输入已有调研报告草稿，关键操作是通过提示词指定补充实施周期与团队投入，并强制区分实测数据与估算值，产出为结构完整、证据链清晰的最终报告。
明确补充范围与数据性质
在开始生成内容前，先界定需要填补的信息缺口。不要笼统地要求“完善报告”，而是具体指出缺失的维度，例如某项技术落地的实际耗时或参与人员配置。核心原则是严格区分“已验证事实”与“合理推测”，避免将估算值直接作为结论呈现，从而保证报告的严谨性。
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Q 执行效果： 调研结果修正 补充第3条场景中的实施周期与团队实施周期 在已有调研结果基础上补充详细信息。
构建结构化提示词指令
使用清晰的结构化指令引导AI进行信息补全。参考案例10的操作逻辑，将任务拆解为具体的动作。首先指明目标章节或条目，其次规定新增字段（如时间周期、人力投入），最后强调数据来源的性质。这种写法能防止模型自由发挥导致的事实偏差。
- 指定具体位置：明确指出需要补充的是报告中的哪一部分（如“第3条场景”）。
- 定义新增要素：列出必须包含的新信息类型，如“实施周期”和“团队规模”。
- 设定约束条件：要求标注哪些是实测数据，哪些是基于行业经验的估算值。
提示词示例： 请基于现有调研结果，在第3条场景中补充实施周期与团队投入详情。 注意：若缺乏确切数据，请标记为估算值，不得将其混淆为实测结论。
逐项关联原始材料
生成的补充内容必须能与原始调研表中的其他条目形成逻辑闭环。检查新加入的实施周期是否与项目复杂度匹配，团队投入是否与技术难度相符。如果报告中存在多处缺失，应逐一处理，确保每个补充点都有对应的依据支撑，而不是凭空捏造通用模板内容。
员工在试用 WorkBuddy 时，经常会冒出"这个要是能一键就好了"的念头，但往往转头就忘。本技能把这类反馈零摩擦地沉淀到企业统一表格： 1. 不用跳出当前工作流、不用重复填姓名和部门； 2. 身份一次配置，后续只说内容即可； 3. 自动对齐表头、追加一行，企业方可直接统计。 触发方式 在对话中表达"提交 / 记录一条反馈"的意图即可触发，例如： - 反馈一个需求 · 提个诉求 · 记录一下这个痛点 - 收集反馈 · 提交体验反馈 · feedback - 完成
通过对比分析，识别出哪些信息是可以通过公开资料推断的，哪些是需要进一步人工核实的关键节点。对于无法确定的部分，应在报告中以备注形式说明，保持信息的透明度和可追溯性。
校验输出与最终整合
完成补充后，通读全文检查逻辑连贯性。确认所有新增数据都符合“不把缺失写成结论”的原则。如果某些关键证据依然缺失，应保留空白或注明“待补充”，而非强行填入模糊描述。最终报告应呈现出从原始数据到详细论证的完整链条，提升整体可信度。
