步骤有样本能判断代价交给
把问题拆成子问题有能小AI
找过往类似答复有能小AI
从报告里取本项目数据有能大AI 取,人核
确定口径(折现率用税前还是税后)有难大人
起草答复有能中AI
重算敏感性有能大AI 双版本核对
审阅并签发无难大人
ESG · 排放强度题
步骤交给
取两年排放量、产量,算强度AI 取并复算,人核
把下降拆成产量、能效、燃料替代、口径变化几部分AI 先拆,人判断
核算边界是否变化(新增或剥离子公司)人
排放因子来源与是否更换AI 查找,人核
起草答复AI
审阅并签发人

AI 接外部服务的两种方式:MCP 和 CLI

一个是给 AI 装插座,一个是让 AI 坐到你电脑前

AI⇄插座 · MCP⇄邮箱飞书网盘
AI 坐在你电脑前 · CLI⇄文件夹命令行工具
MCP(插座)CLI(坐到你电脑前)
怎么连服务方提供统一接口,AI 按接口调用AI 在你电脑上像人一样运行命令和程序
在哪用网页 / 桌面版 AI 也能用(管理员开通连接器)需要电脑上的 AI 助手(Claude Code、Kimi Code)
能不能看到本地文件只能拿到接口给的数据直接读写整个文件夹,批量处理方便
擅长读邮件、查飞书群、查数据库等在线系统40 份 PDF 转 Markdown、按索引搜资料、批量生成 Excel
权限怎么管管理员按功能授权(只读 / 可写)跟着你电脑账户的权限,重要动作要人确认
上手开通后一键连接要先安装(可以让 AI 帮你装)

同一个服务常常两种都有——飞书既有官方 MCP,也有官方命令行工具。

常见 MCP

点卡片打开官方页面

常见 CLI

点卡片打开下载页

该交给 AI 的,用什么工具交

用什么技术手段把这些步骤交出去

方式是什么适合一句话例子今天在哪用
MarkdownAI 读写最准的纯文本格式输入材料、Skill 文件、表格输出"转成 Markdown 并生成目录"上半场
HTML网页可交互工具、看板"做成单文件 HTML"上半场
ArtifactsAI 直接交付的成品可分享的文档、表格、网页"做成一个可以分享的页面"上半场
MCPAI 连接外部系统的通用接口邮箱、飞书、网盘、数据库"读取【问询】文件夹的新邮件,列出问题和截止日"下半场
CLI在电脑上直接干活的 AI 代理批量处理文件、跑代码、定时任务"把文件夹里 40 份 PDF 全部转成 Markdown"下半场演示

下半场的私人助理,就建在 MCP 和 CLI 上。

拿来就能用:别人已经做好的 Skills

官方已经写好的技能包,不用从零训练

anthropics / skills

github.com/anthropics/skills · 官方维护,持续更新
xlsx docx pptx pdf
估值把估值底稿 Excel 交给它,自动查公式、找 #REF!、#DIV/0!
ESGESG 数据表年年格式不统一?丢给它一次清洗、统一模板

anthropics / financial-services

github.com/anthropics/financial-services · Claude for Financial Services
/dcf /comps /debug-model /dd-checklist
估值先用 /dcf 跑出模型骨架,自己核对假设和口径
估值用 /debug-model 审别人交的模型,比重新做一个更有说服力

ESG 方向:Formist(formist.ai)的目标,是成为汇集 ESG 报告与碳核算 Skills 的平台。

装一个 Skill:贴一个 GitHub 链接就行

不用懂代码——一句话 + 一个链接

Claude Code · 官方发布的仓库(推荐路径)
/plugin marketplace add anthropics/skills
/plugin install document-skills@anthropic-agent-skills
或者直接对 AI 说一句话:「帮我安装这个 skill:https://github.com/anthropics/skills」
① 复制链接GitHub 仓库地址,或 marketplace 命令
② 粘贴给 AI贴进 Claude Code 或 Kimi 的对话框
③ 一句测试 prompt 验证丢一个真实任务,看它是否主动调用

岗位操作手册

Skill · 技能文件夹

岗位操作手册Skill · 技能文件夹
以前:每次都重贴一遍要求质询答复/SKILL.md步骤 · 规则references/参考书templates/答复格式回这封问询函现在:只说这一句就够AI 自己找到这个 Skill按 Skill 步骤出初稿

把一套做法存成文件夹:何时用、步骤、规则、样例。AI 遇到对应任务自己拿出来。

知道哪几步交给 AI、用什么工具交——
该把这套做法存下来了

把刚才的做法存成一个 Skill

怎么把这些步骤固定下来反复用

一个 Skill 就是一个文件夹
质询答复/
SKILL.md何时使用、步骤、规则、反例、满分样例
references/
历史问答库.md过往问题和定稿答复(带标签)
准则摘录.md常用条款原文
templates/
答复格式.md固定输出格式
SKILL.md 骨架
---
name: 质询答复
description: 当用户需要回复交易所问询函、鉴证机构复核提问或投资者问题时使用。
  适用于估值报告和 ESG 报告。输入为问题原文和报告,输出为带出处的答复初稿。
---

## 必需输入
- 问题原文与提问方
- 报告 Markdown 及 toc.md

## 步骤
1. 读 toc.md,列出本题需要的章节,只读取这些章节
2. 把问题拆成子问题,逐一编号
3. 在 references/历史问答库.md 中按类型标签筛选,找最相似的 1–3 条先例
4. 检查拦截规则;触发则停止并说明原因
5. 按 templates/答复格式.md 起草,每个子问题单独一段
6. 自查:每个数字都能在摘录中找到原文,找不到的改为【需补充】

## 规则
(下一页展开)

## 拦截规则
(后面"两道门"展开)

## 反例
## 满分样例

Skill description:决定它会不会被自动叫出来

这一句话是给 AI 自己读的,不是给人看的

✗ 常见写法

description: 问询答复工具

你说"帮我回一下这封问询函",AI 不知道该调用它,得你手动去挂载。

✓ 更好的写法

description: 当用户需要回复交易所问询函、鉴证机构复核提问或投资者问题时使用。适用于估值报告和 ESG 报告。

你一句"帮我回这封问询函",AI 自己判断出该调用它,不用你提前挂载。

这句话决定它会不会被叫出来

不知道怎么写?从对话里提炼

不知道怎么下笔怎么办

做一道题像交代新同事那样
纠正 AI过程中纠正若干次
满意答复得到一版满意的
提炼发提炼 prompt
v0SKILL.md v0
换题试用换一道新题试用
提炼 prompt
回顾我们这次对话。把以下内容整理成一个 SKILL.md:
1. 我纠正过你的每一处地方,改写成规则。每条规则必须是可以检查的动作,
   例如"引用准则写全称和条款号",不能是"更专业"这类形容
2. 最终被我采纳的那版答复,作为满分样例,原文保留
3. 被我否掉的写法,作为反例,每条注明为什么不行
4. 你在过程中向我要过的材料,列为"必需输入"
5. 你实际执行过的步骤,按顺序列为"步骤"
只写对话里实际发生过的内容,不要自行补充。
提炼完必须做的一件事

开一个新对话,只加载这个 SKILL.md,换一道没做过的题。

如果新对话里又犯了你纠正过的错误,说明那条规则没写清楚。

刚提炼的 v0,够用吗

同一个 Skill,差距在哪

v0
## 规则
请专业、严谨地回答问询,引用相关准则。
## 规则
请专业、严谨地回答问询,引用相关准则。

一句话,没有约束力:每个人心里的"专业"都不一样

"专业""严谨"拆成什么
"专业"结论先行 · 分段编号 · 准则写条款号
"严谨"数字标出处 · 可比公司列名字 · 找不到写【需补充】
v1
## 规则
- 第一段只写一句结论,不超过 50 字
- 按子问题分段,用(一)(二)(三)编号,与问题中的顺序一致
- 每个数字后面用括号注明出处,例如(年报 P87)
- 引用准则写全称和条款号,例如《企业会计准则第 8 号——资产减值》第十一条
- 提到"行业"或"同行"时,列出至少 3 家可比公司的名称、代码和对应数值
- 参数与上年不同时,说明变化原因
- 摘录里找不到的数字,写【需补充:内容】,不得估算

## 反例
✗ "公司高度重视商誉减值风险"  没有信息量
✗ "与行业水平基本一致"     没有给出行业数据
✗ "参数选取合理、审慎"     是结论不是依据

## 满分样例
(附一条已定稿的历史答复全文)

Skill 规则:形容词 vs 可检查的动作

同一个 Skill,"专业严谨"和七条规则的差距

✗ 常见写法

"请专业、严谨地回答 ESG 披露问询,引用相关标准。"

每个人心里的"专业""严谨"都不一样,AI 也不例外,它不知道具体要做什么。

✓ 更好的写法

每个数字标出处和核算方法;变化拆成四部分;核算边界变了必须说明。

七条规则全是动作:写什么、写在哪、找不到怎么办,看答复就知道做没做。

完整七条规则+三条反例
能检查,才能真的执行

没有打分,就不知道哪里差;
不知道哪里差,就没法改

大多数 Skill 停在第一版的原因

好不好、好多少,不能凭感觉。
接下来,像办一次考试一样,把它真正教会

全景:把一个新同事教到能独立交卷

为什么 Skill 用着用着就不好用

① 整理历史题库课本和试卷
② 按格式作答学生答题
③ 评分器打分阅卷老师
④ 诊断丢分原因成绩单和错题
⑤ 改一处订正
再跑一遍分数一轮轮往上走
训练集=课本

反复练、反复订正的题

留出集=试卷

从不给 AI 看,最后考一次

上线门=考过了才毕业

分数达标,才给团队用

怎么知道 Skill 真变好了?课本和试卷分开

业务里的麻烦Skill 订正了六版,练习题越答越好,一来新问询却答砸了。
题库 8 道题减值股权范围一因子配额拦截新题新题课本训练集 · 反复练试卷留出集 · AI 看不到v2v4v5v6课本分试卷分86 ↑61 ↓课本涨、试卷跌背答案 · 过拟合回退到 v5
课本和试卷训练集 · 留出集 · 过拟合

