用 AI 做表，先别急着要成品

11 月 1 日一篇做表 SOP，把流程拆成五步。它开头先说了句实话：AI 是施工队，不是需求方。字段和口径你没想清楚，它会替你脑补一列又一列，最后你花的时间比手填还多。

五步是：需求描述、选工具、生成、校验、交付。第一步不是要成品，而是让模型先用白话复述它理解的结构——列名、每列是文本还是数字还是日期、哪些适合做成下拉，再给 5 到 10 行样本。这一步能逼出歧义：「销售额」含不含税，日期是下单时间还是付款时间。

第二步选边。在 Excel 或 WPS 里就地改格式改公式，用内嵌的 Copilot、WPS AI；要清洗一批文件、要可下载的 xlsx，用 ChatGPT 高级数据分析或 Claude；用 Google Sheets 就上 Gemini。拿内嵌工具去做几万行批量清洗跑不动，反过来用文件类工具反复微调格式也很别扭。

第三、四步最容易翻车。让 AI 写公式必须说三件事：绝对还是相对引用、区域分隔符是逗号还是分号、你的 Excel 版本。不说版本，它默认给你 XLOOKUP，低版本直接报 #NAME?。生成完先在 10 到 20 行小样本上，和两三个你已知正确答案的结果对拍，重点查空单元格、文本型数字、前后空格，再全量跑。

三个常见坑：编造不存在的函数；「001」这种编号被当成数字 1；把客户名单、身份证、银行卡贴给公网模型。最后一条没有商量余地，先脱敏，敏感字段留在本地处理。文件也别贪大：ChatGPT 约 30 到 50MB 以上容易解析不全，Claude 单文件上限 30MB、一个对话最多 20 个文件。

出处：AI CAKE · 原文发布：2026-11-01