一套提示词，从一次客户会议里能挖出多少东西？

你有没有过这种经历？跟客户开了两个小时的会，回来写会议纪要，翻来覆去就那几句话："客户对我们产品挺感兴趣"、"技术那边有些顾虑"、"后续再跟进"。然后呢？没有然后了。下周再约客户，连上次聊到哪都忘了。

我做过一段时间的售前，这种感觉很熟悉。学习了AI后，我开始用AI来做会议复盘，让它按一套结构化的提示词进行拆解，AI拆完之后，会发现很多我看不到的东西，今天来分享给大家。

Part.01

第一层：先搞清楚参会的都有谁

有一次和客户开完会，我跟对接的技术经理沟通了好几轮，方案改来改去，结果最后被告知"老板那边还没看"。绕了一个月，才发现我从头到尾就没搞清楚谁才是真正做决定的人。

所以现在让AI做的第一件事，是先把发言者做个分类：谁是最后拍板的、谁是有影响力但不直接决策的、谁是技术评估的。做完分类后，我发现了一个很有意思的规律，有些人说话方式很强硬，全是"这个必须Q2上线""下个月之前我要看到方案"，针对这类人的沟通重点就是结果和效率，有些人反复在问同一件事，但换了三种方式在问，问的都是同一个问题：这个方案可靠吗。在了解了这些以后，对于后续的沟通就可以心中有数了。

第二层：一段话，换角度再读一遍

Part.02

这个我是从六顶思考帽（“创新思维学之父”爱德华·德·博诺博士开发的一种思维训练模式，或者说是一个全面思考问题的模型）那边学来的思路，让AI给我分别输出六个视角的分析。

第一个角度，陈述可验证的事实和数据。比如现有系统可以支持多少并发，出现过几次事故，都是可以用数据验证的东西，不掺入判断。

第二个角度，描述发言者的情绪状态（焦虑、怀疑、期待等）。比如在某个话题上谁的用词突然变了，谁在说某件事的时候明显在回避，谁说着说着来了一句"其实我们最担心的是……"，抓到这些情绪细节，比理解那些字面意思更值得我们去注意。

第三个角度，指出技术风险、集成障碍、数据安全漏洞、合作信任隐患。技术方案在他们现有环境里能不能落地，竞品有没有在接触，时间线压不压得住。这些不一定会被说出来，但作为售前你心里要有数。

剩下几个角度，如找合作的价值点、想有没有别的推进方式、反思这次沟通哪里做得不够好，这些也各有用处，但我用得最多还是上面三个。

六个角度一轮走完，你脑子里对这场会的印象就不再是模糊的"聊得不错"了，你会知道他真正在意的是什么，下次沟通该从哪里切入。

Part.03

第三层：

他说的是表面，你要挖的是背面

这个我觉得是最有价值的一步。

客户说"我们报表出得太慢了"，表面看是个系统性能的问题，但让AI帮你往下追问：为什么会慢？是数据散在好几个地方没有打通。为什么没打通？是历史上系统一块块加上来，从来没统一规划过，中间出现了断层。追到第三层，问题的性质就会变了，他要解决的不是报表的速度，他要的可能是一个数据治理的方案。

这个差别挺重要的。你如果只回应表面问题，给他一个"查询优化方案"，短期他觉得可以，但很快又会回来说没解决问题，你如果能识别到背后那层问题，客户会觉得你真的理解他们在做什么。

AI挺擅长做这种"往下追"的事情，你只要告诉它：帮我把这个需求分三层分析，表面说的是什么、真实痛点是什么、背后的战略需求可能是什么，它就会分析的明明白白。

最后一步：把分析变成行动

Part.04

分析得再清楚，没有落地就等于零。

我现在的做法是让AI在分析的最后，直接输出一张行动清单。每一条要标清楚优先级，要关联到是哪个人在会上的哪个时间点提的需求，比如"48小时内发PoC方案，对应C1在15:20提到的报表效率问题"。

下次开会直接打开这张表，一条一条对着过，客户会发现你记得他说过的每一件事，比"上次聊得不错我们继续推进"具体了不是一点点。

AI真正的价值不是帮你"生成内容"，而是帮你"换一个角度看已经有的内容"。同样一段会议记录，它能给你看到的东西，比你自己读一遍多很多。

你现在会后的复盘是怎么做的？

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