Copilot 与 GPT 集成

将大语言模型能力嵌入日常办公流程——从文档生成到数据分析，从邮件回复到自动化脚本。

集成架构

Copilot 办公助手框架

from dataclasses import dataclass
from enum import Enum
class TaskType(Enum):
SUMMARIZE = "summarize"
DRAFT = "draft"
ANALYZE = "analyze"
TRANSLATE = "translate"
FORMAT = "format"
@dataclass
class CopilotRequest:
task_type: TaskType
content: str
context: str = ""
language: str = "zh-CN"
max_length: int = 500
class OfficeCopilot:
"""办公 AI 助手框架"""
# 每种任务的系统提示词模板
SYSTEM_PROMPTS = {
TaskType.SUMMARIZE: (
"你是专业的文档摘要助手。"
"提取关键信息，生成结构化摘要。"
"使用要点列表，控制字数。"
),
TaskType.DRAFT: (
"你是专业的商务写作助手。"
"根据要求撰写正式、准确的文档。"
"注意商务用语规范。"
),
TaskType.ANALYZE: (
"你是数据分析助手。"
"对提供的数据进行分析，给出见解和建议。"
"用表格和数字说话。"
),
TaskType.TRANSLATE: (
"你是专业翻译。保留专业术语，"
"确保翻译准确、自然。"
),
TaskType.FORMAT: (
"你是文档格式化助手。"
"将内容整理为清晰的 Markdown 格式。"
),
}
def build_prompt(self, request: CopilotRequest) -> dict:
"""构建 LLM 调用 prompt"""
system = self.SYSTEM_PROMPTS.get(
request.task_type, "你是一个通用 AI 助手。"
)
user_message = request.content
if request.context:
user_message = f"背景：{request.context}\n\n{request.content}"
return {
"system": system,
"user": user_message,
"max_tokens": request.max_length,
}
def process(self, request: CopilotRequest) -> str:
"""处理请求（模拟）"""
prompt = self.build_prompt(request)
# 实际使用时调用 LLM API
# response = call_llm_api(prompt)
return f"[{request.task_type.value}] 已处理，共 {len(request.content)} 字输入"
# 使用示例
copilot = OfficeCopilot()
req = CopilotRequest(
task_type=TaskType.SUMMARIZE,
content="这是一份很长的季度报告...",
max_length=200,
)
result = copilot.process(req)
print(result)

常见办公场景模板

class OfficeTemplates:
"""预设办公场景 prompt 模板"""
TEMPLATES = {
"周报": {
"instruction": "根据本周工作内容生成周报",
"format": "## 本周完成\n{done}\n## 下周计划\n{plan}\n## 需要协助\n{help}",
},
"邮件回复": {
"instruction": "以专业、礼貌的语气回复邮件",
"format": "称呼 → 回应要点 → 下一步行动 → 结束语",
},
"会议议程": {
"instruction": "根据话题列表生成结构化会议议程",
"format": "| 时间 | 议题 | 负责人 | 预期产出 |",
},
"需求文档": {
"instruction": "将需求描述转化为结构化需求文档",
"format": "背景 → 目标 → 功能列表 → 非功能需求 → 验收标准",
},
"数据报告": {
"instruction": "将原始数据生成分析报告",
"format": "概述 → 关键指标 → 趋势分析 → 建议",
},
}
@classmethod
def get_template(cls, scenario: str) -> dict:
return cls.TEMPLATES.get(scenario, {
"instruction": "通用办公辅助",
"format": "自由格式",
})
@classmethod
def list_scenarios(cls) -> list[str]:
return list(cls.TEMPLATES.keys())

Copilot 产品对比

安全与合规要点

本章小结

• 任务路由——不同任务类型使用不同 system prompt
• 模板化——周报、邮件、议程等场景预设模板
• 产品选型——深度集成 vs API 灵活性的权衡
• 安全优先——数据隔离、审计、权限、成本四维管控
• 渐进式落地——从单点场景开始，逐步扩展覆盖面

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