WorkBuddy 批量处理研报摘要，K线财报季我大概能省出两个下午

先抛结论：WorkBuddy 这 tool 在处理大批量研报摘要这个场景，我实测下来 ROI 很不错，但前提是你得先把规则跟它讲清楚。

今天早上看到昆仑万维那个 Q2 净利暴增 2382% 的新闻，评论区一片沸腾。但我第一反应是，这数据在原始 PDF 里到底藏在哪一页，要是我手动去翻半年报，起码得花半小时。这种批量财报摘要的场景，我这两周一直在用 WorkBuddy 跑，走了不少弯路，把顺手了的一套流程写下来。

具体怎么跑

我的环境是 Mac 端网页版 WorkBuddy，不一定适用所有人，但核心逻辑应该差不多。我拿昆仑万维的中报做例子，路径大概是这样的。

第一步，把财报 PDF 拖进 WorkBuddy 的文档区。注意，一次拖进去的文件别超过 10 个，我试过一次丢 20 个进去，它处理到第 15 个的时候开始串行，摘要内容里混了别的公司的数据。这个后面细说。

第二步，在对话框里输入你的提取指令，这里要具体。我之前写的是"提取每个文档里的归母净利润、扣非净利润、营收、毛利率、负债率这几个指标，输出成表格形式"。如果你只写"总结一下这份财报"，它大概率只会给你一段模糊的概述，指标全漏。

第三步，让它输出为 Excel。关键点来了，在指令末尾加一句"请用表格输出，并包含指标所在的页码和原文句子"。第一次我没加这句话，它给的是纯文本摘要，每个数字都没有出处，我核对的时候根本找不到对应原文。

结果出来后，我 quick check 了一下，数据基本准确，昆仑万维那个 Q2 19.75 亿的数字，它从第 3 页的合并利润表里抓出来了，页码标注也对。这部分效率提升大约 60%，我原本要手动翻五六个 PDF 的工作，现在十分钟之内搞定。

避坑经验

最大一个坑，就是打包处理时的串行问题。前天我把六份不同公司的财报拖进去一起跑，结果有两份材料的投资建议部分混在了一起，A 公司的评级出现在 B 公司的摘要里。这个很危险，尤其是我这种拿它做初步筛选的，要是没发现，直接往报告里放，就出大事了。

后来我的做法是，一次只处理同一家公司的不同年季度，或者同一行业的几家公司，但指令里写上"每个文档的数据独立标注，不要混合"。

另一个坑是 PDF 扫描件的识别问题。我客户发过来的财报经常是扫描版，图片里的表格 WorkBuddy 没法直接抓成结构化数据。这个它官方也说不支持 OCR，所以我的方案是先丢给 ChatGPT 的图片识别，转成文字稿再喂给 WorkBuddy。多一步但不能省。

配置建议

我的个人习惯是，在 WorkBuddy 里建一个叫"财报季原材料"的文件夹，每个季度新建一个子文件夹，把收到的研报、财报 PDF 都丢进去，然后在对话框里固定用一套提取模板。

这样做的原因是，WorkBuddy 的对话历史它可以记住，你同一个模板反复用，它的输出格式会越来越稳定。第一次跑可能表格列会比较乱，第二次它会参考上一次的输出格式来对齐。

权限方面，我们团队是四个人共用一个工作区，我开了普通成员权限给同事，只有我能编辑文件夹结构和调整模板。这个功能在团队设置里可以配，我推荐至少设一个人管模板，不然每人一套打法，后续归档会很乱。

日常运维上，我每周会做一次轻量检查，把上周跑过的一两份表格抽出来随机对一遍原始 PDF，主要是确认它有没有用错页码的数据。这个花不了十几分钟，但能防止连续跑一周之后错误累积。

总结一句：WorkBuddy 在财报摘要这个场景能帮我把信息初步结构化省掉一半时间，但最终的数字核对和判断还得自己做，至少我这边是这么用的。