摘要:把工作记录丢给大模型,常得到空话或编造数据。本文给出周报、月报、项目复盘三套约束型提示词,并说明先整理事实再生成、交付前怎么核对。工具可替换,不绑定某一家模型。

周报难写,多半不是文笔问题,而是事实散、读者不清、标准模糊。把聊天记录原样丢给 AI,容易得到「本周稳步推进、下周再接再厉」——或者更糟:模型替你编出没做过的数据。更好的做法是:你先列事实清单,再用约束型提示词生成草稿,最后人工核对。

通用的「角色 / 任务 / 约束 / 格式」框架见 提示词怎么写。下文把框架落到周报场景,给你三套可直接改的模板;防幻觉清单见 大模型幻觉怎么防。

用 AI 写周报和总结的提示词模板:周报、月报、复盘各一套-有序
Claude 官方文档 Prompt engineering overview:先定成功标准再迭代提示词(公开文档页,2026-10-01)

生成前:先准备「事实清单」(5 分钟)

不要直接说「帮我写周报」。先在备忘录里列四块(有就写,没有写「无」):

  1. 本周完成:事项 + 可核对结果(上线/提测/发出/签约等)+ 数字(若有原始出处)。
  2. 进行中:进度百分比或阶段名 + 阻塞点。
  3. 风险 / 需要支持:谁阻塞、缺什么资源、截止日期。
  4. 下周计划:可执行的下一步,不是口号。

敏感内容(未公开薪资、客户身份证、密钥、未披露并购)不要粘贴到公有模型,见 AI 工具的数据隐私。

模板一:给上级的周报(最常用)

把方括号换成你的内容:

你是一名[岗位,如:B 端产品经理]。根据下面的工作事实清单,写一份给[读者,如:部门负责人]的周报。

要求:

1)只使用清单里出现的事实,不要补充常识、不要编造数据或未提及的成果;清单写「无」的部分就写「本周无」;

2)结构固定为四段:本周完成|进行中|风险与需要支持|下周计划;

3)每段不超过 5 条,每条一句话;有数据必须保留原数字;

4)语气简洁、可执行,避免「赋能」「抓手」「闭环」等空话;

5)若某条看不出结果,标「待确认」而不是写成已完成。

工作事实清单:

```

[粘贴你的四块清单]

```

若输出偏公文腔,追加一句:「删掉形容词,改成动词开头。」

模板二:月报 / 跨团队同步(稍长、要对齐目标)

你是[岗位]。根据事实清单写一份[本月月报 / 双周同步]。

读者是[跨部门同事 / 老板],他们不了解我们组的行话。

结构:

A. 本月目标回顾(对照清单里的目标句,完成/未完成要写清);

B. 关键结果(最多 5 条,每条:结果 + 依据事实);

C. 未完成与原因(只写清单里有的原因);

D. 下月重点(最多 3 条);

E. 需要对方决策或支持的事项(没有就写「无」)。

禁止:编造对比数据、替其他团队总结、把讨论中的想法写成已决策。

事实清单:

```

[粘贴]

```

适合月会前先出一版,会上只改「待确认」行。

模板三:项目复盘(做完一个里程碑再用)

你是项目复盘记录员。只根据下方材料输出复盘,材料没有的写「材料未提及」。

输出:

1)一句话目标与是否达成;

2)时间线(5 个节点以内);

3)做得好的 3 点(每点跟一条材料原句关键词);

4)可改进的 3 点(同样要有材料依据);

5)下阶段行动:事项|负责人|截止日期——原文没写负责人就写「未指定」。

材料:

```

[粘贴:目标说明 + 关键事件记录 + 数据截图说明文字]

```

会议录音转成文字后再做复盘,可先走 AI 整理会议录音 的转写→对照摘要流程,再把摘要当「材料」贴进本模板。

交付前 2 分钟核对

  • 每一个数字能否在原始表格、后台或聊天记录里找到?
  • 「已上线 / 已签约 / 已解决」是否真的发生过?
  • 风险段有没有把吐槽写成对客户/同事的指责?对上对外版要改措辞。
  • 下周计划是否可执行(有对象、有动作),而不是「持续优化」。

同一份事实清单,也可以换一个模型再生成一版,差异大的句子优先人工改——方法同 幻觉核查清单。

常见翻车与改法

现象原因改法
全是空话事实清单太短或只有形容词每条补「做了什么 + 结果」
多出你没做过的指标提示词没禁止编造加「不要编造数据」;输出后逐条删
篇幅爆炸没限条数写死「每段≤5 条」
泄露内部信息粘贴了原始工单/客户名脱敏后再贴;敏感会不要上云

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来源与查询日期

  • Anthropic Claude 文档 Prompt engineering overview(公开文档,强调先定成功标准再迭代提示词;截图 2026-10-01)
  • 模板结构为本站根据常见职场周报场景整理,不绑定某一家大模型产品。
  • 查询日期:2026-10-01。

风险提示:AI 生成的周报/总结仅供草稿;对外发送、绩效考核材料须由本人核对事实。勿将机密与个人敏感信息粘贴到未评估过隐私政策的公有模型。本文不构成任何法律或合规建议;文中文档链接为普通官网链接,本站暂无相关联盟账号(affiliate_later)。