🎯 這條流程解決什麼
週報是 PM 最固定、也最折磨的例行公事。每到週五就得翻看板、撈工時、回想這週到底發生了什麼，再手動整理成一份大家看得懂的報告，常常加班到很晚還寫不完。更麻煩的是不同對象要看不同版本：團隊要看細節、老闆要看重點、客戶要看進度與信心，一份內容往往得改三遍才能各自交差。
把成本攤開算，痛點很具體：一個同時管 2 到 3 個專案的 PM，光是撈資料（翻 Jira、對工時表、查里程碑）就要 40 至 60 分鐘，整理成可讀文字再 40 至 60 分鐘，多版本微調又是半小時，一份週報前後耗掉 1.5 到 2 小時是常態。一個月四週、再乘上多個專案，每月花在週報上的時間輕易超過 15 小時。而且這些時間多半發生在週五傍晚、人最累的時候，品質還最不穩——數據抄錯、漏報風險、措辭失準的狀況層出不窮，反而讓報告失去該有的決策價值。
導入後的改變
導入前，週報是 PM 從零拼湊、耗神又易錯的苦工；導入後，系統自動撈數據、AI 起草、PM 只做審閱與核可，整個性質從「撰寫」變成「審閱」。
- PM 週報工時：單份從 1.5 至 2 小時，壓縮到 15 至 30 分鐘的審閱修訂，省下約七到八成，每月省回 10 小時以上。
- 資料正確性：數據由系統直接從看板與工時表擷取，避免人工抄寫的筆誤，完成率、延誤件數、燃盡趨勢都是真實數字。
- 多版本零負擔：分眾發送自動產出團隊版、主管版、客戶版，不再為了改版反覆複製貼上。
- 產出穩定性：不論 PM 當週多忙，週報都會定時、定格式產出，不再有「太忙來不及寫」的空窗。
最重要的是，PM 的時間從「抄資料、湊文字」釋放出來，回到真正該做的事——判讀風險、調整計畫、與關鍵人溝通。
流程怎麼運作
整條流程對應 frontmatter 的五個節點，逐步說明：
- 📥 資料擷取：每週固定時間（例如週五下午 4 點），系統定時拉取 Jira 看板的卡片狀態、Google Sheets 的工時紀錄與里程碑進度，把這一週的原始資料一次撈齊。
- 🧮 分類統計：自動把卡片歸類成「本週完成」「進行中」「延誤」三類，計算完成率、本週工時分布與燃盡趨勢，把雜亂的卡片狀態整理成結構化的數字。
- ✍️ AI 摘要：把結構化數據交給 OpenAI，依固定提示改寫成有重點、有風險提示、條理清楚的週報草稿——不只是列數字，而是點出「哪些值得關注」「哪些有延誤風險」。
- 👀 送審確認：草稿先推給 PM 過目，PM 修訂措辭、補充 AI 看不出的脈絡、確認無誤後才核可。這一步是刻意設下的「人工確認」關卡，AI 草稿不會自己寄出去。
- 📧 分眾發送：核可後，系統依收件對象產出對應版本——團隊版保留細節、主管版聚焦重點與風險、客戶版只談進度與信心——分別寄出並存檔留底。
需要的工具與串接重點
這條流程以 n8n 或 Make 為中樞，串接四個工具：
- Jira：看板狀態與里程碑的真實來源，提供本週完成、進行中、延誤的卡片資料。串接時用 API 依日期區間批次擷取，注意撈齊整週範圍不漏卡。
- Google Sheets：工時紀錄與燃盡資料的存放處，也可放收件對象與版本對照表。
- OpenAI：負責把數據改寫成可讀文字。提示詞要寫清楚版型、語氣與「必須點出風險」的要求，並要求 AI 只根據提供的數據撰寫、不得自行編造，降低幻覺風險。
- Email：分眾發送與存檔的管道，用範本帶入各版本內容。
