> 所在行业与岗位：制造业 ，日常需要阅读和比较财务报告
> 使用产品：WorkBuddy 桌面客户端（v5.3.11，模型 GLM-5.1）
> 任务一句话：把美的集团、海尔智家、格力电器三份 2025 年年度报告，变成一张口径统一、来源可查的横向财务比较表


![6a87975ac47b79657621f73b395dcf01.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11396077/b67849d8087f7544235e61acf1ca093b.png)

## 一、任务概览

每年年报季，我都要回答一类固定的问题：同行业的几家公司，谁的收入增长更有质量？利润增长有没有现金流支撑？应收账款和存货的变化谁最值得关注？

今年我把这个任务完整交给了 WorkBuddy：**对白色家电三巨头（美的集团、海尔智家、格力电器）的 2025 年年度报告做一次横向财务分析，产出一张 Excel 比较表**。最终任务完成了，但这篇文章想记录的不是"AI 很厉害"，而是完整的过程——包括第一次尝试踩的坑、我如何定位问题、如何中途调整配置，以及最后如何验收产出。按下表四项整理，供同样有财报分析需求的同行照做。

| 要素 | 内容 |
|---|---|
| 输入材料 | 三家公司 2025 年年度报告 PDF（公开披露文件，其中美的年报 276 页） |
| WorkBuddy 配置 | 桌面客户端 v5.3.11 + GLM-5.1 模型；"财报资料"空间；启用 TextIn xParse 文档解析连接器；两段完整提示词（见正文，可复制） |
| 操作步骤 | 五步：直接分析 → 定位问题 → 接入解析连接器重跑 → 抽查核对 → 扩展为三家公司横向比较 |
| 产出物 | 单家公司财务分析报告（Markdown）、结构化解析文件（Markdown）、三家公司横向比较表（Excel） |

## 二、输入材料

三份材料全部是上市公司公开披露的 2025 年年度报告 PDF，无任何内部数据，天然不需要脱敏：
![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11396077/6bd802b874e719437f1df1b12ac4d7d2.png)

1. **美的集团** 2025 年年度报告（000333.SZ），276 页——除三大报表外，还有分产品、分地区、分板块数据和大量财务附注，是最"难啃"的一份；
2. **海尔智家** 2025 年年度报告；
3. **格力电器** 2025 年年度报告。

我给自己定的验收标准是：**每个数字都要能回溯到原文的页码、表名和单位**。做不到这一点的财报分析，对我没有使用价值——这也直接决定了后面提示词怎么写。

## 三、WorkBuddy 配置

在开始操作前，先把这次任务用到的配置交代清楚，方便复现：

**1. 客户端与模型**：WorkBuddy 桌面客户端 v5.3.11，模型选择 GLM-5.1。

**2. 工作空间与权限**：三份年报统一放在名为"财报资料"的空间里管理，权限使用默认权限。这样同一个空间内的后续任务可以直接引用同一批文件，避免重复上传。

**3. 连接器：TextIn xParse-智能文档解析**。这是本次任务唯一的额外配置。启用路径有两个，任选其一：

- 在左侧导航进入"专家·技能·连接器"页，找到 TextIn xParse-智能文档解析，点击添加；
- 或在对话框输入框旁的"+"菜单里，选择"连接器"，在列表中直接打开 TextIn xParse 的开关。首次使用会提示安装连接器依赖，等待安装完成即可。

![WorkBuddy 连接器入口：专家·技能·连接器](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11396077/2c6f09af2dbe1225888bcc5503e7750e.png)

![在输入框连接器列表中启用 TextIn xParse](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11396077/656bcbafe2cd441d8a0eabb1b539b78b.png)

它的作用一句话概括：在 WorkBuddy 对文档做分析之前，先把 PDF（也包括 Word、Excel、PPT、图片）解析成保留表格结构的 Markdown 或 JSON。为什么需要它，见操作步骤第二步。

**4. 提示词**：两段核心提示词全文公开如下（评审加分项，也方便同行直接复用）。

单家公司分析提示词：

> 请仅依据上传的 2025 年年度报告，分析公司的收入、净利润、毛利率、经营活动现金流、应收账款、存货和主要业务板块变化。先列出关键数据及同比变化，再解释变化原因，最后总结经营亮点、潜在风险和需要进一步核验的问题。所有数字注明原文页码、表名和单位；报告中没有明确依据的内容请标注"无法确认"。

三家公司横向比较提示词：

> 请仅依据已上传的美的集团、海尔智家和格力电器 2025 年年度报告，建立一张可核验的横向比较表。金额统一为亿元；每个指标同时列出 2025 年数值、2024 年数值、同比变化、单位、公司、报告印刷页码和表名。请把报告直接披露的同比与根据两个年度数值计算的同比分开标注。分别回答：哪家公司的利润增长更快、哪家的经营现金流相对利润更充足、哪家的应收账款或存货变化最值得关注。无法从原文确认的原因请明确标注，不要补写原文没有的解释。

