方法求职与职业发展分项分析先于汇总报告避免模型首轮输出空泛的“全面报告”。如果一开始就要求模型写一篇综合报告，模型倾向于使用通用模板填充段落，而不是真正分项处理。SRC-CAREER-003 的作者明确指出首版通常只是框架，需要继续多轮对话完善。可以采用这个方法
本文目录8可以得到什么适合哪些情况需要准备什么常见做法真实案例与教程限制和检查点相关任务来源把公司公开资料拆成业务板块 可以得到什么 一份按公司业务结构拆分的资料索引，每条业务线对应独立的输入材料清单。 每个业务板块独立的初步分析，便于分别复核、追问和修订。 一份用于汇总阶段使用的分项材料表，避免模型在首轮就把不同业务的数字混在一起。 适合哪些情况 输入的公司资料覆盖多条业务线，单轮提问会让模型把不同业务混在一起。 求职准备阶段希望先看清目标岗位属于哪条业务线、面向什么客户、可能受哪些经营指标影响。 行业研究或竞品分析中，需要分别处理不同业务单元再统一汇总。 需要准备什么 一份可追溯的公司公开报告或监管披露。 一份公司业务结构列表（可以从报告目录、官网投资者关系页面或新闻稿整理）。 一份明确写出“不要在首轮汇总、按业务板块分别输出”的指令。 常见做法 在指令中明确要求“按公司业务结构拆分，分别输出”。 在分项阶段限制每条业务线的输入材料范围，避免混入其他业务的数字。 要求模型在每个业务板块独立列出关键指标、近期重点与未公开信息。 等所有业务板块输出齐备后，再进入汇总阶段。 在汇总阶段单独检查跨业务的对比和合计数字，避免模型在首轮汇总时把口径不一致的数字加在一起。 真实案例与教程 案例：废才俱乐部Club GPT 公司研究报告案例，作者在 SRC-CAREER-003 中让模型按业务结构拆分，覆盖例如中国商业、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。 来源：SRC-CAREER-003：用 GPT 分析上市公司财报并形成公司研究报告。 限制和检查点 财报年份、币种、会计口径在不同业务线之间可能不一致，拆分时需要分别标注。 模型可能在拆分阶段混入未在材料中出现的信息，必须人工核对每个业务板块的关键数字。 不同公司对“业务板块”的划分方式不同，使用前应核对最新公开披露。 相关任务 用 AI 形成目标公司面试前研究简报：用 AI 形成目标公司面试前研究简报。 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，观察日期 2026-07-13。