小米集团2025年实现总营收4572.87亿元（同比+25.0%），归母净利润416.43亿元（同比+76.3%），形成“手机+汽车双引擎”格局，智能手机占比40.8%、智能汽车及AI业务占比23.2%并成最强增长引擎，综合毛利率22.3%（同比+1.4pct）。
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用Kimi生成专业企业研报，需要明确行业属性、数据边界和输出结构，否则容易产出泛泛而谈的套话。
设定角色与任务目标
在Kimi对话框第一句输入：“你是一位有10年经验的证券公司行业分析师，专注【消费电子】领域，现在需为【小米集团】撰写一份面向机构投资者的深度研报，要求包含竞争格局、技术路线演进、供应链韧性、盈利模型变化四部分，字数控制在3800字以内。”
这一步必须前置——不指定角色，Kimi默认以通用知识库作答，会回避敏感判断；不锁定行业和公司，它可能混入华为、苹果的公开信息却未标注来源差异；不说明读者是机构投资者，报告会缺失估值锚点与风险量化表述。
注入关键约束条件
紧接上一句，用分号隔开补充：“数据截止时点为2024年6月；所有财务预测需基于IDC/Canalys最新出货量数据及小米2023年报附注；禁用‘有望’‘或将’等模糊措辞；涉及专利数量须注明WIPO数据库检索日期。”
【禁用模糊措辞】 是硬性红线。Kimi对“预计增长20%”和“按Q2出货量环比+17.3%推算全年营收达2890亿元”处理逻辑完全不同——前者会被归类为观点陈述，后者触发其数值推演模块。
若跳过WIPO检索日期标注，Kimi可能直接引用2022年旧数据而不提示时效性，导致研报在合规审查中被退回。
通过 NVIDIA NIM API 调用 Kimi K2.5 视觉模型分析图像，非常适合为 MiniMax M2.5、GLM-5 等非视觉模型赋予视觉能力。
引导结构化输出
第三轮输入：“请严格按以下顺序组织内容：①执行摘要（含3个核心结论+1项关键风险）；②竞争格局（用表格对比小米/传音/三星在新兴市场ASP、渠道覆盖率、本地化服务响应时效）；③技术路线演进（聚焦影像算法自研率、OS系统迭代周期、AI端侧部署进度）；④供应链韧性（列出TOP5元器件供应商国产化率及地缘风险评级）；⑤盈利模型变化（拆解硬件毛利率、互联网服务ARPU值、IoT生态收入占比三组曲线）。”
表格必须指定对比维度，否则Kimi默认生成文字描述；曲线必须明确变量名称，否则它会用“收入结构变化图”这类无效占位符替代；地缘风险评级要写明采用“麦肯锡供应链中断概率模型V3.2”，这是触发其调用特定评估框架的前提。
修正事实性偏差
方法一：当Kimi输出“小米汽车已量产交付”时，立即追加指令：“更正：小米SU7于2024年3月28日开启交付，截至6月30日累计交付27680台，数据来源为小米汽车App订单中心实时看板（已脱敏）。”
方法二：发现专利引用错误，输入：“将‘2023年新增AI语音专利142项’修正为‘2023年新增AI语音相关发明专利授权97项，实用新型31项，外观设计14项，数据来源：CNIPA公开数据库，检索式：申请人=小米科技+IPC=G10L，时间范围20230101-20231231’。”
注意：必须提供可验证的数据源和检索逻辑，仅说“错了”或“重写”无法让Kimi定位原始依据。