两段提示词的共同设计意图：**把"可核验"写进约束条件**——要求注明页码、表名、单位，要求区分披露口径和计算口径，允许模型回答"无法确认"。这是我踩过坑之后调整出来的（见下一步）。

## 四、操作步骤

### 第一步：直接上传原始 PDF（第一次尝试）

我先把美的集团 276 页的年报直接上传给 WorkBuddy，配上上面的单家公司提示词，没有做任何额外配置。

![第一次尝试：直接上传原始年报 PDF](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11396077/b5bf93dced66217320fadac56d51bdd0.png)

等待 22 分 47 秒后，任务完成，产出了一份结构完整的财务分析：关键数据摘要、变化原因、经营亮点、潜在风险、待核验问题五个部分都有，数字也都标了页码。

![第一次尝试：22 分 47 秒完成，产出分析报告](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11396077/f3a9dfba63b93ffe840b3e330abd1a8a.png)

结果并不是不能用，但我在核验时发现一个反复出现的麻烦：**我需要频繁回到原始 PDF，确认某个数字来自哪张表、对应哪个年度、单位是千元还是万元、同比口径是否一致**。原因也好理解——年报不是普通文章，它有数百页内容，表格里是多级表头、合并单元格、跨页延续的项目和脚注。普通文本提取能找到"营业收入"几个字，却未必能同时保留这个数字属于哪一列、对应哪一年。一旦这些关系在解析阶段被打散，后面的分析写得再流畅，也是建立在不够完整的输入上，人工核验的成本就降不下来。

### 第二步：定位问题——瓶颈在解析，不在分析

这一步没有改提示词，也没有换模型，因为我判断问题不在"分析"环节：提示词已经把核验要求写清楚了，模型也在照做。真正缺的是更上游的一步——**先把 276 页 PDF 的表格结构、页码、单位关系完整地整理出来，再交给模型分析**。

这正好对应 WorkBuddy 的连接器机制：分析能力由 WorkBuddy 的模型承担，而文档解析这类专项能力，可以通过给任务接入连接器来补齐。我选择启用 TextIn xParse-智能文档解析连接器，配置方式见第三节。

### 第三步：接入解析连接器，重跑同一任务

为了确认提升真的来自解析环节，我做了一个尽量干净的对照：**同一份美的年报、同一段提示词、同一个模型，唯一的变化是第二次运行时在输入框挂载了 TextIn xParse 连接器**。

![第二次尝试：同一任务接入 TextIn xParse 连接器](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11396077/8c6dfc2e1ea1074216db86cebf81885d.png)

这次任务用时 2 分 59 秒，并且产出了两样东西：一是和第一次同类的财务分析报告；二是一份中间产物——按原文顺序组织的年报结构化 Markdown 文件（`01_美的集团_2025年年度报告.md`），模型的分析正是建立在这份解析结果上。

![同一任务从 22 分 47 秒缩短到 2 分 59 秒](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11396077/d2dbd0a7e6aa4d93492fc5ac2dac417d.png)

| 对比项 | 第一次：直接分析原始 PDF | 第二次：接入解析连接器 |
|---|---|---|
| 本次任务耗时 | 22 分 47 秒 | 2 分 59 秒 |
| 中间产物 | 无 | 完整的结构化 Markdown（保留页码标记、表格结构） |
| 对照条件 | 同一份年报、同一段提示词 | 同一份年报、同一段提示词，仅增加连接器 |

需要说明：耗时不是我要比的核心指标，真正的差别在下一步——解析结果是否经得起抽查。中间产物的存在也改变了我的核验方式：我可以直接对照解析文件和原 PDF，而不是逐句核对模型输出的文字。

### 第四步：抽查核对，确认数字没有串行

我没有先看分析结论，而是打开原始 PDF 和解析出的 Markdown，挑两张结构最复杂、又和后续分析直接相关的表做人工核对。

**第一张：年报第 49 页"营业成本构成"。** 这张表同时包含"行业分类"和"项目"两个行维度，2025 年、2024 年各自的金额和占比，最右侧还有同比增减；原材料、人工工资、折旧、能源又共同隶属于"家用电器行业"。核对结果是：年份表头、金额与占比的从属关系被完整保留，合并单元格通过 `rowspan`/`colspan` 表达，没有串行。

![原始年报第 49 页与解析结果对照](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11396077/e1552c56fa318af8c6f26a16d3b96fe8.png)

**第二张：年报第 53 页"资产构成重大变动情况"。** 同一行里同时放着期末金额、占总资产比例、期初金额、占比变化和重大变动说明。核对结果是：两级表头、金额、占比和变动说明仍对应在正确的列里，而且解析文件里保留了 `` 这样的原文页码标记——这意味着后续分析里任何一个数字，我都能快速翻回报告的那一页去确认口径。

