你以前做一份像样的竞品经营分析报告，要多少人？我见过最常规的：一个五六人的团队，资料收集、发现问题、形成判断、出报告，前前后后一两周。而且出来的东西，支撑不支撑决策，全看当时那个人经验够不够。

今年4月，我们干了一件事：用3小时06分58秒，跑出了一份25页的深度经营分析报告，对象三家——胖东来、盒马、小象超市。传统方式要一两周的活，压缩到3小时。今天这篇日记，我把这套”人机协作”的打法拆给你看。它不是炫技，是一套可复制的方法论。

一、一份好报告贵在哪？最后把所有事实变成判断，变成动作

先说结果。这份报告用七个维度（定位、规模口径、结果信号、组织、战略约束、关键指标、供应链与成本、线上运营、改进措施与下月行动计划）把三家公司拆透，每一句话后面都挂了引用来源——PDL01、PDL02……点过去是北京商报转引东方财富的链接。不是胡说八道，是有证据链。

管理层摘要一句话就点出本质： - 胖东来：区域高信任零售，卖的是”放心和被尊重”，不靠低价，靠组织稳定把员工信任转成顾客信任； - 盒马：线上线下一体化的效率零售，卖的是品质和便利，守不住单位模型就别扩张； - 小象超市：依托美团流量和前置仓，卖的是时间效率，快、订单密度密、高频触达。

你看，这三家各有各的弱点，也各有各的长处。一份好报告，就是拉出优势、强项、风险点，让你能取长补短、做决策、形成动作。所有分析交付物，最终都是来做决策的。

二、人机协作的两阶段：先事实底稿，再经营判断（MECE拆分）

很多人以为”给AI一个提示词就出报告”，那是外行。我们分两阶段，相互独立、完全穷尽：

第一阶段：跑事实底稿。 15页，把”数据是什么、逻辑推论从哪来”全抓回来。来源分可信度A（官方披露/年报）、B（主流财经媒体）、C（行业媒体）。还标定了边界：未见公开披露的、阶段性转述的，一律标出来告诉你”这块得人工核”。口径冲突也标清楚——有的说13家店有的说14家店，它告诉你”时间点不同”，并建议你统一到同一时点同一口径。

第二阶段：基于事实底稿，出经营判断。 这一层才有推断、有取舍、有动作建议。推断也分两种：一种是基于已核实事实，一种是基于经营逻辑判断（一套思维框架推出来的合理结论），报告里都给你标明白。

为什么分两阶段？因为给决策层的报告，必须基于事实，不是想象。没有事实底稿，推断就是空中花，不靠谱。

三、AI接管什么，人负责什么（这是分水岭）

我反复讲一句话：AI不会替代负责结果的人，但会重构低效重复的报告生产过程。

AI接管的，是那些费时、费脑力、人最不愿意干的环节： - 抓资料：100张Excel、100个PDF、散在硬盘邮箱里的东西，AI瞬时就抓回来，还告诉你来源； - 提炼：从万千信息里套上思维模型，得出证据链完整的结论； - 算账：毛利结构、单店盈利、品类价格，一算一个准。

人留下的，是最高价值、必须有人的环节： - 定义：分析谁、为什么研究、给谁看； - 核验：AI引用的那个事实对不对、权威不权威，你来把关； - 负责结果：利润增不增、成本降不降，人来兜底。

而且人越把枯燥环节交出去，越能进高价值环节，自己更值钱。一份报告以前月花20美元成本能产出上万价值——性价比摆在这。

四、数据要分层：公开用大模型，机密本地化

这块很多老板忽略。数据分三层： - 公开数据（行业报告、公开新闻）：什么大模型都能用； - 一般内部数据（内部培训、方案草稿）：用企业版AI，和厂商签了数据安全合同； - 敏感数据（财务、客户）：用内部AI或私有化部署； - 禁止外发（并购、核心机密）：任何AI都不能碰。

实力强的，在阿里云、腾讯云、华为云上搭一台独属于你的”机器人”跑；数据要求极高的，自己建机房物理隔离。国内大模型都开源，直接部署到自家服务器，数据不进共享数据池，泄露风险极低。

五、AI工作说明书（prompt）是怎么炼成的

最初它不是一个成熟prompt，是一堆零散资料和内部沟通：开会录音用飞书妙计转成文本、给到的案例、我们沉淀的思维模型，混在一起，多轮跟人沟通、跟AI拉扯，才形成一个AI工作说明书。

说明书里固化了：角色、任务目标、分析对象、两阶段输出、七个固定维度、证据规则、严禁事项、最终执行口令。只有你足够细、前期足够扎实，出来的结果才足够惊艳。

关键是：做一次，就沉淀下来。后面同行业换对手、换产品，直接替换着跑。验证几次有效，就把这套说明书封装成智能体、做成自动化工作流——每季度每月自动跑一次，把最新动向推给决策层。

五（续）、多模型编排，让成本可控、结论更准

用模型不能一股脑只用一个。有的模型中文处理强（比如 deepseek），有的逻辑推理和综合实力强（国外几个贵的大模型），有的视觉能力强、有的研究能力强。我们用两套模型跑这份报告：一个负责抓底稿，一个负责按经营七维度出判断。

编排思路就一条：用每个模型最强的那一面干活，同时把成本压在可控范围。你让它干它不擅长的，既贵又容易错。多模型交叉验证也重要——A、B模型结论相近才采信，完全相反就人工介入。

六、可迁移到任何行业，别只盯着零售业

这套方法不是零售专属。我们当时就说过，可以原样迁移到汽车后市场、汽车零配件。不同行业的分析框架微调，但”事实底稿 + 经营判断两阶段、证据链标注、人机分工”的骨架不变。你今天跑通一个行业，明天换对手、换产品，直接替换着跑。

七、一句话收尾

AI不会替代所有的人，但会替代不会用AI的人，而且正在发生。咱们的出路，是变成那个会驾驭AI、和AI协同的人。让AI用巨大算力发挥能力，人集中去干人该干的——负责结果。这份3小时报告，不是终点，是人机协作跑通的第一个样板。

——江天（楠哥）