哈喽，大家好，杆哥这篇评论，主要来分析告别资料搬运！AI 重构 To B 工作流，从执行者跃升决策架构师
在 To B/G 行业摸爬滚打的人，谁没被 “找依据”“理需求” 逼到崩溃过？
上百份历史 PDF 堆在文件夹，领导一句 “三年前项目有没有相关依据”，就得熬夜逐页 Ctrl+F；3 万字会议纪要里藏着五家单位的诉求，整理起来又耗时间又容易出错。
但现在，有了 DeepSeek AI，这些难题都有了新解法，工作效率直接翻倍。
PDF 淘金：3 分钟挖出三年前的关键依据
过去论证项目功能必要性，光找历史资料就得耗半天。
打开几十个 PDF 文件，换着关键词反复检索，最后可能还是一无所获。
现在用 DeepSeek 批量上传整个项目文件夹，精准下达指令，就能快速拿到结果。
明确要求 AI 找出功能 A 和 B 的对比数据，提取特定板块描述，还得标注文件名和页码。
短短 3 分钟，清晰的对比表格就生成了，每个数据都有明确出处，再也不用为 “依据在哪” 发愁。
会议掘金：3 万字纪要变可执行清单
和 5 家业务单位开一次会，就能攒下 3 万字纪要，诉求又杂又矛盾。
传统做法逐字阅读、手动归类，不仅耗时还容易遗漏关键信息。
用 DeepSeek 流水线处理就高效多了，三步就能搞定。
先删除无关内容，按单位归类诉求；再合并需求池，识别矛盾点；最后生成高优共识、个性需求、待决争议点和潜在机会的清单。
人工稍作微调，就是后续推进工作的可靠依据。
To B/G AI 心法：这 4 点决定输出价值
AI 不是万能的，想要用得顺手，得掌握核心技巧。
指令精度是关键，别笼统说 “分析资料”，要明确要求 “找依据、列表格、标出处”。
设计流程比单次提问更重要，让 AI 承接信息输入、清洗、分析等耗时环节。
溯源是 To B/G 工作的生命线，必须要求 AI 标注信息来源。
最后要记住，AI 是参谋团，最终决策和责任还得自己承担。
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