课本反复练、反复订正;试卷锁起来只在最后考。课本分涨、试卷分跌,就是背了答案。

①备课:课本、参考书、试卷从哪来

教会一个新同事,材料要备到什么程度

收集近 3 年回复函
筛选只要已定稿、已被接受的
拆题一封函拆成单题
标注提问方、类型、有无先例
写要点清单
划分历史库 / 训练集 / 留出集

只要定稿的

没被接受的、改了一半的不要,否则是在拿错误答案当标准

每个格子都有题

估值、ESG、交易所、鉴证机构、投资者都覆盖,还要有几道"无先例"题

三份不能重叠

参考书、课本、试卷各管各的:历史问答库 20–30 条,训练集 6–10 道,留出集 2–4 道

拆题可以交给 AI
以下是 5 份历史回复函。把每份拆成单题,每题一行,按题库.md 的格式输出:
题号、提问方、问题原文、定稿答复原文、相关章节页码。
类型标签从以下列表中选:估值|商誉减值、估值|收入预测、估值|折现率、
ESG|范围一、ESG|范围三、ESG|排放因子、ESG|治理、ESG|碳市场。
无法归类的标"其他",不要自创标签。

②答复格式:从评分标准倒推

答复格式该设计成什么样子

答复格式.md
编号:
提问方:
类型:
匹配先例:编号(相似度:高 / 中 / 低)
状态:放行 / 拦截(原因)

答复初稿:
  结论:一句话,不超过 50 字
  (一)第一个子问题 …(出处)
  (二)第二个子问题 …(出处)
  (三)……

需人工核对:
  ① ……
  ② ……
每个字段,让评分表的哪一项可以被检查
输出里的东西让哪一项可以被检查
每个数字后的(年报 P87)A3 可追溯、A2 数据准确
(一)(二)(三)分段C1 逐点回应
匹配先例字段B4 先例运用
状态字段V3 否决项:应拦截未拦截
结论一句话D1 结论先行
需人工核对审阅的人直接看这几处
商誉减值题按这个格式输出的样子 示意
编号:问询-02 提问方:交易所 类型:估值|商誉减值
匹配先例:H-014(相似度:高)、H-022(相似度:中)
状态:放行

结论:商誉减值测试的三项关键参数均基于历史经营数据、在手订单及
市场数据确定,与可比公司处于同一区间。

(一)预测期收入增长率。预测期取 5.0%–7.0%(年报 P87),参考
2023–2025 年收入复合增长率 6.4%(年报 P12)及 2026 年在手订单……
(二)毛利率。预测期毛利率取 28%–30%(年报 P87),与 2025 年实际
毛利率 29.1%(年报 P15)一致……
(三)折现率。采用税前折现率 9.2%(年报 P87),由税后加权平均资本
成本 7.6% 换算,其中无风险利率……【需补充:β 系数来源】。可比公司
A(代码)、B(代码)、C(代码)同期采用 8.8%–10.1%……

需人工核对:① β 系数来源 ② 可比公司名单是否为最终版

同一套格式,排放强度题的答复长这样

字段不用变,直接套用同一张"为什么每个字段都要有"对照表

排放强度题按同一套格式输出(示意)
编号:复核-01 提问方:鉴证机构 类型:ESG|范围一排放
匹配先例:H-031(相似度:高)
状态:放行

结论:范围一排放强度同比下降 12.1%,主要来自能效提升和燃料替代,
核算边界较上年无变化。

(一)排放量与强度。2025 年范围一排放 1,850 万吨 CO2e(ESG 报告 P33),
2024 年 2,040 万吨 CO2e(ESG 报告 P33),强度由 0.924 降至 0.812 吨 CO2e/吨产品……
(二)下降原因拆分。能效提升贡献约 7 个百分点(ESG 报告 P34),燃料替代
(天然气替代部分燃煤)贡献约 5 个百分点……【需补充:量化测算过程】
(三)核算边界。与上年一致,均采用运营控制法,含同一组厂区(ESG 报告 P32)。
(四)排放因子来源。燃煤、天然气因子采用省级电网/燃料排放因子(版本年份,
ESG 报告 P35)……【需补充:天然气因子具体版本号】

需人工核对:① 能效与燃料替代的量化测算过程 ② 天然气因子版本号

评分器:让另一个 AI 按你的标准批卷

业务里的麻烦Skill 订正了一版,答复到底变好没有?靠经理一份份看,又慢又不稳。
考生Skill排放答卷阅卷老师评分器 · 另一个 AI参考答案= 标准答复评分标准= 要点清单 + 评分表参考书= 历史问答库72示意订正一处,再考
阅卷老师评分器 · LLM 当评委

另开一个 AI,拿着参考答案和评分标准逐条批改,每一分都写理由。

评分标准 · 采分点

要点清单

评分标准 · 采分点要点清单
采分点 · 排放题① 数据必须包含 2 年(今年、去年)② 下降原因拆开说(产量、能效、燃料)③ 说明核算边界有没有变化④ 写明排放因子的来源答复 A:写得短,换了说法答复 B:写得很长123412✕44/4 满分3/4 漏了边界变化

每道题必须答到的点:答到就给分,换说法不扣分,写得长不加分。

③评分标准(一):先定必须踩中的点

必须踩中哪些点,才算答对

商誉减值题要点清单(估值)
必含(缺一项,"逐点回应"最多 1 分)
① 预测期收入增长率的取值及依据(历史增速、在手订单或行业预测)
② 毛利率的取值及依据
③ 折现率的计算过程及参数来源(无风险利率、β、市场风险溢价、特定风险溢价)
④ 可比公司名单,以及与本公司参数的对比
⑤ 关键参数与以前年度是否一致,不一致的原因

加分
⑥ 关键参数的敏感性分析
⑦ 与评估机构意见一致的说明
排放强度题要点清单(ESG)
必含
① 范围一排放量和排放强度的两年数据,强度的分母口径
② 下降原因拆分(产量变化、能效提升、燃料替代、口径变化),尽量量化
③ 核算边界是否变化,变化对数据的影响
④ 排放因子来源,以及是否更换
⑤ 依据的核算标准(GHG Protocol 或国家行业核算指南)

加分
⑥ 第三方鉴证情况
⑦ 对应港交所 ESG 守则或 IFRS S2 的披露位置
要点清单怎么写
定稿答复拿出这道题的定稿答复
拆成要点让 AI 把定稿拆成要点
逐条过资深同事逐条过:删掉这一点,审核人会不会追问?
分三档会追问 → 必含
不会但更好 → 加分
无所谓 → 删掉
把这份定稿答复拆成要点清单。每个要点一句话,只写"答了什么",
不写具体数字。按问题中子问题的顺序排列。

评分标准 · 评分细则

评分表 · rubric

评分标准 · 评分细则评分表 · rubric
15 个维度(节选)有理有据权重 10变化归因权重 8篇幅适当权重 3变化归因 · 每档0 分没解释原因1 分有原因没量化2 分按因素量化这份答复落在 1 分一票否决:编造数据 · 超额承诺 · 该拦未拦触发任何一项,这道题总分记 0

把好答复拆成维度,每一档写清长什么样,按出错后果定权重。

③评分标准(二):批注里长出来

答得好不好,这把尺子怎么来

① 收集初稿10 份被大改过的初稿,连同合伙人的修改和批注
② 批注归类让 AI 把批注归类,每类就是一个候选维度
③ 写成一句每个维度写成看答复就能判断的一句话
④ 写三档0 / 1 / 2 三档,每档配一句真实例子
⑤ 定权重按"出错后果"定权重
⑥ 试打拿 3 份答复试打,请资深同事看理由是否站得住
进入校准
第 2 步的 prompt
以下是 10 份初稿和合伙人的修改批注。
1. 把所有批注归类,每类用一个短语命名,例如"缺少依据""口径未说明""空话"
2. 统计每类出现的次数,从多到少排列
3. 每类给出 2 条批注原文作为例子
不要合并你不确定是否同类的批注。
第 3 步的检查标准
✗ 不能判断✓ 能判断
专业性强引用准则写明全称和条款号
逻辑清晰按子问题分段,顺序与问题一致
依据充分每个结论后有数据,数据注明页码
回应到位要点清单中的必含项全部覆盖

评分维度:形容词 vs 看答复就能判断

"依据充分"打不出分,三档例句打得出

✗ 常见写法

"逻辑清晰、依据充分"

两位同事看同一份答复,能打出完全不同的分;评分器也一样,全靠"印象"。

✓ 更好的写法

可追溯(权重 8)——只看答复就能判断:

  • 0 分没有出处
  • 1 分部分数字标了出处
  • 2 分每个数字都标注页码或条款
一句话,看答复就判断

评分标准全表(参考)

完整的评分标准长什么样

满分 100:每维度得分 × 权重 ÷ 2

依据与准确有理有据 · 数据准确 · 可追溯 · 内部一致
对照标准与行业对照准则 · 行业对标 · 口径说明 · 先例运用
回应质量逐点回应 · 变化归因 · 后续措施 · 对象适配
表达结论先行 · 术语准确 · 篇幅适当
一票否决(触发任一项,总分为 0)
V1编造数据答复中有数字在摘录里找不到,且没有标【需补充】
V2超出事实的承诺对未来业绩、计划或结果作出保证
V3应拦截未拦截题库中标为"无先例"或材料不足的题,被直接起草
团队可以自己加的维度
估值团队:关键参数与评估报告一致(权重 8)
ESG 团队:引用港交所 ESG 守则或 IFRS S2 具体条款(权重 6)

③请一位阅卷老师:怎么交代清楚

阅卷老师(评分器)这段说明书怎么写

角色你是谁、只打分不改写
输入问题、要点清单、标准答复、摘录、待评答复
步骤先核要点,再核数字,再逐维打分,再查否决
输出三张表 + 总分
约束只看材料、篇幅不加分、拿不准给低档
评分器.md 全文
# 角色
你是一名有十年经验的上市公司信息披露审阅人,曾在交易所和鉴证机构工作。
你的任务是给一份质询答复打分,不是改写它,也不要提修改建议。

# 你会收到
1. 问题原文与提问方
2. 要点清单:这道题必须覆盖的要点
3. 标准答复:已定稿的参考答复
4. 报告摘录:答复中数字的唯一合法来源
5. 待评答复
6. rubric.md:评分表

# 评分步骤(严格按顺序)
第 1 步 核对要点:对要点清单中的每一项,判断待评答复"覆盖 / 部分覆盖 / 缺失",
         并引用答复中的原句作为证据
第 2 步 核对数字:列出待评答复中的每一个数字,在报告摘录中找到对应原文;
         找不到的标"无出处";标了【需补充】的不算无出处
第 3 步 逐维打分:按 rubric.md 的 15 个维度,每个维度先写一句理由,再给 0、1 或 2 分
第 4 步 一票否决:检查 V1、V2、V3
第 5 步 计算总分:各维度得分 × 权重 ÷ 2,求和;触发任一否决项,总分记 0

