前几天组了一场线下讨论会，有个朋友跟我说第一次打开WorkBuddy很懵，盯着那个输入框，能愣上五分钟。

心里明明知道它很能干很多事，能联网查资料、能写报告、能做表格、能建资料库、能定时帮你干活。可真到自己敲字的时候，脑子里却组织不出合适的语言，只能简单发一句“帮我看看这个问题”。

然后AI回了一大段，你看着又觉得：好像不是我想要的。

这不是你的问题。现在用AI的门槛，会不会写代码早就不是必要条件，会不会下达合理的指令才更为关键。同一件事，说法不一样出来的结果能天差地别。

这篇文章不讲任何技术名词。我用一次真实的选品调研当例子，把“怎么跟AI说话它才能做出想要的产出物”这件事理清楚。

调研“家用除螨仪”的选品机会

，来一次完整的实战复盘。展示每一步说了什么、AI干了什么、界面及结果是什么样。

第1步：整理好需求，定好边界，把5条指令一次性丢出去。

不要挤牙膏式地一句一句问，AI对于需求的理解已经超乎想象（甚至于超过很多刚参加工作的新人）。直接在输入框里粘贴整理好的5条要求，目标、维度、输出、存放位置一次性告诉它。

▲ 一次性下达 5 条结构化指令，目标写在第一句

顺带说清这条指令为什么这么写：

“我要什么”放在第一句，它才知道往哪使劲；

要求编成 1、2、3，它会严格按顺序执行、不容易漏；

末尾交代清楚输出格式和存放位置，东西才不会做完就找不着。

就这三件事，比写十句「帮我好好分析一下」管用得多。

第2步：它会先把任务拆开给你看

这是我最喜欢的一点：它不会闷头就干，而是先复述一遍思路，比如“先摸清各平台行情数据，再整理选品表，最后存进资料库”。

。如果它理解偏了，这时候纠正成本最低；等它干完了再改，就得推倒重来。

▲ AI 主动拆解为 3 步，并显示思考过程

第3步：先建个“容器”存放东西

它调用了“资料库”能力，自动新建了“家电清洁选品库”目录。这个动作看起来不起眼但很关键，后面所有产出都有地方放，不会散落在桌面各处。

▲ 调用资料库技能，创建专属目录

第4步：它会自己去找规范照着写

写报告之前，它先去读了两个规范文件（组件语法、表格规范），确认好格式再动笔。所以出来的东西排版是统一的，不会出现一会儿左对齐一会儿居中的情况。

▲ 读取组件与表格规范后再输出

第一轮产出是一张条形图：差评率+价格带结构，配一句话结论。核心数字已经出来了，比如“静音”相关的差评率12.79%。

你可以在这一步就判断方向对不对，不用等全部写完。

▲ 首版报告：条形图 + 一句话结论

确认方向没问题后，它接着回填正文：完整的一句话结论、三大痛点表格，然后是选品建议表（P0/P1优先级，覆盖母婴、养宠、耗材等方向），最后补上供应链（1688源头工价）、定价策略和上架注意事项。

▲ 其余方向：宽幅、免打理、下沉、轻量化

▲ 供应链、定价策略与上架注意事项

报告看完了，还想要个能下载的表格。这时候不用重新描述一遍需求，直接追加一句需求让它改就可以了，上下文它都记着。

帮我把你整理到的信息保存到excel表格中，方便我下载～

它调用表格生成能力，直接输出了一张带有4张工作表的工作簿：

· 选品建议表：8个方向，含优先级/价格带/1688参考价/目标人群/差异化卖点

· 市场与机会概览：三大未满足痛点+价格带结构+定价结论

· 平台渠道与竞品：五平台打法+主流机型实价+1688供应链档位

· 说明与数据来源：统计窗口、口径、节奏建议、上架前清单

这一整套跑下来，其实人只做了两件事，就是开头下达了5条指令，中间追加一句“导出Excel”，其余全是它自己推进的。不得不感叹AI的进步已经超乎想象。

用AI这件事，真正的差距从来不在工具，而在你会不会把话说清楚，这就像过去我们常说的提示词工程，与AI交流成为一门技术活。

将你的需求完整的描述给WorkBuddy，就像一个实习生那样，剩下的，交给它。

WorkBuddy实战教程：AI快速生成电商竞品报告

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用真实选品案例演示WorkBuddy的完整使用流程：从5条结构化指令出发，AI自动拆解任务、读取规范、生成图表报告与Excel工作簿。核心在于把需求讲清楚，而非挤牙膏式提问。掌握下达指令的3个关键点——目标前置、编号排序、明确输出格式，AI就能自主完成从调研到交付的全过程。

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