![原始年报第 53 页与解析结果对照](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11396077/224792eedced457214b4619b773494b8.png)

这两张表核完，我就有把握把这套配置固化下来了：解析环节保住了"数字属于哪一列、哪一年、什么单位、第几页"这些关系，WorkBuddy 的分析才有可靠的地基。

### 第五步：从一家公司扩展到三家公司横向比较

单家公司跑通后，回到最初的任务：三巨头的横向比较。三份年报都通过同一个解析连接器处理，字段和单位要求沿用同一段提示词（见第三节）。

![三份年报统一处理](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11396077/536b4fa1933ba5c85780dbca37770aa3.png)

![横向比较任务完成并生成 Excel](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11396077/56ffcdfcf12a82cbd764a061723e73ca.png)

这次任务界面记录的用时是 9 分 49 秒。这个数字只作为多文件任务的过程记录，不和前面单份年报的 2 分 59 秒计算倍数——文件数量、总页数和输出要求都变了，不是同一组对照。

在抽查范围上，我也刻意扩展了难度，覆盖海尔和格力各一个"硬骨头"：

- **海尔智家第 113 页"近 2 年会计数据和财务指标"**：净利润这类绝对金额和流动比率、资产负债率这类比率指标混在同一张表里，最右侧还有同比增减。核对结果是百分比、倍数、金额各归各列，没有串行。
- **格力电器横跨第 32、33 页的"证券投资情况"表**：十余列的长表被 PDF 分页切成上下两段，解析结果把两页衔接为一张连续表格，表头只出现一次，末尾的"合计"行仍然落在正确的列关系中。

![海尔智家财务指标表原文与解析结果对照](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11396077/0f9786c24e84ac5a7bc1ab50d434a702.png)

![格力电器跨页长表在解析结果中合并为连续表格](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11396077/7cea7980640e6d1ea0d3376b1860db2c.png)

## 五、产出物与验收

本次任务的最终产出物是三样，全部可验收：

1. **《美的集团 2025 年报财务分析》**（Markdown 文档）：关键数据、变化原因、经营亮点、潜在风险、待核验问题五部分，全部数字标注页码、表名、单位，无法确认的内容明确标注"无法确认"；
2. **三份年报的结构化解析文件**（Markdown）：作为分析的中间产物保留，供随时回查原文页码与表格口径；
3. **《白色家电三巨头 2025 年报横向比较表》**（Excel 文件）：标题、统一单位（亿元）、按"增长 / 质量 / 资产"分组的指标、同比列，表格下方保留来源与计算口径说明；报告直接披露的同比与计算所得的同比分开标注。

![三巨头横向比较表](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11396077/0a04f1f496653c6ad9579262a24ca2e6.png)

按我开头定的验收标准逐项检查：每个数字可回溯到页码和表名——达成；三家公司同一指标同一口径——达成；模型不确定的内容标注"无法确认"而不是编解释——达成。以"应收账款"为例，比较表不仅给出三家的期末值和同比，还标注了账面价值口径和来源页码，"哪家公司的应收账款变化最值得关注"这个问题可以直接在这张表上回答。

## 六、复盘：这套流程为什么可以照做

最后把这次任务中沉淀的经验总结给同样要做财报分析的同行：

1. **先解析，再分析。** 数百页、多级表头、跨页长表的复杂文档，不要直接扔给模型分析。WorkBuddy 的连接器机制允许你给任务前置一个解析环节，把文档结构先整理清楚。这次对照实验里，同一个任务从 22 分 47 秒降到 2 分 59 秒，但比提速更重要的是核验成本的大幅下降。
2. **把"可核验"写进提示词。** 要求标注页码、表名、单位，区分披露口径与计算口径，允许"无法确认"——这三条约束是让产出可验收的关键，比"请深入分析"这类要求有用得多。
3. **保留中间产物，抽查后再采信结论。** 解析出的结构化文件是很好的抽查对象：挑两张最复杂的表和原 PDF 对照，结构对了，后面的分析才值得信。
4. **人的时间花在判断上。** 这次任务里，我做的事是：定验收标准、设计对照、抽查核对、解释差异（比如利润增长与现金流背离的可能原因仍需自己判断）。整理、提取、交叉比较这些高重复工作，交给了 WorkBuddy。

> 注：本文数据来自上市公司公开披露的 2025 年年度报告，相关分析仅用于展示 AI 辅助财务分析的过程与方法，不构成任何投资建议。

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我用 WorkBuddy 做了一次三巨头年报横向财务分析：从 276 页 PDF 到一张可核验的比较表

每年年报季，我都要回答一类固定的问题：同行业的几家公司，谁的收入增长更有质量？利润增长有没有现金流支撑？应收账款和存货的变化谁最值得关注？

今年我把这个任务完整交给了 WorkBuddy

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我用 WorkBuddy 做了一次三巨头年报横向财务分析：从 276 页 PDF 到一张可核验的比较表

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