一、留学生最崩溃的瞬间：同一门课，大家写的“report”像三个物种
你以为 report 就是“有标题、有图表、有结论”的文章。结果交上去被批一句：“This doesn’t read like a report.”
更扎心的是：
- 同组同学 A 写得像投行 pitch deck——很“商业”，很果断
- 同学 B 写得像 journal paper——很“学术”，方法章节巨长
- 你写得像 essay——逻辑也没错，但老师说不够 report、缺乏可执行性
于是你开始怀疑：到底是我英语不行，还是 report 本来就没有统一写法？
答案是：report 确实有多种类型，但 rubric 只认“该类型应该长什么样”。
二、Report 常见写法 / 结构误区（扣分重灾区）
下面这些问题，不是“写得不好看”，而是直接让评分者判定你写错文体。
1）Executive Summary 写成 Introduction：看起来像开题，不像总结
常见翻车：
- summary 里讲背景、动机、研究意义，像 introduction
- 没有“你做了什么、发现了什么、建议什么”的浓缩信息
正确的 executive summary应满足：
- 能独立阅读（不看正文也知道结论与建议）
- 直接交代：目的 → 方法概览 → 关键发现（带数据/方向）→ 核心建议 → 风险/限制（可选）
你可以把 summary 当成“给忙到没时间看正文的经理/导师看的版本”，不是“开场白”。
2）方法与数据来源交代不清：结论像观点，而不是发现
老师最讨厌的不是你结论错，而是你结论像在发表立场：
- “We believe… / It seems… / It’s obvious that…”
- 没有说明数据来自哪里、样本是什么、如何分析
最低限度要交代清楚：
- 数据来源：公开数据？问卷？访谈？二手文献？公司内部数据？
- 时间范围：哪一年到哪一年
- 分析方法：对比、回归、主题分析、成本收益、SWOT、敏感性分析等
- 限制：样本偏差、数据缺失、假设条件
Report 的“结论”不是观点，而是“基于证据的发现（findings）”。
3）Recommendations 没有可执行性与优先级：像许愿清单
典型问题：
- 建议写成口号：“Improve marketing strategy / Enhance customer experience”
- 没有谁负责、什么时候做、成本多少、优先顺序
更像 report 的建议应包含：
- 可执行动作（做什么）
- 优先级（先做哪个，为什么）
- 时间线（短期/中期/长期）
- 负责人/部门（谁来做）
- 资源与成本（预算、人力、工具）
- 衡量指标（怎么判断成功）
4）图表与正文脱节、指标解释缺失：看起来专业，实际在骗自己
很多人以为“塞几张图”就像 report。结果图表常见问题：
- 图 1、图 2 没被正文引用
- 图上指标缩写没人解释（CAC、ARPU、NPS 等）
- 图表没有单位、时间范围、来源
- 结论写得很猛，但图表支撑不了
合格的图表写法：
- 图表编号 + 标题 + 数据来源 + 单位/时间范围
- 正文必须引用：如“见图 2”并解释“这张图说明什么”
- 图表旁边/脚注解释指标含义（至少第一次出现时）
三、留学生“个人兜底流程”：用多模型对比 + rubric，选出最优 report 版本
你不需要一次就写对。你需要的是：用流程保证最终交付对。
Step 1：先确认 report 类型（别一上来就写）
常见四类（学校最常见）：
- Business report：面向管理者，强调发现与建议
- Consulting report：更像给客户的方案，结构更“问题-分析-方案-落地”
- Research report：更接近学术研究，方法与限制更重
- Technical report：强调技术实现、测试、性能与规范
关键：先看 rubric、作业说明里隐含的受众是谁（manager / client / academic supervisor / engineer）。
Step 2：固定骨架（先把“像 report”这件事做对）
一个通用且不容易翻车的骨架（可按类型微调）：
背景 → 方法 → 发现 → 讨论 → 建议 → 风险 → 附录
- 背景：问题是什么，范围是什么
- 方法：数据与分析怎么来的
- 发现（Findings）：你发现了哪些事实（尽量数据化）
- 讨论（Discussion）：解释原因、影响、对比方案
