废才俱乐部Club GPT 公司研究报告案例

背景和目标

创作者废才俱乐部Club 在 SRC-CAREER-003 中演示了把 GPT 定制为财务分析助手，针对一家上市公司（可核验文字未公开公司名称）输入公司报告和分析要求，形成一份公司研究报告。原场景为财务与公司分析，作者未将其作为求职教程演示。

输入与条件

• 分析角色要求：财务分析、审计、估值等方向。
• 关键公式与口径：作者建议把数量有限且必须准确执行的公式或口径直接写进指令。
• 公司报告：来源可核验页面未公开报告全名、年份和数据截止日。
• 模型版本与定制方式：来源未确认是否使用 Custom GPT／GPTs、知识库是否挂载完整。

过程

1. 限定模型角色和任务范围，把“分析一下这家公司”替换为更具体的角色与目标。
2. 把关键规则写入指令，让约束变成可检查项。
3. 准备公司公开报告并交给模型。
4. 按公司业务结构拆分，让模型分别输出中国商业、国际商业、本地生活服务、菜鸟、云业务、数字媒体与娱乐、创新业务及其他业务等板块的分析。
5. 在完成各业务板块分析后，再要求模型汇总成研究报告，而不是首轮就让模型写一篇“全面报告”。
6. 多轮修订：作者明确指出首版通常只是框架，需要围绕缺失来源、异常数字、概念定义和业务间关系继续追问。
7. 人工复核：回到公司官网、财报、招聘页面、公开采访等一手材料核对日期、竞争格局和业务变化。

产物或结果

• 按业务板块拆分的业务分析。
• 经营与财务健康分析。
• 若干建议。
• 汇总后的公司研究报告（首版仅为框架）。
• 整理者补充的迁移产物：把已核验公司事实与目标岗位 JD 逐条映射形成的“岗位要求—公司场景—本人证据—待补问题”表。该步骤未被作者在原视频中演示。

限制

• 模型可能使用过期知识；财报年份、币种、会计口径、业务分部可能被识别错误。
• 上传材料不完整时，报告语言完整但缺乏证据。
• 首轮框架容易产生空泛结论；即便把公式写入提示词，仍可能被错误代入。
• 公司公开披露只反映可公开部分，无法证明团队文化、面试题或内部决策。
• 不同岗位招聘信息变化快，旧 JD 不能代表当前团队。
• 不能据此推断任何录用概率或面试通过率。

关联工具

• ChatGPT。

关联方法

• 角色与规则约束提示词：角色与规则约束提示词。
• 按公司业务结构拆分输入并生成逐块分析：按公司业务结构拆分输入并生成逐块分析。
• 分项分析先于汇总报告：分项分析先于汇总报告。
• 多轮追问与异常修订法：围绕缺失来源、异常数据、概念定义逐项追问的多轮修订法。
• 公司事实与 JD 映射（整理者补充）：公司事实与 JD 映射（整理者补充，未被作者验证）。

来源

• SRC-CAREER-003：SRC-CAREER-003：用 GPT 分析上市公司财报并形成公司研究报告。
• 原视频链接：https://www.douyin.com/shipin/7308212791897327651，观察日期 2026-07-13。