準備一次組會匯報，我原來是從「打開 PPT 模板」開始，從「來不及了」結束。現在我從一張產物清單開始。
清單上的四樣東西
- 一頁大綱（Word）：這次講什麼、幾段、每段一句話。
- 一份簡報（PPTX）：十五頁以內。
- 一張數據表（Excel）：圖表背後的原始數值。
- 半頁講稿要點（Word）：開場一句、每個結論的支撐頁號、可能被問到的三個問題。
每一樣：我給什麼、它出什麼、我改什麼
大綱。
我給三句話：這次匯報做什麼、聽眾是誰（同組還是跨組）、什麼算講完（導師聽過能給出下一步意見）。它出一頁結構化大綱。我改的是順序——它習慣按工作流程排，我會換成按「結論優先」排。
簡報。
我給大綱和幾張關鍵圖。它出 PPTX，可預覽、可繼續編輯。我改三處：刪掉裝飾性頁面、把每頁標題改成一句判斷句、把圖註字號調大。公式和單位我自己回來改，這部分不交給它。
數據表。
我給原始數據。它出一張表。我改的是列名和單位，並逐個核數值——它負責排版，不負責替我算。
講稿要點。
我給大綱和我的三條結論。它出的東西我一般只用一半：開場句和支撐頁號留下，「可能被問到的問題」那一節我全部自己重寫，因為那是我對評審心理的預判，不是它能推斷的。
我把「一句話需求」寫成三句
做什麼、給誰看、什麼算做完。
官方對辦公助手智能體的描述是「一句話描述需求，拿到可編輯的 PPT、Word、Excel 成品」，支援多種格式輸出、產物可預覽可繼續編輯。這種可編輯成品對我很關鍵——交出去的材料，我總還要按學院模板再改一遍。我實踐下來，這一句話最好寫全三個要素，不然拿到的成品是「能看的」而不是「能交的」。
有三處我不省
- 圖表裡的每一個數字，回原始檔案核一遍。
- 結論頁必須有支撐頁，沒有就先補數據，不許先寫結論。
- 參考文獻格式按學校模板手動改。
邊界與成本
- 未發表數據不上傳。匯報裡必須出現的敏感數值，我用示意值佔位，講的時候口頭補。
- 一次十幾頁的成品，積分消耗比我預想的明顯。所以我現在分兩步：先出大綱，確認結構和結論沒問題，再出成品——順序反了，返工更貴。
- 素材不是現場湊的：圖片和數據來自 MuchSci 的個人知識庫，文獻的 DOI 與引文資訊是提前用 MuchSci 的論文檢索助手補齊的，最後成品才交給 MuchSci 的辦公助手智能體。
匯報前夜我在做什麼？讀一遍講稿要點，把三個可能被問的問題再想一遍。材料本身，下午就交出去了。
這就是我現在理解的研究生 AI 助手：它把「做材料」這件事變成了一道有清單的工序，判斷和取捨還是我的。