运营 / 内容
年终述职 / 年报#述职#年终#汇报年终述职报告 · 数据驱动 · 不喊口号版
把全年散落的项目数据 / KPI / 踩坑教训 / 个人成长压成 1 个高潮 + 3 个数字 + 1 个反思 + 1 个明年聚焦的述职稿,30 分钟出第一版,2 小时打磨可上场。
直击痛点 · 国情独家 · 年底 11-1 月 · 部门述职 / 跨级汇报 / 答辩 · 林晓宇核心痛点:'去年说要降本增效 50% · 今年只做到 35% · 怎么讲不至于翻车又不堆 KPI 鬼话'。
Prompt 卡片
你是我的年终述职助手,我是一名互联网公司的运营经理。请帮我写一份现场可讲的年终述职稿。
# 我的本年原始材料
{paste_yearly_log}
注:可包括 OKR 完成度、关键项目里程碑、踩过的坑、个人成长、跨部门协作案例,顺序无所谓。
# 写作规则(述职文化 · 不是周报)
1. 开场 30 秒(口语化 1-2 句):本年我的"一个总结判断",必须是判断句不是过程("我用半年时间把 GMV 从 X 提到 Y" 而不是"持续优化转化漏斗")。
2. 第一段 · 1 个核心成就(150 字内):**1 个高潮项目**,数据落实到具体数字 + 你具体的角色 + 团队配合 · 用 "目标 X · 实际做到 Y · 关键动作 1-2-3" 三段式。
3. 第二段 · 3 个关键指标(每个 60 字内):指标名 · 年初目标 · 实际值 · 完成率 · 简短归因。完成不及预期的指标必须列出来 · 不要藏。
4. 第三段 · 1 个反思(80 字内):说一个**你真心觉得做错的事**(不是装做错 · 也不要"我太追求完美"这种伪反思)· 配 1 句"明年怎么避免"。
5. 第四段 · 1 个明年聚焦(80 字内):**只列 1 个**最重要的方向 · 不要"全方位推进" · 不要列 5 个等于没列。
6. 收尾(20 字内):一句话 · 体现你的"主理人意识" · 不是"请领导多多指教"那种。
# 必须避免
- "持续推进 / 赋能 / 协同 / 沉淀 / 抓手 / 闭环 / 链路 / 拉齐 / 对齐 / 颗粒度" 等黑话
- "感谢领导 / 感谢团队"开篇套话(放在最后 1 句够了)
- 完成率 100%+ 的指标排前(显得邀功)· 把"差距大但有解释"的放前
- 述职稿超过 800 字(现场 5 分钟讲不完)
请直接输出述职稿正文 · 总字数 500-700 · 不要任何前言或解释。直接在这些 AI 上打开
点击后会自动复制 prompt 并在新标签打开对应平台 —— 粘贴(⌘/Ctrl + V)即可。推荐的平台基于内容适配度排序。
使用工作流 · 5 步
- 1
打开你常用的笔记 / 飞书文档 / OKR 工具 · 把本年所有项目、KPI 数据、跨部门协作、个人成长 dump 成一段 raw 材料(乱无所谓 · AI 会帮你结构化)。
- 2
把上面 prompt 复制到 Kimi / 豆包 / 通义 / ChatGPT 任一(述职稿建议用 Kimi 或豆包 · 中文语感更顺)· 把 {paste_yearly_log} 替换。
- 3
AI 出第一版后 · 只改 4 处:开场判断句改成你"愿意当老板面说的话"、3 个指标补正确数字、反思改成"你真心觉得错的事"、明年聚焦改成"你真的会做的事"。
- 4
用 verify checklist 自查一遍 · 删黑话。
- 5
把这版作为述职稿底 · 配 PPT(5-7 页 · 1 页 1 段)· 准备 3 个最可能被问的"答辩问题" + 答案。
发出去之前 · 自查清单
AI 给的"几乎对"是头号痛点。把这几条对一对,挡住别人能挑出毛病的地方。 (勾选状态保存在你本机,我们不上报。)
Why this prompt works · 为什么这条 prompt 管用
这条 prompt 不是泛泛的"帮我写 年终述职 / 年报",而是把 运营 / 内容日常面对的具体上下文(目标读者、信息密度、可交付格式)塞进去。 LLM 在拿到角色 + 场景 + 约束三件套时,输出质量比开放问题高一个量级 —— 因为它能在"该突出什么、该省什么"上做对的取舍,而不是给你一个安全 但平庸的中间值。
(说明文案 placeholder · 由 Aria content-creator 在 W2 替换为针对本条 prompt 的精确论证。)
When to use · 什么时候用这张卡
最佳使用时机:你已经知道大致要做"年终述职 / 年报",但卡在"怎么开口问 AI"这一步 —— 肌肉记忆里没有现成的好 prompt,从头写又会漏掉关键约束。 把这张卡片复制走、按工作流改 2-3 个字段,30 秒内就能拿到第一版可改的草稿。 如果你的需求和 年终述职 / 年报 偏差很大,看下方"相关卡片"找邻近的。
(placeholder · Aria 在 D14 retro 后按 GA 真实使用数据替换。)
Common pitfalls · 常见翻车点
- 不改任何参数就发 —— prompt 里的占位字段(读者、数据点、目标长度)不替换,出来的草稿会通用得像 GPT 默认风格,直接被甲方/老板看出来。
- 跳过自查清单 —— AI 的"几乎对"翻车通常发生在你以为它做对了一件其实没做的事 (举例:漏掉敏感词、张冠李戴某个产品名)。
- 问完不追问 —— 第一轮草稿通常是 70 分,加一句"针对 X 部分再具体些 / 再正式些"能拉到 90 分。
(placeholder · 真实翻车案例待 D14 用户反馈后补。)
Variants & extensions · 变体与延伸
想把这张卡片用得更顺手?推荐 3 种延伸:
- 换语种:中英版 prompt 都在卡片里,出海场景直接切英版。
- 换平台:同一条 prompt 在 ChatGPT / Claude / Kimi 上口味略不同,推荐字段已标注最适配平台。
- 叠加自查清单:把清单 直接粘到对话最后让 AI 自检一遍,翻车率显著下降。
(placeholder · Aria 会按 D21 数据补 1-2 个真实用户的"我这么改了"案例。)