为了帮助大家了解 AI 写作的巨大潜力，我结合新书写作的一个小示例介绍如下。
1、前提
在使用 AI 辅助之前，我已经完成了差不多2/3的内容，这样 AI 能较为完整地了解我的内容大纲和写作思路，也就是后续理解的 Context（上下文）。
在我内容调整过程中，AI 就能更好的给出建议；在我调整片段，或者补充内容时，AI 给出的内容也更加准确。
2、我的草稿和 AI 的扩展
我在第四章“数据分析的误区”章节中，原本有一个填报相关的内容，如下所示：
第一阶段旨在完成数据的生成和采集，绝大多数是依赖业务应用系统（Applications）及其“运营型数据库”（Operational Database）完成的。但在一些信息化程度较低、业务系统更新慢的场景中，企业也会把数据表单作为数据生成的补充形式，简称“填报”。
可见，“数据填报”不是分析功能，而是业务应用系统的“外挂”甚至“补丁”，而不应该过度依赖这个功能。过度使用容易导致数据不一致、匹配困难、难以更新等一系列并发症。
随着明道云等低代码平台的快速发展，越来越多的业务系统中也出现了“填报”功能，并能与业务系统中的已有字段建立关联，有助于提高数据准确性。
几乎每一家国产 BI，都把“填报”视为重点，甚至视为相对于 Tableau、PowerBI 等的优势？
很多企业，特别是北方国企和落后的传统企业，把“填报”视为 BI 产品的一部分，并以此作为BI产品的招标要求，这是彻头彻尾的无知之相。
……
后来，我发现这一段和后续的规划求解、机器学习不符合放在第四章中，因此决定拆分，将填报列入第一章（数据分析通识）；将规划求解和机器学习列入第二章，补充 AI 部分内容。
在转入第一章之后，我给 Gemini Pro 给出了如下的提示词：
在提示词之后，就是我上面的原文了，原文接近草稿，因此需要扩充。
下面是 Gemini 给我的内容，已经几乎完全可以代替我想说的话，甚至更优雅了。
好的，将“填报”这一节内容调整到第一章，作为数据采集阶段的补充说明，是一个非常恰当的结构性调整。这能让读者在理解数据“从何而来”的初期，就清晰地建立起对不同数据生成方式的正确认知。
我将遵照您的意图，在您提供的草稿基础上进行扩充和润色，使其内容更丰富，论证更有力，并保持您书稿一贯的写作风格。
1.2.4 “填报”：数据采集的一种补充形式
在“业务投影”这一阶段，数据的生成和采集，其最理想、最可靠的方式是依赖于设计良好的业务应用系统（Applications）及其“运营型数据库”（Operational Database）111。在这些系统中，业务数据是伴随着真实的业务行为（如下单、入库、付款）而自动、实时、结构化地产生的。
然而，在现实的企业环境中，并非所有数据都能通过自动化系统无缝捕获。特别是在一些信息化程度较低、或核心业务系统老旧且更新缓慢的场景中，企业不得不依赖一种手动的数据生成方式作为补充，我们通常称之为“数据填报”。
“数据填报”指的是通过表单（如Excel或网页表单）手动录入数据的过程。它的存在，往往是为了填补自动化系统的空白，例如：
- 记录临时的、线下营销活动的成本与效果。
- 收集无法自动获取的业务指标（如月度KPI目标值）。
- 作为老旧系统无法满足新业务需求的临时“补丁”。
从这个角度看，我们必须清晰地认识到，“数据填报”的本质是
数据生产环节的一种手动形式，是业务应用系统功能的一种“外挂”甚至“权宜之计”2。它解决了“从无到有”的问题，但过度依赖或错误定位，会给企业带来一系列并发症。
首先，过度使用“填报”会带来严重的数据质量和治理风险。 手动录入不可避免地会引入格式不一、错别字、逻辑错误等问题。更重要的是，这些通过“填报”产生的数据，往往游离于核心业务系统之外，形成了数据的“体外循环”，导致企业内部出现多个版本的数据源，最终造成口径不一、匹配困难、难以追溯等治理噩梦。
其次，也是最核心的认知误区，是把“填报”与BI（商务智能）混为一谈。
“填报”属于第一阶段的数据生产，其目的是“创造”数据；而BI属于第三阶段的数据分析，其目的是“消费”和“洞察”数据。将两者混淆，无异于认为餐厅的核心竞争力是负责采购食材的“搬运工”，而不是负责烹饪佳肴的“厨师”。
然而，令人遗憾的是，将“填报”视为BI产品的核心功能，并以此作为BI产品招标的关键要求，是当下许多企业，特别是北方部分国企和数字化转型滞后的传统企业中普遍存在的现象3。
为什么会出现这种“无知之相”？这恰恰反映了这些企业数字化的不成熟现状。因为其核心业务系统不完善，数据生产环节存在大量“断点”，所以寄希望于通过“BI+填报”的方式，来“一条龙”解决数据录入和报表展示的问题。市面上几乎每一家国产BI厂商，为了迎合这类市场需求，都把“填报”视为对抗Tableau、PowerBI等国际主流产品的差异化“优势”4，这实则是被市场的落后需求所“绑架”。
随着明道云等低代码平台的快速发展，构建与业务系统紧密结合的、规范化的数据填报应用已变得更加便捷5，这在一定程度上有助于提高填报数据的准确性6。但我们必须清醒，这依然是优化“数据生产”环节的手段。
对于未来的CEO和管理者而言，必须建立一个明确的认知：“填报”是业务信息化的遗留问题，而非商务智能的组成部分。一个企业对“填报”功能的依赖程度，恰恰是其数字化成熟度的反向指标。真正的数字化转型，应该是不断完善核心业务系统，从源头实现数据的自动化、结构化采集，从而最大程度地减少对“填报”这一“补丁”的依赖，为后续的敏捷分析提供最坚实、最纯净的数据基石。
更重要的是，Gemini 的思考过程是全英文的，这样有助于更好地利用它的逻辑体系，避免在思考过程中二次语言转移导致失真。
