收益：
- 能够通过首先将文档生成为框架，然后生成草稿，逐节生成，最后按修订顺序生成文档来控制结构本身。
- 通过给出主要信息、数字和数据本身并将句子流交织到人工智能中，能够防止捏造数据
- 能够通过将相同的内容转换为不同的格式（报告、摘要、演示文稿、电子邮件）来重复使用相同的内容，并验证每个事实而不发送它
写作是知识工作者最明显的输出——报告、提案、演示文稿、提案文本、内部文档。但写作也是最耗时、最拖延的任务：害怕空白页、难以建立结构、反复修改。人工智能在这里是一个杠杆；创建框架，产生初稿，修改它，并将其翻译成不同的格式。然而，真正的价值在于你：想法、信息和责任都是你的。人工智能产生写作的力量；你提供框架（说什么）和批准（是否正确，是否可以发送）。
条款。框架/大纲是由章节标题组成的文档结构。草稿是已填写但不是最终版本的文本。修改是对稿件的一轮改进。执行摘要是决策者将阅读的长文档开头的简短摘要。重新利用是将相同的内容转换为不同的格式（报告→演示→电子邮件）。
创作工作流程的正确顺序
最常见的错误是直接告诉人工智能“给我写一份报告”——这会产生没有消息的通用文本。正确的顺序是：先是框架，然后是草稿，然后是修订。
- 你选择骨架（让人工智能帮助你）。你想说什么，按什么顺序？ AI 建议骨架，由你选择。
- 逐节起草。分别请求每个部分；让人工智能专注于一个部分比一次请求整个文档更好。
- 提供您自己的材料。数字、例子、内部知识都来自你；人工智能编织语言。
- 修订。巡演音调、长度、清晰度。
- 核实。每一个事实、数据、主张都经过验证吗？
- 拥有它。用你自己的声音给它最后的润色；清除陈词滥调。
提示：告诉AI“先做骨架，在我批准之前不要写内容”。因此，在 AI 以错误的方向写入 3 页之前，请检查结构和方向是否正确。
来自你的消息，来自AI的语言
关键原则：你不能写出人工智能不知道的东西。你的报告中的真正价值——为什么它在本季度下降，客户真正想要什么，你提倡什么主张——都在你的头脑中。 AI不知道这一点。如果你只是告诉它“写一份销售报告”，它会生成空的、一刀切的文本。如果你给它你自己的数据、发现和观点，它就会把它变成流畅、有组织的文本。所以：你提供想法的密度，让人工智能提供流动性。
一份文件
谁生产
注释
主要信息/论文
你
AI 无法知道的一件事
数字/数据
你
AI补妆；你给
结构/骨架
你+人工智能
AI推荐，您选择
句子流/语言
人工智能
最强在哪里？
语气/格式
AI（带有您的描述）
描述清楚
准确性确认
你
不可转让
四个可复制的写作模板
对于以下文档，仅首先出现框架（章节标题）：文档类型：[报告/提案/建议]。读者：[谁]。目的：[什么]。我的主要信息：[一句话]。没有确认框架就不要写内容；建议 5-7 个标题。
写这一段。我的材料如下；只需使用这个，数据拟合。部分：[标题]。语气：[专业]。长度：[~200 字]。材料：“”“[自己的笔记、图表、发现]”“”
为以下已完成的文件编写执行摘要：- 使用决策者将阅读的语言，不超过 5 个项目。- 仅在文件中包含调查结果和建议；添加新信息。- 末尾有清晰的“建议操作”行。文档：“”“[粘贴]”“”
将以下报告转换为 [10 张幻灯片演示文稿/简短电子邮件] 格式：- 每张幻灯片的标题 + 3 个要点。- 保留数字，不要添加评论。- 保持演示文稿流程逻辑（情况→发现→建议→下一步）。报告：“”“[粘贴]”“”
弱提示/强提示
弱：“给我写一份季度销售报告。” （人工智能编写了一个通用文本，没有消息，没有数据——可能包含假数字。）
Strong：“我已经批准了以下框架。现在编写‘区域绩效’部分。材料：北部+12%，南部-4%（一名客户流失），西部稳定。我的主要信息：拒绝单一来源，暂时的。语气：中立分析，约 150 个字。不要超出我给出的数字。”由于强版本给出了消息、数据和边界，因此它返回真实且可用的文本。
三个迷你箱子
案例1——敲打空白页。一位经理每年将年度评估报告推迟两天。他让人工智能首先创建一个骨架，然后起草每个部分，并添加他自己的笔记；我的总写作时间减少到了3个小时。回报不是来自人工智能打字，而是来自于让入门变得更容易——一旦框架掌握在手，剩下的就水到渠成了。
案例 2——假号码灾难。 “写一份销售报告，”一位分析师说道，并对人工智能返回的文本进行了轻微编辑——其中包含虚假的增长数据——并将其提交给管理层。管理层认为这些数字是真实的并做出了决定；当错误后来被揭露时，他们不得不改变决定。教训：永远不要让人工智能适应数据；你给出数字，他只是编织语言。
案例 3——一种内容，三种格式。一位营销人员利用 AI 将他的 8 页策略翻译成三种格式：用于管理的 1 页摘要、用于团队的 10 张幻灯片演示、用于客户的简短电子邮件。他保留了这些数字并为每种格式定下了基调。相同内容的三个输出，总共 40 分钟。收益来自重用。
常见错误
- 直接说“写”：输出没有骨架的通用文本；首先构建结构。
- 编造数据：你给出数字；限制人工智能“生成数据”。
- 一次请求整个文档：逐节提供更好的质量。
- 抛弃陈词滥调：清除诸如“这份报告涵盖了我们动态市场……”之类的人工智能短语。
- 试图让AI建立这样的信息：主要论文是你的； AI不可能知道，你把它给他。
- 绕过验证：您发送的文件带有您的签名；核实每一项索赔。
注意：人工智能生成的文本感觉“正确”，因为它是流畅的。流畅并不等于准确。一一验证句子，尤其是那些包含数字、日期、名称和声明的句子，无论它们写得多么漂亮。
综上所述
- 正确的顺序：首先是框架（由您决定），然后是逐章草稿，然后是修订。
- 消息、数据和确认均来自您；结构通用；句子流程和语气来自AI。
- 你不能写人工智能不知道的东西；你提供想法的密度，让人工智能提供流畅性。
- 永远不要让AI去拟合数字；施加“数据生成”约束并验证每个事实。
- 通过将相同的内容转换为不同的格式（报告→摘要→演示→电子邮件）来重复使用相同的内容。
应用任务
选择您需要编写的实际文档。使用第一个模板，首先提取骨架并自行编辑。然后让第二个模板用你自己的数据起草一个部分——确保你不会让人工智能弥补数据。完成后，使用第四个模板将文档转换为第二种格式（摘要或演示文稿），并验证数字是否已保留。
清单
- [ ] 首先，我自己拆掉了骨架并批准了结构。
- [ ] 我给出了数字和数据，我没有让它们适合人工智能。
- [ ] 我分别起草了这些章节。
- [ ] 我自己确定了主要信息/论文。
- [ ] 我清理了陈词滥调的人工智能模式，并用自己的声音拥抱它们。
- [ ] 我在发布之前验证了所有事实和数据。