# 输出格式
表 1 要点核对:要点|覆盖情况|答复原句
表 2 数字核对:数字|答复中的位置|摘录原文|结论
表 3 维度评分:维度|理由|分数
最后一行:总分:XX 否决项:无 或 V1/V2/V3

# 约束
- 只依据给你的材料判断,不要用你自己的知识补充或纠正
- 篇幅长不加分;措辞和标准答复不同不扣分;看的是要点、依据和数字
- 拿不准时给低一档,并在理由里写"存疑"
- 不要看待评答复是谁写的、用什么方法写的

评分结果,读起来是这样

评分结果读起来是什么样

表 1 要点核对
要点覆盖情况答复原句
① 收入增长率及依据覆盖"预测期取 5.0%–7.0%……参考 2023–2025 年复合增长率 6.4%"
② 毛利率及依据覆盖"预测期毛利率取 28%–30%……"
③ 折现率计算及参数来源部分覆盖"β 系数来源"标为【需补充】
④ 可比公司及对比覆盖"可比公司 A、B、C 同期采用 8.8%–10.1%"
⑤ 与以前年度是否一致缺失未提及 2024 年参数
表 3 维度评分(节选)
维度理由分数
A2 数据准确4 个数字中 3 个与原文一致,可比公司区间无出处1
A3 可追溯可比公司数据未标出处1
B2 行业对标列出 3 家可比公司并对比折现率2
C1 逐点回应必含要点⑤缺失1
C2 变化归因未说明参数与上年的差异0
表 2 数字核对
数字位置摘录原文结论
5.0%–7.0%(一)P87 表 3一致
6.4%(一)P12一致
9.2%(三)P87 表 3一致
8.8%–10.1%(三)未找到无出处
总分680否决项:V1("8.8%–10.1%"无出处且未标【需补充】)
从这张表能直接读出两件事

1. 这道题为什么失分:漏了"与以前年度对比",可比公司数据没出处

2. 下一步改什么:Skill 里缺"参数与上年对比"的规则;可比公司数据缺来源

阅卷前先试评

校准 · calibration

阅卷前先试评校准 · calibration
好A好B好C中D中E差F差G差H同事打分阅卷老师+11E 高了 11 分→ 改评分标准对齐 · 冻结

先拿同事打过分的样卷让阅卷老师打,对齐了再冻结,训练期间不再改。

④先校准评分器,再相信分数

怎么知道评分器打得准不准

是否准备校验集8 份:好 3、中 2、差 3两位资深同事先各自人工打分打 3 次评分器给每份打 3 次四项都通过?冻结版本评分器可用,冻结版本找分歧和人工分歧最大的维度改档位改这个维度的档位描述或例句(只改评分表,不改 Skill)
区分度好坏拉得开
排序和人工一致
稳定性打 3 次差不多
贴近人工差距 ≤ 10 分
E 偏高:两位同事都在 C2"变化归因"给了 0 分,评分器给了 1 分
→ 把 C2 的 1 分档改为"解释了原因,但没有给出各因素的影响金额或比例"
→ 重测,E 降到 66,通过

尺子是歪的,
所有的改进都在往歪的方向改

先调尺子,再量东西

评分器常见毛病与修法

校准不通过,常见原因是什么

现象原因修法
所有答复都在 70 分上下档位描述太模糊,AI 只好取中间每档加一句真实例句
好答复、差答复都偏高AI 评分器天生心软加"拿不准给低一档";要求每个 2 分都引用原句作证据
越长的答复分数越高偏爱篇幅约束里写明"篇幅长不加分";加 D3 篇幅维度
措辞和标准答复不同就扣分把标准答复当成逐字模板写明"措辞不同不扣分";评分时以要点清单为准
同一份答复三次分数差很多先打分后找理由;维度有歧义强制先写理由;把有歧义的维度拆成两个
漏掉编造的数字没有逐个核对数字保留"第 2 步 核对数字",要求列出每一个数字
给自己写的答复打高分写和评在同一个对话里写答复和打分放在两个独立对话里

⑤一轮完整的训练怎么走

整个训练循环怎么跑

Skill vN
→
跑训练集每题按固定格式输出
→
评分器打分另一个对话
→
诊断报告按维度、按题汇总失分
→
失分归因
规则缺失 / 规则含糊→ AI 只改一处
材料缺失→ 补材料或改读取步骤,不改规则
应拦截→ 补拦截条件
评分器误判→ 人确认后回到校准,本轮不改 Skill
AI 只改一处→ vN+1
→
再跑训练集并打分
→
训练分上升且无否决项?
是 →
跑留出集并打分
→
留出分不低于 vN?
是 →
接受 vN+1写入 changelog
→
训练分 ≥ 80或连续两轮无提升
或已满 5 轮?
任一处"否" → 放弃这次修改,回到 vN,重新看诊断报告
否 → 回到 Skill vN 再来一轮
是 → 停止,进入上线门

一次只改一处

改多处,分数变了不知道是哪处起的作用

评分器冻结

训练过程中尺子不能动

Skill 里不写答案

不得把训练题的具体答案、数字、公司名写进 Skill

失分了,先问是谁的问题

丢分了,到底该改什么

规则缺失改 Skill:加一条
规则含糊改 Skill:改成能检查的动作
材料缺失补材料,不改规则
应拦截加拦截条件
评分器误判不改 Skill,回去校准
判断顺序
有在没有不在没有有失分点真有问题?人看答复材料里有?需要的信息有规则吗?Skill 里评分器误判材料缺失或 应拦截规则缺失规则含糊

诊断和修改:两段话搞定

具体怎么诊断、怎么改

① 诊断 prompt
以下是 Skill v1 在 6 道训练题上的评分结果,包括每题的三张表。
请输出诊断报告:
1. 维度平均分表:15 个维度的平均分(0–2),从低到高排序
2. 失分最多的 3 个维度:每个维度引用 2 处评分理由原文
3. 对每个失分点归因,只能从五类中选:规则缺失、规则含糊、材料缺失、应拦截、评分器误判
4. 归为"评分器误判"的单独列出,等我确认
5. 否决项触发情况:哪道题、哪一项、原因
不要提出修改建议。
诊断报告 示意
维度平均分(从低到高)
C2 变化归因 0.3|B3 口径说明 0.7|A3 可追溯 0.8|B2 行业对标 1.0|……

失分最多:C2 变化归因
- 商誉减值题:"未说明折现率由 9.6% 降至 9.2% 的原因"
- 排放强度题:"仅说明排放强度下降,未拆分产量与能效的影响"
归因:规则缺失(SKILL.md 中没有关于"参数或数据变化"的规则)

否决项:一道无先例题触发 V3(无先例题被直接起草)→ 归因:应拦截
② 修改 prompt
根据诊断报告,选择平均分最低、且归因为"规则缺失"或"规则含糊"的维度,
对 SKILL.md 做一处修改。
要求:
1. 只能做一件事:新增一条规则、改写一条规则、或新增一个反例
2. 规则必须是可以检查的动作,不能是"更加专业""更加全面"这类形容
3. 不得把任何训练题的具体答案、数字、公司名写进 Skill
4. 输出:修改位置|修改前原文|修改后原文|预期提升的维度
修改结果 示意
位置:## 规则,新增一条
修改前:(无)
修改后:- 参数或数据与上年不同时,单独一段说明:上年值、本年值、变化原因;
          原因有多个时,分别给出各自的影响金额或比例,无法量化的写【需补充】
预期提升:C2 变化归因

改 Skill:笼统要求 vs 只做一处修改

诊断报告拿到手,怎么说才不会一次改坏三处

✗ 常见写法

"根据诊断报告,把 Skill 改得更好一点。"

AI 可能一次改了五处,下一轮分数变了,你不知道是哪一处起的作用。

✓ 更好的写法

只做一件事:新增/改写一条规则,或新增一个反例。

输出:修改位置|修改前|修改后|预期提升的维度。

完整修改 prompt(四条要求)
改一处,才看得出谁起效

让 AI 自己跑完一整轮

能不能让它自己跑完一整轮

训练主控 prompt
你是这个 Skill 的训练主控。请按以下流程自动执行,最多 5 轮。

每一轮:
1. 用当前版本 SKILL.md 回答 训练集.md 中的全部题目,按 答复格式.md 输出
2. 按 评分器.md 给每道题打分。打分时只看答复本身,不要参考你作答时的思路
3. 按诊断 prompt 生成诊断报告并归因
4. 按修改 prompt 做一处修改,生成新版本
5. 用新版本重新作答并打分:训练分上升且无否决项,保留;否则回退
6. 在 changelog.md 追加一行:版本|训练分|改了什么|保留或回退

停止条件:训练分达到 80;或连续两轮没有提升;或已满 5 轮。
全部结束后,用最终版本回答 留出集.md 并打分,报告留出分。

归因为"评分器误判"或"材料缺失"的失分点,不要自行处理,汇总后交给我。
不得修改 评分器.md 和 rubric.md。
训练分(课本)41 → 78
留出分(试卷)38 → 72

五轮自动跑完;v3 改坏了,被自动回退 示意

今天 Case 1 用手动:两个对话窗口,每一步都看得见

分数涨了,可能只是背了答案

分数涨了就是真的学会了吗

版本训练分留出分
v26763
v47470
v57872
v686 ↑61 ↓
v6:训练分还在涨,留出分掉了 11 分。
打开 SKILL.md,发现新增了一条规则:
"回答排放强度问题时,说明下降主要来自余热发电项目投产"
这是一道训练题的答案,被写成了规则。
→ 回退到 v5
三条防线
1留出集从头到尾不给 AI 看,只在最后用
2修改 prompt 里写明"不得把训练题的答案写进 Skill"
3每次修改后,人扫一眼新增的规则里有没有具体数字和项目名

