每到周一早上，很多人不是在写周报，而是在「考古」：翻聊天记录、翻日历、翻上周的邮件，把散落各处的事凑成一篇能交差的文字。真正花时间的从来不是成稿那十分钟，而是前面几十分钟的素材搜集和结构整理。这个问题有解，而且解法很朴素——把周报当成一条流水线：数据自动进，AI 负责成稿，人只做最后审核。
周报卡在哪儿：不是写，是「素材到结构」
一篇周报的原料其实很固定：这周做完了什么、正在做什么、下周打算做什么、需要什么支持。原料不难，难的是它们分散在项目管理工具、聊天记录和自己的脑子里，每个地方都是半成品。写作卡壳的真相是：你同时在干两件事——收集素材和组织语言，两件事互相干扰，哪件都干不顺。
所以自动化周报的第一步不是找 AI 写，而是先把素材的入口收拢。让每条工作记录在发生时就落在一个固定的地方（任务系统、日志文件、或者一个简单的表格），周报就有了源源不断的原料，而不是靠周一早上凭记忆抢救。
一句话记：周报自动化的核心不是「AI 帮我写」，而是「素材平时攒、结构固定死、AI 只填空」。
模板法：把周报拆成固定字段
第二步是定模板。不要让 AI 自由发挥一篇「周报」，而是把报告拆成固定字段：本周成果（每条附数据）、进行中事项（附进度与预计完成时间）、风险与阻塞（附影响面）、下周计划（不超过三条）、数据看板（关键指标环比）。字段一旦固定，每周变的是内容，不变的是骨架。
固定模板带来两个直接好处：一是 AI 的任务从「写一篇文章」降级成「往格子里填内容」，出错率大幅下降；二是读者（通常是上级）每周用同样的方式扫读，重点变化一眼可见，这比文笔流畅重要得多。
从模板到流水线：让数据自动进
有了素材源和模板，就可以拼流水线：脚本从任务系统和数据源拉出本周的原始记录，整理成结构化清单，连同模板一起发给模型，让它按字段成稿；产出的初稿你只做三件事——核对数字、删掉套话、补一句只有你知道的上下文。整个过程十分钟以内。
在 AIGC微风 上跑这条流水线，接口统一走 https://api.aigcbreeze.cn：整理素材这类轻活可以交给便宜的快速模型，成稿环节再换成写作能力强的模型，成本几乎可以忽略。月报也一样：把四周的周报当输入，让它先汇总变化趋势再成稿，比月底翻聊天记录高效得多。
常见问题
月报和周报能共用一套模板吗？
骨架可以共用，字段要换。月报的重心从「这周干了什么」移向「这个月变化了什么」：把「进行中事项」换成「关键进展与里程碑」，把「下周计划」换成「下月重点与资源需求」。数据看板的对比窗口也从环比上周改为环比上月。
AI 写出来的周报太空、像套话怎么办？
空的原因通常是输入太空。给它的每条素材都带上数字和结果：「推进了接口开发」是空话，「接口联调完成 80%，剩余 2 个字段待对方确认」是素材。其次在提示词里明确禁止「积极/KPI」「赋能」这类词，要求每句话可被追问细节。
数据敏感的内容可以让 AI 处理吗？
先做减法：发送给模型前把客户名、金额等敏感字段替换成代号（A 客户、项目 X），成稿后再本地替换回来。涉及人事与薪酬的内容建议始终不进流水线，手写那两行并不亏。用自建接口还能避免数据流向不可控的第三方。