- 建议（Recommendations）：可执行 + 优先级
- 风险：不确定性、假设、实施风险与缓解措施
- 附录：详细表格、问卷、模型参数、额外图表
Step 3：让不同写法生成 2–3 个版本，并对照 rubric 选最优
这里是很多留学生真正能提速的点：不要只生成一个版本就硬改。
建议生成三种风格：
- 更学术：方法严谨、论证完整、引用/限制更清楚
- 更商业：summary 更狠、建议更落地、重点突出
- 更简洁：语言短、结构强、读起来像“交付件”
然后你拿 rubric 对照：
- 哪个版本最符合“评分点”？
- 哪个版本的 summary 最能独立阅读？
- 哪个版本的 recommendations 最可执行？
Step 4：同一数据与事实源统一，避免“写法变了事实也变”
很多人多版本对比时最容易踩坑：
- A 版本说增长 12%，B 版本说增长 18%（因为模型“顺手编了更顺的数字”）
- 图表数据与正文数字对不上
原则：写法可以变，事实不能变。
你要做的是：
- 先整理“事实源”（数据表/引用/访谈记录）
- 明确哪些数字可用
- 多版本写作都引用同一份事实源
Step 5：最终做“可读性检查”（交付前 20 分钟救命）
最后一关不是语法，而是“像不像一份能被快速阅读的 report”：
- 标题是否信息化（不是“Report”，而是“X 市场进入可行性报告”）
- 图表是否编号、能自解释
- Summary 是否 150–200 字、能独立阅读
- 各级标题是否和内容匹配（不要标题写“Methodology”，内容却在讲结论）
四、DiffMind 怎么帮你：多模型并行 + 差异对比，直接选最优 style
如果你常遇到的问题是：我不知道自己写的到底像不像 report，那你需要的是“对比”，不是“再润色一遍”。
DiffMind 的思路是：
1）多模型并行产出：同一份事实源下，生成不同 report style（更学术 / 更商业 / 更简洁）
2）对比输出差异点：
- 结构是否贴合 rubric（是否缺了方法/限制/风险）
- 论证力度（发现是否数据化、是否有因果链）
- 语气与受众匹配（写给 manager 还是 supervisor）
- 建议是否可执行（是否有优先级、时间线、成本）
3）帮助你做“选择题”：你不是在无尽修改，而是在从多个可用版本中选最符合评分逻辑的那个。
（如果你愿意，我也可以按你课程 rubric 帮你把“该生成哪些版本”具体化：例如 60% 分在 analysis vs 40% 分在 recommendations，就优先让模型输出更强分析结构的版本。）
五、自救 Checklist（交前逐条打勾，避免“写得不像 report”）
你可以直接复制到文档最后自查：
Report 类型确认
- 我明确这是 business / consulting / research / technical 中的哪一种
- 我知道受众是谁（manager / client / academic / engineer）
Summary（150–200 字建议）
- summary 不是 introduction
- summary 包含：目的、方法概览、关键发现（尽量数据化）、核心建议
- summary 单独读得懂，不依赖正文
Findings（每个发现必须站得住）
- 每个发现都有数据/证据支撑（数字、引用、样本、图表）
- 我区分了“发现”与“观点/猜测”
- 数据来源与时间范围写清楚了
Recommendations（可执行 + 有优先级）
- 每条建议有：动作、优先级、时间线、负责人、成本/资源、衡量指标
- 建议能落地，不是口号
图表（能自解释）
- 图表编号、标题、单位、时间范围、来源齐全
- 正文引用了每张图表并解释其含义
- 指标第一次出现有解释（缩写不裸奔）
附录（完整且有用）
- 详细数据、额外图表、问卷/访谈提纲、计算过程放在附录
- 正文需要时能指向附录（如“见附录 A”）
六、你真正要解决的问题：不是写得更像“英语作文”，而是写得像“可交付的 report”
留学生写 report 最容易陷入“语法、词汇、句式”的焦虑，但老师扣分往往来自更底层的东西：
你有没有选对 report 类型、结构是否符合 rubric、发现是否基于证据、建议是否可执行。
当 report 写法太多选不对时，最有效的方法不是闭门硬写，而是：
用统一事实源，让多模型生成多个风格版本 → 对照 rubric → 选最优版本 → 做可读性检查。
