哈喽,大家好,杆哥这篇评论,主要来分析告别资料搬运!AI 重构 To B 工作流,从执行者跃升决策架构师
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在 To B/G 行业摸爬滚打的人,谁没被 “找依据”“理需求” 逼到崩溃过?
上百份历史 PDF 堆在文件夹,领导一句 “三年前项目有没有相关依据”,就得熬夜逐页 Ctrl+F;3 万字会议纪要里藏着五家单位的诉求,整理起来又耗时间又容易出错。
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但现在,有了 DeepSeek AI,这些难题都有了新解法,工作效率直接翻倍。
PDF 淘金:3 分钟挖出三年前的关键依据
过去论证项目功能必要性,光找历史资料就得耗半天。
打开几十个 PDF 文件,换着关键词反复检索,最后可能还是一无所获。
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现在用 DeepSeek 批量上传整个项目文件夹,精准下达指令,就能快速拿到结果。
明确要求 AI 找出功能 A 和 B 的对比数据,提取特定板块描述,还得标注文件名和页码。
短短 3 分钟,清晰的对比表格就生成了,每个数据都有明确出处,再也不用为 “依据在哪” 发愁。
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会议掘金:3 万字纪要变可执行清单
和 5 家业务单位开一次会,就能攒下 3 万字纪要,诉求又杂又矛盾。
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传统做法逐字阅读、手动归类,不仅耗时还容易遗漏关键信息。
用 DeepSeek 流水线处理就高效多了,三步就能搞定。
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先删除无关内容,按单位归类诉求;再合并需求池,识别矛盾点;最后生成高优共识、个性需求、待决争议点和潜在机会的清单。
人工稍作微调,就是后续推进工作的可靠依据。
To B/G AI 心法:这 4 点决定输出价值
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AI 不是万能的,想要用得顺手,得掌握核心技巧。
指令精度是关键,别笼统说 “分析资料”,要明确要求 “找依据、列表格、标出处”。
设计流程比单次提问更重要,让 AI 承接信息输入、清洗、分析等耗时环节。
溯源是 To B/G 工作的生命线,必须要求 AI 标注信息来源。
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最后要记住,AI 是参谋团,最终决策和责任还得自己承担。
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