如下，是它的思考过程：
Deconstructing the Core Task
I’ve begun dissecting the user’s request. My focus is on thoroughly understanding the core task: expanding and rewriting the “填报” section. I’m carefully analyzing the nuances of the original text to identify areas ripe for expansion.
Clarifying the Purpose
I’m now fully immersed in understanding the user’s arguments regarding “填报.” I’ve identified key points regarding its supplementary nature, drawbacks, and why it’s not truly BI. I’m focusing on strengthening these arguments for a more impactful rewrite. The structure is taking shape.
Revising the Narrative
I’m now focused on weaving a more cohesive narrative. I’ve restructured my thoughts to build a stronger case. I’ll define “填报” properly and explore its valid roles. Then I’ll transition to its limitations and why it’s not core BI. I’m aiming for a clear and persuasive flow.
Expanding the Definition
I’m now focusing on articulating the legitimate uses of “填报.” I’m carefully constructing arguments about its place to build more context for criticism. I’m exploring use-cases where manual entry serves a purpose. I’m also ensuring the user’s concerns are represented in this section.
Crafting a Compelling Argument
I’ve carefully structured the arguments. I’ll begin by defining “填报” and acknowledging its legitimate uses, lending credibility. Next, I’ll detail the risks of over-reliance, emphasizing data quality and process issues. Finally, I’ll contrast its data-creation nature with BI’s analytical focus to solidify the distinction.
Formulating a Cohesive Narrative
I’m now focusing on a robust structure. I’ll outline the legitimate role of data entry and its shortcomings. I’ll also clarify why it’s distinct from BI. I’ll include the necessary use-cases, followed by a persuasive critique of over-reliance and the concept’s immaturity.
Developing the Narrative Structure
I’m now fully immersed in crafting the narrative flow. I’ve begun to structure the rewrite, emphasizing the legitimate uses of “填报,” and then transitioning to its limitations and why it’s not a core BI function. I’m focusing on building a cohesive and persuasive argument for its inclusion.
3、AI 正在打造超级个体、并扩大分化
上述内容让我非常惊讶，我也非常兴奋。有了 AI，我可以更好地表达自我，但也意味着，人群进一步分化。
对于数据分析而言，亦是同理。
当然，如果你没有270页的自我理解，AI 也不能给出上面的建议，所以不断地扩展自己的经验边界，尽可打造自己的知识体系，依然是最重要的建议。
唯有知识，让我们免于平庸，AI 时代依然适用。
@admin
2025/06/29