分数涨了,可能不是学会了,
而是背下了答案

留出集从头到尾不给 AI 看

上线以后,每次真实问询都是新素材

上线就结束了吗

真实问询起草初稿Skill 起草同事定稿同事修改定稿成对存档初稿和定稿成对存档差异分析每月一次:初稿与定稿挑出候选新规则加入题库补训练/留出训练 + 上线门跑训练循环
维护安排
Skill 负责人
每个 Skill 指定一位,负责版本和上线
存档
每次使用,把 AI 初稿和最终定稿存进同一个文件夹
复训
每月一次,约 30 分钟,用主控 prompt 自动跑
其他同事
只用、只反馈,不直接改 Skill

合伙人改过的稿子,就是现成的规矩

业务里的麻烦合伙人的修改习惯在他脑子里,新人只能一遍遍被退稿。
初稿 → 定稿— 删掉的 + 补上的归类计数删除空话14补充依据11补充对比7调整口径4其他修改2出现 3 次以上才写成规则SKILL.md## 规则删套话结论补数据补对比值注明口径
把批注提炼成规矩蒸馏 · distillation

把成对的初稿和定稿放在一起,反复出现的修改写成 Skill 规则。

经验在人脑子里,怎么挖出来

经验在人脑子里,怎么挖出来

prompt 1 对比初稿和定稿
以下是 10 组材料,每组包括【初稿】和【合伙人修改后的定稿】。
1. 逐组列出定稿相对初稿的每一处修改
2. 把修改归类:补充依据、调整口径、删除空话、调整结构、修正数字、补充对比、其他
3. 统计每类出现的次数,从多到少排列
4. 出现 3 次及以上的类别,各写成一条可以放进 SKILL.md 的规则(可检查的动作)
5. 每条规则后附 2 个原文例子
输出 示意
修改类型次数写成的规则
删除空话14删除"高度重视""积极推进""持续关注"等不含事实的句子
补充依据11每个判断性结论后补一个数据或事实
补充对比7出现参数时,补充上年值或可比公司值
调整口径4涉及排放、收入等指标时注明统计口径
prompt 2 让 AI 采访资深同事
你要把一位资深经理处理"商誉减值问询"的经验整理成 Skill。
请一次只问我一个问题,共问 15 个。
从最常见的提问类型问起,逐步问到:这位经理如何判断口径、哪些情况必须找合伙人、
最常见的返工原因、最常给新人改的三个地方。
每个问题都要基于我上一个回答追问,不要一次列出所有问题。
问完后整理成 SKILL.md,并标出哪些规则来自哪个回答。

挖出来的经验,参考书怎么存

几百份文件怎么用

历史问答库.md
编号提问方类型标签问题定稿答复依据项目日期
H-014交易所估值|商誉减值|折现率…………准则第 8 号;评估报告 P23项目 A2024-05
H-031鉴证机构ESG|范围一|排放因子…………GHG Protocol;省级因子项目 B2025-04

✗ 堆文件

几百份 Word、PDF 放进一个文件夹

AI 每次全文搜索,找不准,费 token

只能用来"找"

→

✓ 整理成表

每行一组"问题、答复、依据",带标签

先按标签筛,再比相似度

同时是 Skill 的先例库、评分器的标准答案来源

几千个文件,一秒找到那三页

业务里的麻烦十年项目资料 10 GB,想找一段"商誉减值"的旧回复,要翻半天。
10 GB 资料index.md每文件一行A/问询回复商誉B/评估报告现金流C/审计沟通审计事项D/ESG 报告范围一……grep "商誉减值"A/问询回复118 行B/评估报告42 行C/审计沟通7 行→ 只读这 3 个
书后的索引 + 全文 Ctrl+F索引 index · grep

先查目录卡,再按关键词一秒搜遍整个文件夹,只读命中的那几个文件。

参考书堆成 10G,还找得快吗

文件多到几个 G 怎么办

10 GB Office 文件Word、Excel、PDF、PPT
→
批量转 Markdown一个文件一个 .md,保留路径
→
index.md每个文件一行:路径、项目、日期、类型、摘要、关键词
→
提问时先 grep在 index 和全文里搜关键词,拿到文件和行号
→
只打开命中的几个文件读完再回答,注明出处
① 建索引(交给能在电脑上跑命令的 AI,即 CLI)
把 项目资料/ 下所有 Word、Excel、PDF、PPT 转成 Markdown,放到 md/ 下,保持原目录结构。
Excel 每个工作表转成一张表,保留工作表名;扫描件先 OCR。
然后生成 index.md,每个文件一行:
路径|项目|日期|文件类型|一句话摘要|10 个关键词(公司名、指标名、准则名)
转换失败的文件单独列出,不要跳过。
② 用索引找资料
回答问题前,先在 index.md 和 md/ 里用 grep 搜关键词"商誉减值""折现率",
列出命中的文件和行号,按相关度排序,等我确认后只读前 5 个文件。
回答时每个结论注明来自哪个文件、哪一行。
$ grep -rn "商誉减值" md/ | head
md/2024/项目A/问询回复.md:118……商誉减值测试采用税前折现率……
md/2025/项目B/评估报告.md:42……资产组可收回金额按预计未来现金流……
md/2023/项目C/审计沟通.md:7……关于商誉减值的关键审计事项……
示意 · 一秒内从几千个文件里找到这三处

本质就是书后面的索引:不用每次把 10 GB 都读一遍,先查索引、再翻那几页。起步不需要数据库,Markdown + grep 就够。

背对背各算一遍再对账

双版本核对 · Python ↔ Excel

背对背各算一遍再对账双版本核对 · Python ↔ Excel
Python 版Excel 版逐格对比5.24.13.06.35.03.67.56.14.45.24.13.06.35.03.97.56.14.4差0.3Excel 引错格 → 改正公式,重算3.6重算后差异为 0 · 放行示意

同一组数,Python 和带公式的 Excel 各算一遍,逐格对比,差异为 0 才放行。

找到材料后,数字还要核对

数字类任务怎么防错

是否同一组假设Python 计算Excel 公式版逐格比对核对表差异全为 0?放行,Excel 交付停下,报告原因差异和原因
核对表 示意
折现率 \ 增长率0%1%2%3%
8.2%✓✓✓✓
9.2%✓✓✓✗ 差 0.3
10.2%✓✓✓✓

✗ 原因:Excel 中 9.2% / 3% 一格引用了错误的增长率单元格 → 已修正

估值版 prompt
用 Python 计算减值测试敏感性矩阵:折现率在基准值上下 1%(步长 0.5%),
永续增长率 0%–3%(步长 0.5%)。
同时生成 Excel:假设集中放在"假设"页,所有结果单元格必须是引用假设单元格的公式,
不得写死数值。
最后输出核对表:每个格子的 Python 值、Excel 值、差异。任何差异不为 0,停下来报告原因。
ESG 版 prompt
按"排放量 = 活动数据 × 排放因子",用 Python 复算报告中每个排放源的范围一排放量,
统一单位为 tCO2e,与报告披露数逐项比对。
列出差异超过 1% 的排放源,以及可能原因(因子不同、单位换算、边界不同)。

ESG 报告叙述:评价性表述 vs 有数字有出处

合伙人最常改的不是数字,是这类词

✗ 常见写法

"公司在节能减排方面成效显著,持续加大投入。"

"显著""持续加大"——后面没有数字,经不起追问,合伙人十次会改九次。

✓ 更好的写法

"公司 2025 年通过能效改造和燃料替代,范围一排放强度同比下降 12.1%(示意,ESG 报告 P33)。"

具体做法、具体数字、出处页码,经得起追问。

完整漂绿检查 prompt
没有数字的词,都是空话

手艺学了不少。
上线前,还有两件事必须做到

压轴之后,还要过两道门

什么时候该让 AI 停下来问人

有先例的题无先例题要预测的题
第一道门 · 作答时
第二道门 · 上线时
拦截 → 交给人
第一道门:作答时(写在 SKILL.md 里)
## 拦截规则
出现以下任一情况,状态写"拦截"并说明原因,不得起草答复:
1. 历史问答库中最相似先例的相似度为"低"或没有先例
2. 回答所需的关键数字在摘录中找不到
3. 问题要求对未来业绩、计划或结果作出承诺或预测
4. 问题涉及尚未公开披露的信息
拦截时输出:拦截原因|需要人提供什么|建议由谁回答
第二道门:上线时(写在 changelog.md 顶部)
新版本替换旧版本,必须同时满足:
1. 训练分不低于旧版
2. 留出分不低于旧版
3. 所有题否决项为 0
4. 两道"无先例"题均被正确拦截
5. Skill 负责人看过本次所有修改

格式里有「拦截」这一栏,AI 才会想到停。

拦截规则:模糊判断 vs 可判断的条件

"不确定不要答"说了等于没说

✗ 常见写法

"遇到没把握的问题,不要直接回答。"

什么算"没把握"?AI 心里的标准和你的不一样,照样会硬着头皮写。

✓ 更好的写法

无先例、关键数字找不到、要求预测未来、涉及未公开信息——命中任一条,状态写"拦截"+原因+需要谁提供什么。

判断完直接照着输出拦截原因和需要谁补什么。

完整拦截规则+输出格式
拦不拦,不能凭感觉

两道门之后,怎么证明值了

AI 到底省了多少,怎么证明

效果记录表
日期任务纯人工用时(基线)AI 起草用时人工修改用时评分被追问轮次
10/28商誉减值题3.0 小时0.1 小时0.8 小时780

示意

第一步:找一道题,完全手工做一遍并计时,作为基线
第二步:之后每道题记一行
第三步:一个月后看三件事:
    省下的时间 = 基线 −(AI 起草 + 人工修改)
    质量 = 评分和被追问轮次有没有变差
    适用范围 = 哪类题省得最多,哪类题还得靠人

核对完数字,还要核对逻辑

让 AI 挑自己错,怎么问

你是香港联交所上市科的审核人员,正在审阅下面这份问询答复。
找出三处你会继续追问的地方,写出你的追问原文,并说明你为什么追问。
只基于答复本身和随附的报告摘录,不要假设其他信息。
换成这个角色
角色适合
鉴证机构项目经理ESG 答复,检查证据链
关注 ESG 的机构投资者投资者问题,检查商业逻辑
你们团队的合伙人任何答复,交给合伙人前先自查

核验:"你看看"vs 揪错任务

不先假设有错,它大概率说"整体不错"

✗ 常见写法

"你看看这份答复有没有问题。"

