AI能幫你寫年終總結了嗎？

年底將至，又要準備各種總結匯報了。想到這里，相信你和我一樣，也會不禁憂愁起來—從管理者的角度看，各式總結匯報自然有其存在價值，甚至可以說是培養團隊的最重要工具；但總結匯報也確實非常耗費時間，何況在許多團隊中，這項工作逐漸變成了形式大于實質的“走過場”，難免讓人怨聲載 道。

總結匯報、進度確認、資料整理……這些“為了工作的工作”，每個公司人都逃不掉，而且占據了大量工作時間。海外市場最近的一項調研估計，公司人平均要花60%的時間在這些事務上。這看起來正是AI應該去解決的問題。

這些工作中的絕大多數，都可以用“寫文檔”來概括。事實上，將AI用于“寫文檔”，也是大語言模型最早的應用場景之一。2022年11月，在ChatGPT面世前兩周，Notion就推出了基于大語言模型的AI寫作助手；2023年年初，微軟和Google相繼在各自的辦公套件中增加了類似的AI寫作功能。

然而，它們在實際辦公中的幫助都非常有限，因為它們都無法在寫文檔時參考用戶已有的個人數據，只能依賴用戶輸入的提示詞來憑空生成內容。這個問題我在2024年4月刊的文章中講過，AI寫出的文檔大多數情況下都是“瞎編”，只能用來應付交差型工作。當時我認為，要真正幫用戶寫好文檔，最理想的狀態就是讓AI成為“肚子里的蛔蟲”。

2024年年底，Notion、微軟和Google都發布了“生成文檔時可以參考已有文檔”的能力。聽起來很美好，但它們又不約而同地有一些讓人費解的限制：只能在創建文檔時參考已有文檔，編輯時卻不可以；你也無法在AI對話中直接要求修改文檔，必須重新生成。整個產品體驗到處是“斷頭路”，難以流暢使用。

所以，我在寫文檔時用得最多的AI功能還是潤色文字。

今年以來，隨著諸多新產品、新功能的發布，這些狀況有了不少改進，AI終于可以真的幫忙寫文檔了。9月，Notion發布了3.0版本，最大的突破就是打通了大部分的斷頭路。AI不再以單個文檔為操作單元，可以在整個工作空間中自由編輯，整合既有知識。這樣，當你要求Notion AI寫一個文檔，它可以自行搜索整個工作空間中的其他文檔作為參考資料。AI生成初稿后，你可以自己修改一部分，再要求AI繼續修改；或者選中個別句子或段落要求AI修改、補充信息。這些在過去都做不到，現在用起來卻十分自然，似乎本來就應該如此。

這對于寫總結匯報來說，簡直是質的飛躍。不管是什么類型的總結（周報、年度回顧、復盤、述職、活動總結，甚至是事故報告、檢討），大體來說，其實都是要回答三個問題：做了什么（或發生了什么）、有什么發現和洞察、未來如何改進。根據我多年寫總結和輔導團隊寫總結的經驗，要寫好總結，絕大多數時間都花在回憶“做了什么”和收集各類事實上。真正去思考、去“寫”的時間其實非常少。現在，AI可以在你的指導下自動收集這些數據并整合成初稿。

但這里有個問題，我的工作數據并不只保存在Notion中。

即使在海外，Notion也是一個相對小眾的產品，其用戶量和微軟、Google相比有數量級的差距，即使是Notion的用戶，也有大量的工作數據分散在郵箱、日歷、聊天、項目管理系統、GitHub等不同的系統中。這些也是寫總結時重要的素材。

Notion解決這個問題的思路十分出人意料，它沒有努力把自己變成一個大而全的產品，而是在去年發布了一個名為“AI Connectors”的功能，用戶可以綁定Google、微軟、Slack、Jira等常用的工作平臺，綁定后，Notion AI就可以從這些平臺讀取數據了。這意味著什么？意味著Notion AI成了一個可以整合多個工作系統的AI助手，在為你撰寫總結時，除了保存在Notion的數據，它還可以調用你的Gmail郵件往來、GitHub代碼提交記錄、日歷日程、保存在網盤中的文檔、項目管理軟件Linear中的任務記錄……

例如，我前些日子要做一個項目復盤，就讓Notion自動匯總了GitHub中的代碼提交記錄和發布記錄、Linear中的任務記錄，和本身保存在Notion中的會議記錄、產品需求和項目規劃比對，找出執行和計劃之間的差異。這些工作人工完成可能需要花費幾天時間，而我現在可以看著Notion AI半自動完成。說實話，這比看著AI寫程序對我的沖擊力更大—AI幫我寫程序，是讓我搶別人的飯碗；AI幫我寫總結，才是AI搶了我的飯碗。

當然，相比起將時間花在回憶、收集、整理上，我也確實更希望把自己的時間花在真正的“寫”和“思考”上。完成這項工作后，AI也更方便參與到找洞察和解決方案中。

除了Notion AI，今年海外市場上，無論是ChatGPT、Claude等通用AI，還是Manus、Genspark等以agent為賣點的產品，都整合了大量第三方工具。其中一些甚至比Notion更強大。Notion AI在某些次要功能上仍有不少“斷頭路”，也不具備編碼和使用瀏覽器的能力，但它最大的優勢在于與Notion本身的整合更加穩定。可以說，它們各有千秋。

這些新的AI確實讓我第一次有了“AI是我的工作伙伴”，可以在辦公時隨時尋求幫助、讓它自動幫我干活的想法。今天我們在工作中要寫的大部分文檔都可以讓AI來深度參與，它現在至少可以寫出大致靠譜的初稿了。例如，寫戰略規劃產品需求、技術設計、活動策劃這些文檔，它可以參考已有數據；AI也可以自動設計、建立數據庫，并將文檔中的雜亂數據整理進去，讓它們變得井井有條。Notion AI也可以根據我們過往的討論，自動總結、提取風格指南、注意事項、使用規范等等，供其他團隊成員參考；AI也可以根據多個會議紀要自動在任務管理系統中提取待辦事項、建議優先級，再自動指派給合適的人；我現在要記錄一些新想法的時候，一般也會直接和Notion AI聊天，然后讓它自己找一個地方記錄下來，以免每次都要頭疼“這個信息放哪里才不會弄亂”，也不用預先搭建復雜的文件夾架構。雖然沒啥用，但你甚至可以讓AI每天給你寫個PPT，總結當天的新郵件。這里面的玩法很多，希望有所啟發。

在國內，由于生態環境不同，我們可能還需等待各廠商自行開發相應的AI功能，如飛書知識問答也可以實現根據聊天記錄、已看文檔來自動總結，只是沒有和編輯功能打通。本文介紹的產品可能并不能真的幫你寫今年的總結，但至少能讓我們看到，今天的AI實際上能在辦公中做到什么程度。

回顧過去3年的發展，不得不感慨AI產品習慣性的“過度承諾”對用戶預期造成的傷害。3年前，微軟和Google發布產品時都號稱能實現今天這些功能，但從未真正做到—每個功能看起來都很美好，實際使用時卻總會遇到各種限制和斷點。這些“斷頭路”單獨看似乎不算大問題，但積少成多，最終讓整個產品難以真正投入使用。這也是為什么我一直無法在這個專欄中介紹這個品類。新的Notion AI僅僅是解決了主要的“斷頭路”就產生了質變。

其實，就像一開始提到的那些“莫名其妙”的限制，付出額外的研發努力都是可以消除的。AI技術發展得很快，但產品打磨反而需要更多“古典主義”的耐心。