串接重點是送審關卡不可省，以及收件對象與版本要事先對照清楚，避免細節版誤寄給客戶。更多排程與 AI 串接的設定，可參考 /automation 的整合指引。
常見錯誤與注意事項
- 對外版本務必人工確認：AI 生成的週報可能誤判進度或漏掉重要風險，對外發給客戶或高層的版本務必保留 PM「人工確認」關卡，逐項核對數據與措辭後再發送，不可全自動寄出，AI 不取代 PM 的判斷。
- 敏感內容發送前再審視：涉及客戶機密、財務數字、合約條件或人事評價的內容，發送前要再次確認，避免敏感資訊誤寄給不該收的對象——尤其分眾版本最容易發生錯版外洩。
- 要求 AI 不得編造：提示詞中明確規定 AI 只能依據提供的數據撰寫，避免它為了通順而「腦補」不存在的進度。
- 數據源要可信：週報品質取決於看板與工時資料是否即時準確，建議搭配進度追蹤流程把每日狀態維持在最新。
台灣中小企業情境案例
高雄一家約 18 人的軟體開發公司，同時承接三個客戶的系統開發案，專案經理過去每週五下午都得從三個 Jira 專案逐一撈卡片、對工時表、再分別寫三份對客週報與一份對內彙整報告，常常做到晚上八九點，遇到驗收週還得熬夜。報告裡偶爾抄錯完成率、或漏掉某個延誤風險，被客戶或老闆當場抓包，更是壓力來源。
導入這條流程後，系統每週五下午 4 點自動撈齊三個專案的看板與工時資料，分類統計後交給 AI 起草，並產出對內、對主管、對客三種版本的草稿。PM 只需花 20 分鐘逐一審閱、補上脈絡、核可發送。三週後，PM 的週五加班幾乎消失，週報數據因為直接從系統擷取而不再出錯，客戶端收到的進度報告也更準時穩定，PM 把省下的時間用在驗收前的風險盤點上，整體交付品質反而提升。
延伸應用
這條流程能與其他專案管理自動化串成完整鏈條。把進度追蹤流程的每日狀態餵進來，週報的資料就更即時準確；把風險登錄流程的風險回顧接進來，週報就能自動帶上當週風險現況。對 PMO 而言，可把各專案週報的關鍵指標再彙整成跨專案的月度儀表板，看出哪個案子產能吃緊、哪類風險最常出現。也能把週報自動同步到團隊知識庫存檔，形成可回溯的專案歷程紀錄。想讓週報的資料來源更即時，可搭配 /workflows 的進度追蹤與風險追蹤流程，或到 /recipes 找 AI 摘要類食譜，組出最省力的報告自動化。
流程圖
資料擷取
每週定時拉取看板卡片狀態、工時紀錄與里程碑進度。
分類統計
自動歸類本週完成、進行中、延誤項目，算出完成率與燃盡趨勢。
AI 摘要
用 AI 把原始數據改寫成有重點、有風險提示的可讀週報草稿。
送審確認
把草稿先推給 PM 過目修訂，核可後才正式發出。
分眾發送
依收件對象發送對應版本給團隊與利害關係人，並存檔留底。
用到的工具
更多「企業職能」工作流
客服訊息自動分流流
客服訊息進來，AI 先分類意圖：能自動回的直接回、不能的開工單轉真人，並把每筆都記錄下來。
內容生產一條龍流（選題→草稿→排程）
每週自動做選題、產出文章與社群草稿、配圖建議、排進行事曆，內容團隊從『想梗』變成『審稿』。
名單分眾培養流
新名單自動依興趣與行為分群，排入對應的多日培養信序列，慢慢養成購買意願。
一稿多平台改寫流
一篇長文自動拆成 IG、FB、LinkedIn、電子報多版本，平台口吻各自最佳化，發一次內容…
月度內容月曆自動排程流
每月初依品牌主題與檔期自動排出整月貼文月曆，含主題、文案方向與發布日，小編開工就有藍圖。
舊文 SEO 健檢翻新流
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