数字全由代码算，大模型只出配方

做过 AI 报表的人都遇到过这个投诉：同一份数据，今天生成的图和昨天的不一样。老板不会去想是不是模型不稳定，他的第一反应是「你们的系统不可信」。

问题出在分工

早期的做法是把 Excel 直接喂给大模型，让它「分析并生成看板」。模型既要读数、又要算数、还要画图，三件事里只要有一件出偏差，结果就变了。而算数恰恰是大模型最不擅长的事。

正确的分工

我们后来把流程拆成两段：

1. 模型只出配方。 它看一眼表头和样例行，决定「这张表适合按班组分组画柱状图，指标是总得分」。这是判断意图，模型擅长。
2. 数字全由代码算。 分组、求和、排名、百分比，全部由程序按固定口径计算，模型碰不到数字。

这样一来，配方可以变，数字永远一样。老板看到的「平均总得分 98.62」，无论刷新多少次都是 98.62。

延伸到所有算钱的场景

利润核算、提成、报价、工资，我们一律用这个原则。标书报价里，定额匹配可以让模型建议，但综合单价一定是公式算出来的，并且带一个「校验」按钮：各项合价之和必须等于分部分项合计，差一分钱就标红。

给客户的判断标准

如果一个 AI 系统给你的数字每次都在变，问它一句：这个数是谁算的？ 答案是「模型」的，就别用它算钱。