它大概率回"整体不错,建议再完善一下细节"——没找,也没打算真找。

✓ 更好的写法

"这份答复里有至少 3 处重要错误,请逐条列出:位置|原文|错在哪|依据。"

它会真的去核对每一个数字和每一处边界。

示意:3 处错误逐条列出
先假设有错,它才真的去找

审核员不够用?换个问法

问"有没有问题"为什么没用

✗ 这样问,它会说"写得很好"

"这是我做好的答复,你看看有没有问题。"

⇄
✓ 这样问,它才会真的去找

"这份答复里有几个非常重要的错误,请找出来。"

为什么

AI 倾向于顺着你说。你说"做好了",它就去找"好"的证据;你说"有错",它才会去找错。

写的人和查的人不能是同一个对话。开新对话,不带写作过程,只给答复和原始材料。

要证据,不要感觉。每个错误都要指出位置、原文和材料出处,没有出处的"可能有问题"不算。

找错 prompt
这份答复里有几个非常重要的错误,会导致交易所追问或要求更正。请找出来。
材料:问题原文、报告摘录(数字的唯一合法来源)、待查答复。
1. 每个错误编号 I-01、I-02……,写明:位置|原文|错在哪|摘录中的正确依据(页码)
2. 重点查:数字与摘录不符、口径前后不一、漏答的子问题、没有出处的判断
3. 至少找 3 处;确实找不到,逐条说明你检查了哪些地方、为什么认为没错
不要改写答复,只列错误。
反方向追问
假设你是要否定这份答复结论的审核人员。你最有力的三条理由是什么?
每条理由都要引用答复原文和报告摘录。

交出去之前,再查一遍

不用整套评分器,也能自己查

哪个数字没出处

让它把每个数字对回原文,找不到出处的标出来。

先自己打一遍分

起草完用评分器自评,不达标先改最低分的一处再交。

倒推问题清单

只看答复倒推它回答了什么,再和原问题对,查漏答。

别问 AI "有没有问题",
告诉它"有问题,找出来"

独立核验

更多手艺

搭报告,搭模型

  • 报告:先搭骨架,每个数字只有一个来源
  • 模型:Excel 交付,Python 验证,两边落到同一个数
  • 估值 / 财务和 ESG 两条线,用的是同一套做法

搭报告:先搭骨架,再填数字

报告怎么从零搭起来

估值 / 财务:商誉减值测试报告
节回答什么数据来自
S1结论摘要模型「输出」页
S2资产组怎么界定年报附注、上年报告
S3收入增长、毛利率、折现率依据模型「输入」页、可比公司表
S4测算结果与敏感性模型「输出」「敏感性」页
S5与以前年度的差异上年报告、桥
S6结论与披露建议准则条款、历史问答库
ESG:温室气体排放章节
节回答什么数据来自
S1核算边界与方法组织架构、核算指南
S2范围一、二排放量排放模型「输出」页
S3强度与同比变化拆解排放模型「拆解」页
S4排放因子来源与是否更换因子表(每个因子带出处)
S5减排举措与目标业务部门提供
S6鉴证情况与守则索引鉴证报告、港交所 ESG 守则
先要提纲,不要正文
先不要写正文。按【商誉减值测试报告 / ESG 报告排放章节】生成提纲,每一节编号 S1、S2……,写明:
① 这一节回答什么问题  ② 要用哪些数据  ③ 数据来自哪个文件、哪一页或哪个单元格  ④ 现在还缺什么
等我确认提纲后,一次只写一节;每节写完列出本节用到的全部数字及其来源。

报告里的每个数字,只有一个来源

数字前后不一致怎么防

模型Excel / Python
→
输出表.md每个数一个编号
→
报告正文只写编号,填数时替换
→
全文数字核对改了模型就重跑
输出表.md 示意
编号指标值出处
V-01资产组可收回金额137.6 亿元模型 输出!C8
V-02税前折现率9.2%模型 输入!C12
E-01范围一排放总量1,625 万 tCO2e排放模型 输出!D5
E-02排放强度0.609 tCO2e/t排放模型 输出!D9

正文写"可收回金额为 [V-01]",填数时统一替换。同一个数出现在摘要、正文、附表里,永远一致。

全文数字核对
抽出这份报告里的每一个数字(含百分比、年份以外的所有数值),逐个对照 输出表.md:
数字|所在章节|对应编号|输出表中的值|是否一致
1. 找不到编号的数字单独列出,说明它可能来自哪里
2. 同一个指标在不同章节出现的,检查是否都一致
3. 单位和口径不同的(万吨 / 吨、税前 / 税后),单独标出
不要修改报告,只输出核对表。
E5 · 插在 R2 之后

五份同行报告,一次拼成一张对比表

合伙人问"我们在同行里什么水位",翻 PDF 摘抄一下午只够两家

转表交给 AI,排名交给人

  • 第一步:逐份 PDF 转表,找不到的写【未披露】
  • 第二步:拼表按强度排序,标出口径不同的公司
  • 口径不同(分母用营收还是产量)不直接排名比较
  • 同行目标基准年份不同,也要一起列出来
转表 + 拼表两步 prompt
E6 · 插在 R3 之后

漂绿表述和数据-叙述矛盾,交出去之前自己先挑一遍

合伙人最常改的不是数字,是"显著""领先"这类没数据撑的词

交出去之前,自己先挑一遍

漂绿表述

"公司积极应对气候变化,减排成效显著。"

数据支撑

"2025 年通过能效改造和燃料替代,范围一排放强度同比下降 12.1%(ESG 报告 P33)。"

  • 没有数据支撑的评价词,列出来配改法
  • 查"下降/提升"等方向词和数字方向是否一致
  • A+H 股公司还要核中英文版本是否一致
  • 三个检查都只列问题,不直接改
漂绿检查 + 一致性检查 prompt

搭模型:以 ESG 排放模型为例

模型怎么搭

输入页

熟料产量、水泥产量

燃料消耗、热值

排放因子、替代燃料比例

黄底 · 每个数带单位和出处
→

计算页

过程排放 = 熟料 × 过程因子

燃料排放 = Σ 燃料量 × 热值 × 因子

强度 = 范围一 ÷ 水泥产量

只有公式,不写死任何数
→

输出页

范围一总量、强度

同比变化拆解

报告用的输出表

报告只从这里取数
→

自检页

分项之和 = 总量

强度 × 产量 = 总量

本年 − 上年 = 各因素之和

每条显示 TRUE / FALSE
让 AI 搭模型的 prompt
帮我搭一个水泥企业范围一排放模型的 Excel,单文件,四个工作表:输入、计算、输出、自检。
1. 输入页:每个输入一行,列为 名称|数值|单位|出处|谁确认;输入单元格黄底
2. 计算页:全部是引用输入页的公式,不得写死任何数值;单位写在列标题里
3. 输出页:范围一总量、排放强度、与上年相比的变化拆解(产量、熟料系数、燃料、口径)
4. 自检页:分项之和 = 总量、强度 × 产量 = 总量、变化各项之和 = 总变化,每条显示 TRUE / FALSE
5. 同时用 Python 按同样的公式算一遍,输出 Python 值|Excel 值|差异 的核对表,任何差异不为 0 停下来报告
数据在下面这张 Markdown 表里,原样使用,表里没有的写【需补充】,不要估。
E2 · 插在 M1 之后

排放因子查一次,全公司项目共用、带版本号

每个项目各查一次电网因子,版本不同,鉴证机构一问就对不上

鉴证机构问"这个因子哪来的",翻一行就有答案

项目A 项目B 项目C 因子库
  • 因子库一行一条:数值|单位|来源|发布机构|年份|最后核实日期
  • "适用范围"要写区域名——区域电网和全国电网因子最容易混用
  • 单位弄混,强度结论能差 1,000 倍——这是最容易被鉴证机构抓到的错
  • 每个项目都从这一张表查,不再各自整理一份,版本自然就统一了
因子库字段 + 查找换算 prompt

试数:别问二十遍,搭一个看板

调参数怎么不用问二十遍

水泥企业范围一排放 示意数据,因子以核算指南为准
把模型变成看板
用 排放模型.xlsx 的计算逻辑做一个单文件 HTML 看板:
可调:熟料系数、热耗、替代燃料比例;预设三个情景按钮
显示:范围一总量、强度、与上年和目标的差距,过程排放和燃料排放分开画
页面公式必须与 Excel 计算页一致:用基准值算一遍,和 Excel 输出页逐项对数,列出核对结果

什么时候用:和客户、合伙人讨论"熟料系数降到多少才够""替代燃料要到几成"时。拖滑杆当场看结果,比让 AI 一遍遍重算快,也不会每次口径不一样。估值这边的敏感性和情景,见前面「估值的情景分析」那一页。

E7 · 插在 M5 之后

情景数字算完了,故事怎么讲给审核人听

报告里只有一张碳价成本表,审核人问"怎么选的、准备怎么应对"答不上来

情景来源、财务影响、应对措施、年度变化,四块缺一不可

情景表 情景来源 财务影响 应对措施 年度变化
  • 情景来源要写清楚理由,不写"参考国际通用情景"这种空话
  • 每个情景给财务影响方向和量级(示意数字),不用给精确预测
  • 结论段必须说明比上一年有什么变化
  • 几个情景 demo 已经在 site/demos/ 里,会后能点开玩
情景叙述起草 prompt

模型也要双重核对:Python 对 Excel

两个版本怎么互相核对

Excel活公式,交给客户
熟料 × 过程因子+ 燃料 × 热值 × 因子= 范围一
1,625
=
两边独立算,
落到同一个数
才算数
Python另写一遍,用来核对
熟料 × 过程因子+ 燃料 × 热值 × 因子= 范围一
1,625
不只对最后一个数,逐行对
过程排放 ✓燃料排放 ✗ 多 0.3外购电力 ✗ 少 0.3合计 ✓ 刚好抵消强度 ✓

只看合计,两处错误互相抵消,看起来全对;逐行比,才发现中间错了两格

Excel 公式和透视表,也让 AI 写

说清楚数据在哪、要算什么,照抄就行

写公式

告诉它数据在哪几列、要算什么,它给完整公式和填写位置。

做透视表

说清楚行、列、值,它写出从哪个菜单点起的操作步骤。

两个独立的实现落到同一个数,
才算数

Excel 交付,Python 验证

模型改来改去也不乱:建基、搭桥

模型改来改去怎么不跑偏

建基

签字版存一份,永远能原样算出同一个数。

每次改模型先跑一遍基准,对不上就是模型自己漂了,停下来查。

搭桥

从旧结果走到新结果,每一步只改一项,写清原因。

步只改这一项强度原因
0上年(签字版)0.634基准
1熟料系数 0.77 → 0.750.617混合材掺量提高
2替代燃料 3% → 5%0.613生物质燃料替代
3热耗 3.25 → 3.20 GJ/t0.609窑系统改造
4口径:新增子公司并表0.611边界变化,单独披露

