周报经常卡在“每天做了不少事，但不知道怎么说清楚”。可以把简短工作记录交给 AI，先整理成进展、阻塞事项和下周安排，再由本人核数字、状态和承诺。本篇用一家虚构小店的一周记录演示本机 Qwen 怎样起草周报，并展示为什么原始材料要一起留着复核。
先记事实，再让模型归纳
不要只给模型一句“帮我写得好看些”。每天用几条短句记录完成了什么、数量是多少、什么还没完成、卡在谁或什么信息上。示例日志全部是虚构的：周一回复咨询 6 条，周五回复 7 条；盘点 18 个 SKU，其中 3 个缺图；上架 4 个商品，另有 1 个因规格不全暂缓；3 家供应商中有 2 家报价有效期待确认；下周拍摄清单列了 5 项，但日期未定。
练习包的 提示词.md 要求只输出进展、阻塞、下周事项、原始数字清单和短摘要，并明确禁止补猜测。把真实工作记录换进来前，先删去模型不需要的个人信息；本机运行模型也不等于组织内部的数据处理流程已经获批。涉及个人信息时，应遵守适用规则和单位要求。《中华人民共和国个人信息保护法》
用本机 Qwen 生成结构化初稿
本例选择本机 Ollama 里的 qwen3.8-27b:latest，任务是把简短记录分类和压缩，不需要在线搜索或图像生成。Qwen 官方仓库提供模型系列资料；Ollama 的本机生成 API 支持 JSON 格式输出。Qwen3.8 官方仓库 Ollama API 文档
安装并启动 Ollama 后，解压练习包，运行：
ollama pull qwen3.8-27b:latest
python3 ask_qwen.py脚本默认访问 http://127.0.0.1:11434，保存 qwen_output.raw.json 和 model_metrics.json。如模型名不同，可运行 python3 ask_qwen.py --model 你的模型标签。脚本只负责生成 JSON 草稿，不会替你发给同事或写进公司的系统。
对照原始记录校订
这次本机实测生成用时 47.42 秒，加载模型 19.11 秒。Qwen 把周一 6 条和周五 7 条咨询合为 13 条，也正确保留了缺图、暂缓商品、报价待确认等事项。它把 5 项拍摄清单放进下周安排；校订时进一步写明“具体日期尚未安排”，避免让读者误以为已经排期。实测细节见包内 模型实测记录.md，未经修改的 JSON 也留在包内，便于对照。
拿到初稿后按这四项核对：
- 数字：每个合计都能从日记录算出来，例如咨询数为 6+7=13。
- 状态：区分“完成”“暂缓”“待确认”，别把计划写成已完成。
- 归属：负责人没写就不要补名字，阻塞事项不要替他人承诺解决日期。
- 结论：没有收入、转化率或满意度数据，就不要在周报里出现这些判断。
校订后的虚构周报在 周报校订稿.md。它保留了可验证的进展与未决事项，没有加入模型无法从记录得知的原因和业绩评价。
形成自己的固定节奏
每天收工前用 1–3 分钟记下“做完什么、数字是多少、还差什么、谁来确认”；周五将记录交给模型起草，再由记录提供者逐项校对。把最终版本发出前，删除不必要的客户信息、内部链接和个人联系方式。如果你的团队要求使用指定的 AI 服务或必须留存审批记录，应先遵循团队要求，而不是把工作资料直接贴进任意聊天窗口。
下载周报整理练习包。包内有虚构工作记录、提示词、调用脚本、原始与校订 JSON、周报样稿和模型计时。此次只测试一组小样本，说明不了其他团队、写法或模型版本的表现；AI 生成的是待审草稿，最终责任仍在整理和发布周报的人。