示意。估值一样:从上年可收回金额走到本年。问询问"为什么变化",这张桥就是答案的骨架。

建模和写报告,可以做成 Skill 的几件事

这些套路能不能存成 Skill

Skill做什么两条线都能用
模型格式规约输入黄底、单位写在标题、数字格式统一,附一个格式检查估值模型、排放模型
模型复现与核对给一个 Excel,生成 Python 版本并逐格比对接手别人的模型时
情景运行读情景文件,跑模型,输出结果和与基准的差异敏感性、减排路径
桥两个版本之间逐项拆解差异,每步写原因IRR 变化、强度变化
假设出处表每个输入整理成 值|单位|出处|谁确认给客户核对假设
报告填数与核对按输出表编号填数,再做全文数字核对估值报告、ESG 报告
几个技巧
要试数,就搭 HTML 看板,不要一遍遍问
先画结构(输入 → 计算 → 输出 → 自检),再让 AI 建模
一张工作表一个模块,一个模块一个对话
难讲清的机制(付款时间轴、营运资金周期),让 AI 做成一页 HTML 图解给客户看
决策备忘:每个决定一行,日期、谁定的、对结果影响多少
E1 · 插在 P38 之后

数据收集表三周收不齐,变成自动催、自动挑异常

子公司数据表发出去只是开始,催收和核对才是真正费时间的两步

三周的收集工作,能压缩到几天

发数据表 自动催收 挑异常
  • 台账字段:子公司|指标|数值|单位|填报人
  • 催收邮件按缺项自动生成,不是群发一句"请尽快填报"
  • 异常清单查四类:波动超 30%、单位不一致、本期缺但上年有、数值为 0 却写"正常生产"
  • 查出来的不是结论,是"建议向哪家确认什么"
催收邮件 + 异常排查 prompt
E4 · 插在 E3 之后

鉴证机构来之前,先自己被问一遍

现场被问到"这个数字当时的原始单据在哪"才发现断了链,就晚了

提前发现断点,比被当场问出来主动

原始单据 台账 假设页 计算 披露数 断点可能出现在任意一环
  • 任选 5 个披露数字,倒着往回查三步
  • 每一步只回答"找得到依据吗",找不到就是断点
  • 断点提前两周补,比鉴证现场补从容
  • 和"让 AI 扮演审核员"是同一个思路,换成鉴证机构的追溯动作
追溯测试 prompt + 示意表

一个新同事,就这样教会了

上半场到底讲了什么

交代任务和要求
喂给它参考材料
把任务拆解成小步骤
Skill
攒一套测试题库
按格式产出答复
用评分表逐项打分
揪出弱点改一处再练
上线后把案例收回来迭代
你会用到的文件
SKILL.md答复格式.md题库.md要点清单rubric.md评分器.mdchangelog.md

你的经验,
值得变成每次都做得好的手艺

接下来 45 分钟,亲手跑一遍

Case 1:现在,亲手教一遍

接下来 45 分钟做什么

底稿
安徽海螺水泥(600585 / 00914)2025 年年报及 ESG 报告
任务
训练 SKILL_v0,让它成为一个更会应对监管质询的 AI 技能
目标
带两轮课本、拿试卷验收:答复更经得起考问;遇到没先例的题,知道叫人不瞎答
时间
45 分钟
材料
资源下载专区 → Case 1
说明
所有质询均为模拟,非真实监管函件
45分钟
本次 Case 和训练闭环的对应
① 输入已备好:题库、摘录
② 输出第一步:检查 v0 和格式
③ 评分器第二步:校准
④⑤ 诊断改进第三步:两轮训练
检验第四步:留出题

课本、参考书、试卷都在这

材料包里都有什么

模拟质询,非真实监管函件

文件内容
toc.md、摘录/年报和 ESG 报告相关章节,已转 Markdown,带页码
历史问答库.md30 条,带提问方和类型标签
训练集.mdT1–T6:问题、提问方、要点清单、标准答复
留出集.mdH1–H2(第四步之前不要打开)
答复格式.md起步格式,字段不全,第一步检查后补齐
答复格式_参考.md补好字段的参考格式,做不完可以直接用
rubric.md15 维评分表 + 3 项否决
评分器.md五段结构评分器
校验样本.md8 份答复(好 3、中 2、差 3),附人工评分
SKILL_v0.md起步版
SKILL_v1_参考.md我们训练好的参考版,做不完可以直接用
changelog.md空白记录表
训练集里 6 道题的分布
提问方类型
T1交易所估值|资产减值
T2交易所估值|长期股权投资
T3鉴证机构ESG|范围一排放
T4鉴证机构ESG|排放因子与边界
T5投资者ESG|碳市场与配额
T6投资者无先例(应拦截)

打开资源下载专区 →

课本备好,先分工

几个人怎么分工

窗口 A

作答员

用当前版本 Skill 作答

每轮新开
窗口 B

评分员

用评分器打分、生成诊断报告

不用 AI

归因员

看诊断报告,判断每个失分点属于哪一类

建议最资深的同事
窗口 C

修改员

用修改 prompt 改 Skill

—

记录员

填 changelog,盯时间

为什么要三个窗口:写、评、改分开,互不干扰,评分不会偏松

分好工,开始这 45 分钟

45 分钟具体怎么花

第一步 8′第二步 10′第三步 20′第四步 7′
第一步 检查作业格式

对照评分表查格式缺什么,补齐或换成参考格式

第二步 培训阅卷老师

用 8 份校验样本检验评分器,通过后冻结

第三步 带两轮课本

作答 → 评分 → 归因 → 只改一处,跑两轮

第四步 拿试卷验收

用没见过的两道题,对比最终版和 v0

每一步,该说什么话

每一步具体说什么话

窗口 A 作答

用当前版本 Skill 依次作答训练题,不看要点清单和标准答复

窗口 B 校准

给 8 份校验样本各自独立打分,汇总成表

窗口 B 评分

按评分器五个步骤逐题评分

窗口 B 诊断

维度平均分、失分最多的维度、五类归因,不提修改建议

窗口 C 修改

挑最低分维度,只改一处,输出新版本 Skill

万一卡住,先看这里

卡住了去哪查

现象原因怎么办
校验时好坏答复分数拉不开档位描述模糊对照"评分器常见毛病",每档补例句
评分器给所有题都触发 V1把【需补充】也当成编造检查评分器第 2 步是否写了"标了【需补充】的不算无出处"
Skill 越改越长一次改了多处强调"只做一件事",回退重来
改完分数反而降了改错了方向正常,回退,换诊断报告里的第二个失分点
无先例题没被拦截拦截条件不具体对照"两道门"的拦截规则,把"无先例"写成可判断的条件
留出分比训练分低很多答案被写进了 Skill对照"分数涨了不一定变好",检查新增规则里有没有具体数字和项目名
Kimi 回复太长、太慢一次给了太多材料先读 toc.md 选章节,只给需要的摘录
时间不够直接用 SKILL_v1_参考.md 做第四步

教完一轮,分数说话

各组带得怎么样

组带之前·课本分带之后·课本分带之前·试卷分带之后·试卷分试卷提升没把握的题主动叫人改得最有效的一处
点格子直接输入;只存在这台电脑的浏览器里。"留出提升"自动计算,最高的一组高亮。

15:35 – 15:45 同事分享

请分享三件事

  • 用 AI 做过的最省时间的一件事
  • 走过最大的一次弯路
  • 一个你每天都在用的小技巧
20:00茶歇 · 场外

16:05 回到座位,下半场:搭建真正的私人助理

一个新同事教会了。
但那一周,你还在当它的人肉剪贴板

下半场

搭建真正的私人助理

上半场之后,你一周的样子实际上是
周一打开邮箱,复制问询原文,粘贴给 AI搬运
周二客户补了附件,下载、转格式、再粘贴搬运
周三第二轮追问,把前两轮的背景重讲一遍重复交代
周四12 道题一道一道跑,对话越来越长排队
周五token 用完了浪费

目标:它自己知道项目在发生什么,自己开工,你只做判断和审批

人肉剪贴板,要爬哪几级

自己在用 AI 的哪一级

1

每次重新交代

你问,它答

你:每次交代全部背景
2

有自己的拿手活

按你的方法做

你:给材料、看结果上半场
3

自己记得项目

自己看邮件、记得项目

你:判断和修改今天动手
4

自己开工只等签字

事情一来自己开工、分工,交你审批

你:只审批今天演示
级需要什么
1 问答一个对话框
2 SkillSkill 文件(上半场)
3 有上下文连接器 + 项目简报
4 自主触发规则 + 子代理
你在哪一级?
P50 之后 · 参考

下半场能力地图:从"看得见"到"能交接"

四级台阶讲完了,接下来十几页都是第 3、4 级的展开

接下来都在练第 3 级和第 4 级,大部分今天就能上手

  • 大部分新能力在第 3 级
  • 第 4 级继续以演示为主
  • 贯穿全程:定期回看、交接给同事、迁移到自己的业务
P50 之后(紧接能力地图) · 讲

工具分工:同一件事别指挥两个地方做

接下来的能力都要用到四个地方,先说清楚各自放什么

定下的事,10 分钟内写进简报,没写进去就不算定

Kimi当场问答起草 邮箱外部往来原文 飞书钉钉内部确认审批 共享盘唯一真相 项目简报.md
  • Kimi 不是最终版本的存放地
  • 飞书/邮件拍的板要补进简报
  • 共享盘=唯一真相

它自己知道项目在发生什么,
你只负责判断和审批

下半场的目标

有了工具,先让它看见材料

怎么让 AI 自己看到材料

规则:发件方是交易所、鉴证机构,或标题含问询、复核连接器,只读,只授权这个文件夹收件箱【问询】文件夹AI每日问询表
三步设置
第一步 在阿里邮箱建文件夹"问询";设收信规则:发件域名为交易所或鉴证机构、
    或标题含"问询""复核""关注函"的邮件自动移入
第二步 通过连接器把邮箱接入 Kimi,授权范围只选这个文件夹,权限只读
第三步 发下面这段 prompt
读取【问询】文件夹今天新到的邮件,输出一张表:
编号|收到时间|发件方|提问方类型(交易所 / 鉴证机构 / 投资者)|问题原文|附件|回复截止日
要求:
1. 附件中的问题也要逐条列出,一个问题一行
2. 转发邮件要找到最初的发件方
3. 同一个问题在多封邮件中出现的,只列一次,注明出现在哪几封
4. 截止日在正文里找不到的,写"未注明"
每日问询表 示意
编号收到提问方问题原文(节选)附件截止日
Q-0110/26 09:12交易所请说明商誉减值测试中……问询函.pdf11/02
Q-0710/26 10:40鉴证机构范围一排放强度同比下降……复核意见.docx10/31
Q-1110/26 14:05投资者公司如何应对碳配额收紧……未注明

ESG 数据收集:催一下 vs 带字段表的模板

同样是催数据,模板决定收回来能不能直接用

✗ 常见写法

"请尽快提供 2025 年能耗数据。"(示意)

没说要哪些字段、什么单位、什么口径,收回来的表格十家十种格式,还要再核一遍。

✓ 更好的写法

字段表+单位+口径定义+截止日+异常说明要求,一次发清楚。

收回来的表格才能直接用,不用再追一轮。

完整字段表+催收邮件+异常自查
字段和口径没说清,白收一遍

决策记录.md:不用等配置好,今天就能用

翻聊天记录找"上次为什么这么定",不如从下一句话开始记

✗ 没有这份文件

"折现率为什么用税前不用税后"——翻三轮聊天记录,或者去问当时在场的人

→

✓ 有这份文件

打开 决策记录.md,一行写着"用税前 WACC · 客户历史答复一贯用税前",10 秒解决

决策记录.md 模板(示意)
# 示例公司 2025 年报问询回复 · 决策记录

## 已定的事
| 日期 | 事项 | 决定 | 原因 |
|---|---|---|---|
| 10/20 | 可比公司名单 | 剔除 B 公司 | 主营业务变更,合伙人确认 |
| 10/22 | 折现率口径 | 用税前 WACC | 客户历史答复一贯用税前 |

## 还没定的事
- Q4 需要客户确认在建工程转固时间,截止 11/01

## 不要做
- 不要在任何答复里提及尚未公告的收购项目
两句固定 prompt
对话结束前:
把这次对话里新定下来的事、还没定的事、原因,按 决策记录.md 现有的
表格格式追加进去;已经记过的不要重复写,只加新的。

新对话开头:
先读 决策记录.md。"已定的事"这张表里的内容都已经定了,不要重新讨论;
如果你发现材料和这张表有冲突,先停下来问我,不要自己选一个。

估值:折现率口径、可比公司名单。ESG:核算边界、排放因子来源——都是"反复被问为什么这么定"的地方。

邮箱还没接上,也能用

两个今天就能用的办法

把邮件转发给 AI

邮件原文整段贴进去,它找原始发件方、判断类型、起草可直接粘贴的回复。

常用 prompt 存成常用语

在 Kimi 输入框旁的常用语里添加,下次点一下就填进去。

看见了,但为什么还老忘

为什么第二轮追问要重讲背景

项目简报.md
# 示例公司 2025 年报问询回复

## 基本信息
客户联系人:IR 部门 王经理 | 截止日:2026-11-03 | 负责人:张三

## 统一口径(所有答复必须一致)
- 折现率:税前 WACC 9.2%(示意),依据评估报告 P23
- 范围一边界:运营控制法,含 2025 年新收购的 3 家子公司
- 收入:合并口径;ESG 强度分母使用水泥及熟料产量,不用收入

## 关键数字(附出处)
- 2025 年营业收入:××× 亿元(年报 P8)
- 2025 年范围一排放量:××× 万吨 CO2e(ESG 报告 P33)

## 决策记录
- 10/20 可比公司剔除 B 公司,原因:主营业务变更(合伙人确认)
- 10/22 排放强度题:排放因子沿用省级因子,不改用全国因子(客户要求)

## 往来时间线
- 10/26 收到交易所问询函(6 题)、鉴证机构复核(4 题)
- 10/27 客户补充 2024 年产量数据

## 待办
- 在建工程题:等客户确认在建工程转固时间

## 不要做
- 不要提及尚未公告的收购项目
SKILL.md 首尾各加一步
开始前:先读 项目简报.md,所有口径以简报为准;简报与材料冲突时,停下来问我
完成后:把本次新增的口径、决策、关键数字和待办,追加到 项目简报.md 对应栏目
读简报→答题→写回简报每答一道题,简报自动长一点
第三轮追问时 示意
交易所追问请进一步说明折现率较上年下降的原因。
AI按简报统一口径,折现率为 9.2%(10/20 决策记录:可比公司已剔除 B 公司)……
P52 之后 · 讲

早上十分钟:知道今天要做什么

看得见、记得住之后,把台账和简报变成一份今日简报

一条 prompt,十秒出今日简报

必须做范围一排放强度问询,截止 10/31,还差排放因子出处
最好做厂区二 2025 年用电量还没交,上周已催一次
本周截止未动 🔴商誉减值测试问询,截止 11/02,还没开始起草
等别人可比公司名单最终确认——等合伙人周三例会拍板
  • 台账+简报 → 四栏简报
  • 最容易漏的是"还没到眼前"
  • 不确定能做完就老实说
P52 之后(紧接早上十分钟) · 讲

不用你去追,是它去催

数据收集/资料补充的催办邮件草稿 + 回收状态表

语气按催办次数自动升级,人只点发送

厂区/事项状态催办次数
厂区一·用电量已收0
厂区二·用电量逾期2
厂区三·天然气未到期0
第一次客气,说明用途
第二次说明已影响的结论
第三次说明截止日和后果
  • 手动版:每天跑一次这条 prompt
  • 以后可以让它自动提醒
  • 发送仍要人点
P52 之后(紧接催办,P53 之前) · 讲

客户发来新版本,先看改了什么再往下做

自动生成变更摘要——改了哪些数,影响哪些结论

没用到的变化不用管,只处理有影响的

上周版产量 1,200 万吨 本周版产量 1,250 万吨 影响核对用在强度计算分母 需重算
  • 第一步:找差异
  • 第二步:看影响
  • 记一条决策记录

记住项目后,个人习惯呢

换工具,记忆怎么带走

我me.md

写作风格、格式习惯、常犯的错

自己,每月让 AI 导出一次
项目项目简报.md

口径、决策、关键数字、待办

AI 每次自动更新
团队skills/ 文件夹

Skill、历史问答库、评分器

Skill 负责人定期维护更新
me.md 示例
# 写作
- 结论先行,每段不超过 4 句
- 金额单位用亿元,保留两位小数
- 不使用"高度重视""积极推进""持续关注"
# 格式
- 表格优先于列表
- 引用准则写全称和条款号
# 我经常纠正的
- "商誉减值"不要写成"商誉摊销"
- 范围一、范围二不要混写
导出 prompt
把你目前掌握的关于我的工作偏好整理成 me.md:写作风格、常用格式、
我反复纠正过你的地方。只写你确定的,不要猜。每条后注明你是从什么时候、什么对话中得知的。
换工具时,第一句话
先读 me.md,以后所有回答遵守里面的偏好。
me.mdKimi→换一个工具→再换一个
P53 之后 · 讲

开会前有备而来,开完会不丢任何一件事

会前自动备材料包,会后纪要→决策记录→待办→分派邮件草稿

人只看一眼、改一改,就能发出去

会前材料 周会开始 会议纪要 决策记录 待办表 邮件草稿 简报时间线
  • 会前:上次定了什么、还卡在哪
  • 会后:四样东西自动生成
  • 不需要提前接通任何系统

我、项目、团队三层记忆都有地方放了。
但它还没有自己的身份

记忆都有了,还缺一个身份

让 AI 自己收发,边界在哪

客户邮件发到
AI 专属邮箱
自动编号
写入台账
读项目简报
调用 Skill 起草
发审批消息
给负责人
负责人 批准 → AI 回复客户,台账改为已回复 修改意见 → 回到起草 "我来" → 台账标记人工处理
台账字段
编号|收到时间|来源|提问方|问题摘要|关联项目|状态|截止日|负责人
状态:待起草 / 待审批 / 已回复 / 拦截 / 人工处理
审批消息格式
【待审批】Q-031|交易所|商誉减值|截止 11/02
草稿见附件。需人工核对:① 折现率取值 ② 可比公司名单
回复"批准"即发送;回复修改意见则修改后重新提交;回复"我来"则转人工。
AI 的权限
✓ 可以✗ 不可以
读专属邮箱和指定文件夹读你的个人邮箱
编号、记台账、起草未经批准对外发送任何内容
给负责人发审批消息删除任何邮件或文件
批准后回复客户修改已发送的内容
注意:阿里邮箱官方 MCP 本身带"直接发信"能力。接入时先确认能否只开读取和草稿;关不掉的,就靠审批流程管住
P54 之后 · 讲

审批消息怎么写,10 秒就能批

哪些动作必须人批,审批消息的三条设计原则

好的审批消息,10 秒就能批完;坏的等于没自动化

✗不好批:"商誉减值问询的回复草稿写好了,麻烦看一下,附件在下面,有问题跟我说"
✓10 秒能批:【待审批】商誉减值问询|交易所|截止 11/02 草稿见附件。需人工核对:①折现率取值 ②可比公司名单 回复"批准"即发送;回复修改意见则修改后重新提交;回复"我来"则转人工。
  • 核对点放最前面
  • 给清楚的三个回复选项
  • 发送 / 改已发 / 删文件永远人批

闹钟 · 门铃 · 预警线

Trigger 触发 · Monitor 监视

闹钟 · 门铃 · 预警线Trigger 触发 · Monitor 监视
值班员 · Monitor定时每天 9:00AI 开工扫邮件发汇总事件来了问询函AI 开工10 分钟通知条件截止前 2 天且未回复AI 开工每天提醒

Trigger 定什么时候开工;Monitor 一直盯着,条件一到就叫醒 AI。

有身份之后,谁来叫它干活

怎么让 AI 自己知道该干活了

到点自己查一遍

定时

每个工作日 9:00 扫描新邮件日常巡检、日报

来了立刻通知你

事件

收到标题含"问询函"的邮件需要快速响应的事

快到期了提醒你

条件

距截止日不足 2 天且未回复防止遗漏
规则清单(白话写)
1. 每个工作日 9:00:扫描【问询】文件夹,新问题编号入台账,给我发一条汇总
2. 收到标题含"问询函""复核""关注函"的邮件:10 分钟内通知我
3. 任何问题距截止日不足 2 天且状态不是"已回复":每天 9:00 提醒一次
4. 同一封邮件只处理一次
5. 处理失败时通知我,写明失败原因,不要静默跳过
上线节奏
第 1 周只通知,不执行
复盘误报几次?漏报几次?
第 2 周起放开自动起草
对外发送始终人工批准

12 道题分给三个分身,最后对口径

业务里的麻烦12 道题在一个对话里做到后面,口径打架:一道题写收购 3 家,另一道写 2 家。
一个对话越做越乱主代理分组分身 A4 道题分身 B6 道题分身 C2 道题汇总查口径冲突清单一处 3 家一处 2 家 → 人定
项目经理分活Subagent · 子代理

主 AI 把题分给几个分身,各读各的材料,做完汇总、核对口径。

它自己开工了,但题目一多呢

12 道题挤在一个对话里会怎样

主代理读台账,分组
子代理 1:同事 A4 道题 + 相关章节
子代理 2:同事 B6 道题 + 相关章节
子代理 3:同事 C2 道题 + 相关章节
主代理汇总一致性检查
待审批清单 + 冲突清单
分工 prompt
把这 12 个问题按主题分成三组,每组主题相近、读同一部分材料。
每组交给一个子代理。每个子代理只拿到:本组问题、相关章节、项目简报.md、质询答复 Skill。
全部完成后,你做一致性检查:
1. 同一个数字在不同答复中是否一致
2. 同一口径的表述是否一致
3. 不同答复之间有没有互相矛盾的说法
4. 是否都遵守了项目简报中的统一口径
输出冲突清单,不要自行修改。
冲突清单 示意
冲突位置说明
营业收入商誉减值题写合并口径;排放强度题算强度时用了水泥分部收入简报规定强度分母用产量,排放强度题应改
子公司数量一道估值题写新收购 3 家,一道 ESG 题写 2 家需人工确认
用不用
题目多、类型不同只有两三道题
每组需要读不同的材料所有题都读同一份材料
需要交叉检查一致性题目之间没有关联
P56 之后 · 讲

三份文件,一个数字

材料不多时,一次对话就能核对清楚

依据简报的统一口径判断,判断不了交给人

ESG报告 答复草稿 核算底稿 数字不一致
  • 两三份材料,一次对话就够
  • 材料多、要分组同时处理时再升级
  • 不要自行修改,只报冲突

先别写完整版,给三个版本再选

只要一稿,就只能在一个不够好的方案上改

最保守,只说事实

①稳

结论先行,带一点判断

②快

更详细,提前回应追问

③全
先不要写完整版本。给我 3 个不同角度的结论句/开头段,每个 1-2 句话,
风格分别是:① 最保守、只说事实 ② 结论先行、带一点判断 ③ 更详细、
提前回应可能的追问。我选一个之后你再把完整版本写出来。

估值:挑"最保守"那版给交易所;ESG:挑"结论先行"那版给董事会摘要

输入方式也能升级:截图直接问、语音讲需求

材料不是干净文本时,不用先替它转述一遍

截图直接问

乱表格、报错信息、手写笔记,拍照问,不用先打字描述

估值:PDF 截图直接转 Markdown 表格 ESG:手写会议笔记拍照整理

语音讲需求

说话比打字快一倍以上,复杂任务口头交代更完整

估值:口头交代问询答复要求 ESG:口头交代核算边界变化

两种都是为了省掉"先替它把材料转成文字"这一步。

按字数计费的速记员

token · 上下文 context

按字数计费的速记员token · 上下文 context
商誉减值测试的依据≈ 9 个 token示意重读前面的这一轮新的第 1 轮第 2 轮第 3 轮第 20 轮⋮上下文上限最早的被挤掉

每一轮都把整段对话从头重读一遍;桌面有限,太长就慢、贵、容易漏。

分身之后,token 撑得住吗

token 为什么越用越贵

为什么长对话越来越贵
第 1 轮:AI 读 1 份内容
第 5 轮:AI 读 前 4 轮 + 第 5 轮
第 20 轮:AI 读 前 19 轮 + 第 20 轮
→ 每一轮都要把之前的全部内容重读一遍,消耗越来越快
可以直接说的话
场景这样说
材料很长"先读 toc.md,告诉我需要哪几节,等我确认后只读那几节"
对话太长"把目前的进展、结论和待办写成一段摘要",然后开新对话,贴入摘要
修改答复"只输出改动的段落,不要重写全文"
输出啰嗦"不要复述问题,不要写总结段,直接给答复"
大表格"写一段代码处理这个表格,不要把表格内容贴进对话"
方向不确定"先列提纲,等我确认再写"
简单任务关掉联网搜索和深度思考
反复交代写成 Skill 或项目简报,用一句"按 XX Skill"代替

省钱讲完,最后要守住什么

自动化程度越高,怎么防出事

对外发送,一律人工批准

接入邮箱时先确认能否只留"读取 + 草稿"、关掉直接发送;关不掉,就靠审批流程管住

权限从只读开始

先只读一个文件夹;用满一周、复盘无误,再放开下一项

所有自动动作留日志

日志.md:时间|触发原因|做了什么|依据哪个文件|结果

敏感材料先换代号

公司名、投资人名在本地替换成代号,对照表留在本地

P58 之后 · 讲

每周十分钟,看它做对了什么、做错了什么

用日志.md 倒着看一周,改一条规则比重新交代一遍便宜

反复出现的错误才值得改一条规则

18自动完成
3被我改
1被我否决
共同原因 改一条规则
  • 一次性错误不改规则
  • 反复出现才改规则或简报
P58 之后(紧接周复盘,P59 之前) · 讲

项目交接包,接手的人不用再问你一次

简报+决策记录+未结事项,一条 prompt 打成一个包

全部摘录已有文件,新同事十分钟进入状态

项目简报 决策记录 台账模板 交接包
  • 不重写措辞,摘录为主
  • 原因早写进决策记录
  • 今天就能用,不需要额外准备

自动化最怕的不是出错,
是出错了没人知道

所有自动动作留日志 · 失败要报警

速查卡:20 条一句话

用不完没关系,点开看 prompt,带回去自己用

边界守住了。
下周一真正能做的,只有这几件

边界守住后,下周一先做什么

下周一具体先做什么

给手上一个项目建一份 项目简报.md,用项目简报模板

15 分钟第 3 级

在邮箱建"问询"文件夹,设规则,让 AI 只读它,每天早上出一张表

20 分钟第 3 级

把最近一次满意的 AI 对话,用提炼 prompt 变成一个 Skill,再用训练闭环跑一轮

30 分钟第 2 级到第 3 级
P59 之后(P60 之前) · 讲

这套做法不是只为问询函准备的

同一套助理做法搬到 ESG 年度数据收集、估值项目尽调资料管理

挑一件手上的事,今天就套上去

问询回复 数据收集ESG 年度 尽调管理估值项目
  • 台账+催办 → 数据收集放大版
  • 文件夹+清单+一致性 → 尽调管理
  • 不用等下一次培训

三件事做完,接手一整批

这次任务做什么

材料
模拟邮箱导出:全部邮件.md(20 封合成一个文件,直接上传 Kimi);问询、补充资料、会议安排、日常往来都在里面
工具
你在 Case 1 训练的 Skill,或 SKILL_v1_参考.md
模板
台账模板.md、项目简报模板.md
时间
35 分钟
说明
模拟质询,非真实监管函件

这 20 封邮件里,有 4 处容易让助理出错的地方——看你的助理能发现几处。

第一步读 20 封邮件,识别问询、编号建台账
第二步从往来邮件提炼项目简报
第三步分给几个"新同事",调用 Skill 起草
第四步一致性检查,生成待审批清单

具体怎么做,四步说清楚

具体四步怎么说

1把真正的问询从一堆邮件里挑出来

产出:问询台账(12 题)

→
2把谁定了什么、还差什么,记成一页纸

产出:项目简报(含决策记录)

→
3分给几个"新同事"起草

产出:12 份答复初稿

→
4互相对一遍口径,列出等你签字的清单

产出:冲突清单 + 待审批清单

每一步的完整 prompt 点"看 prompt"大字查看,点"复制"直接粘进 Kimi。

做到第三级,第四级什么样

第四级长什么样

Trigger

一封新的问询邮件到达,AI 自动编号、更新台账、发出汇总

Subagent

12 道题分三组并行起草,主代理输出冲突清单

审批

负责人收到审批消息,回复"批准",AI 发出回复,台账状态更新

日志

打开日志.md,看刚才每一步的记录

演示完,自己做到了几条

自己做到了几条

17:10 – 17:20 同事分享

请分享三件事

  • 用 AI 做过的最省时间的一件事
  • 走过最大的一次弯路
  • 一个你每天都在用的小技巧

两个 Case 都做完,还有什么问题

问题收集里的问题都解决了吗

已收集的问题,答案在哪一页
已收集的问题在哪里讲(点击跳转)
节省 token 的方法让它更省
形成长期记忆,不重复输入背景项目简报、长期记忆
跨平台、跨模型迁移记忆和偏好长期记忆
公司层面的知识库公司知识库
敏感底稿批量整理,以及怎么验证和评估产出训练一个 Skill 整段
Reviewer 问答库Case 1 全程
AI 效果怎么量化怎么算省了多少
敏感协议怎么交给大模型分析右边 →
敏感协议的做法
只把替换版交给 AI本地用对照表换回真名对照表永不上传协议 PDF本地脚本公司名、投资人名替换为代号替换版 + 对照表AI 分析分析结果最终结果

技巧给完,今天带走什么

今天到底带走了什么

带走在哪里
质询答复 Skill(你训练的版本 + 参考版)你的电脑 / 下载专区
评分器、15 维评分表、诊断和修改 prompt、训练主控 prompt下载专区
项目简报模板、me.md 模板、台账模板下载专区
今天每一页上的 prompt网站每页都可复制
资源下载专区

谢谢

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