借助Claude做项目初筛
如何在风险投资中使用Claude:以投资论点为核心的项目寻源流程
每份商业计划书都按同一标准阅读,并且在收到的当天就读完。
本指南介绍风险投资团队如何在日常工作中借助 Anthropic 的 Claude 做项目寻源:对照书面投资论点筛选主动投递的商业计划书,搭建市场地图,为与创始人的首次通话做准备。内容参考了风险投资机构 Airtree 对其使用 Claude Cowork 做研究和董事会摘要的介绍。这里的目标是让整个项目流的处理标准保持一致,而不是找到挑选赢家的捷径。
如何在风险投资中使用Claude,简单说,就是用 Anthropic 的 Claude 对照机构书面的投资论点来初筛收到的商业计划书,为某个赛道已有的参与者搭建市场地图,起草首次通话的问题清单,并准备联系创始人的沟通要点。Claude 不会预测哪些创业公司会成功。它加快的是投资经理或负责人原本靠手工完成的阅读、摘要和对比,让团队可以用同一标准看待每一份商业计划书,而不是在忙碌的日子里匆匆扫过。
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免费课时 · 无需注册账号你的AI交易台：Claude在财务工作中的位置跟Claude学私募股权与财务7分钟开始免费课时要点总结
- Claude 用同一份书面投资论点阅读每一份收到的商业计划书,早期筛选不会悄悄取决于材料落在了谁的桌上。
- 过去要花一天搜索和记笔记的市场地图,几分钟内就能整理出可供人工核实的初稿。
- Claude 可以起草首次通话的问题和创始人联系说明,但哪些项目继续推进,仍由合伙人的判断决定。
- 用于创业公司筛选的 AI 是按你的标准做模式匹配,不是预测引擎;它缩短待看清单,但不会挑出赢家。
- 保密的商业计划书数据、股权结构表和与创始人的往来沟通,需要像其他敏感客户资料一样严格处理。
- 近期最明确的用途,是在项目漏斗顶端保持处理标准一致,而不是取代漏斗后段的尽职调查。
Claude 在项目寻源流程中的位置
| 流程环节 | 不使用 Claude | 使用 Claude |
|---|---|---|
| 主动投递项目的初筛 | 投资经理逐份通读,审阅质量会随时间段和待看数量而波动。 | Claude 用同一份书面投资论点阅读每份计划书,先标出最强的信号和缺口。 |
| 市场地图 | 每个赛道要花一天或更久手工搜索、记笔记和制作表格。 | 几分钟内整理出市场地图初稿,并标出不确定之处供人工核实。 |
| 首次通话准备 | 问题往往比较泛,或者在通话前凭记忆临时拼凑。 | 针对这份计划书的具体薄弱点起草问题,通话前就已备好。 |
| 联系创始人 | 每封邮件都从头写起,在不同对象上投入的时间并不均衡。 | 有针对性的草稿已备好,发送前由人审阅并加入个人化内容。 |
| 投资决策 | 合伙人的判断,基于尽职调查和信念。 | 合伙人的判断,基于尽职调查和信念,保持不变。 |
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今天就能用的提示词
对照书面投资论点筛选一份商业计划书
你正在协助一家早期风险投资基金的投资经理筛选主动投递的项目。这是我们书面的投资论点:[粘贴投资论点]。这是从一份商业计划书中提取的文字:[粘贴商业计划书文字]。请用两句话概括这家公司做什么,列出最能说明其符合我们投资论点的三个信号,列出最弱的三个信号或尚未解决的问题,最后用一句话给出“放弃/考虑/强烈关注”的建议并说明理由。
请换成你们基金实际使用的投资论点表述,这样对比反映的是你们自己的标准,而不是通用评分表。
搭建市场地图初稿
请扮演研究分析师,为正在评估新赛道的风险投资团队搭建一份市场地图。赛道是:[描述赛道,例如面向牙科诊所的垂直 SaaS]。请列出该领域已知的公司类别,根据你所了解的信息列出每个类别中有代表性的公司,说明它们在商业模式或目标客户上的差异,并标出你不确定的地方,方便研究人员在写入备忘录之前知道需要核实什么。
把输出当作待核实的初稿,而不是成品地图。让 Claude 标出不确定之处,而不是用猜测填补空白。
为创始人首次通话准备问题
我们下周要与一位创始人进行首次通话。这是他们商业计划书的摘要:[粘贴商业计划书摘要]。这是我们基金的投资论点:[粘贴投资论点]。请起草八个首次通话的问题:针对计划书中最薄弱或最缺乏支撑的论断,检验创始人对我们投资论点核心问题的回答是否站得住,并避免创始人在每场路演中都已回答过的泛泛问题。
请让问题针对这份具体计划书的薄弱点,而不是一份通用的投资尽调问题清单。
起草联系创始人的邮件
请起草一封简短直接的邮件,发给一位创始人,我们是通过研究而不是主动投递发现这家公司的。这是我们对公司和创始人的了解:[粘贴笔记]。这是我们对这家公司感兴趣的具体原因:[粘贴理由]。正文控制在120字以内,引用关于其公司的具体且真实的信息,而不是泛泛的恭维,结尾提出一个明确、负担小的简短通话请求。
发送前务必通读草稿。Claude 可以起草语气和结构,但具体细节需要人工核对准确性。
为内部传阅整理董事会更新摘要
请把这份被投企业的董事会材料整理成一页内部更新,供我们的投资团队阅读。这是董事会材料内容:[粘贴内容]。请包含已披露的收入和增长趋势、招聘和团队变动、创始人提出的最大单项风险,以及团队在下次沟通时应当提出的一个待解问题。请为没有参加董事会的合伙人撰写,他们只有五分钟阅读时间。
适用于 Airtree 所介绍的董事会摘要工作流;传阅前请对照原始材料核实所有数字。
将新项目与过往投资决策对比
我正在评估一个新项目,该赛道里我们之前放弃过两家公司。这是新项目的摘要:[粘贴摘要]。这是关于此前放弃那两家公司原因的简要笔记:[粘贴笔记]。请告诉我这个新项目是否回应了当初导致我们放弃的具体顾虑,还是存在同样的弱点,并明确说明哪些顾虑已被回应、哪些没有。
放弃原因记录得越具体,效果越好。笔记含糊,对比结果也会含糊。
来自 Anthropic
Anthropic 为风险投资提供的服务
Agents for financial services
2026 年 5 月发布的十个智能体模板,包括市场研究员和会议准备者,均可作为插件用于 Claude Cowork 和 Claude Code,同时新增了 Dun & Bradstreet、Guidepoint、IBISWorld 和 Third Bridge 等连接器。
· 来源
Claude for Financial Services
Anthropic 于 2025 年 7 月发布的金融服务方案,将 Claude 模型与企业级访问以及对接 PitchBook、FactSet 和 S&P Global 等数据提供商的预置连接器结合。Anthropic 表示,客户数据默认不用于训练。
· 来源
实践案例
风险投资团队如何使用 Claude
根据 Anthropic 发布的客户案例
Airtree
根据 Anthropic 的客户案例,风险投资机构 Airtree 使用 Claude Cowork 做市场和竞争对手研究以及董事会摘要,过去要花几天的研究现在几分钟就能完成。
示例演练
种子轮投资经理的周一早晨
- 投资经理打开收件队列,发现周末积压了一批新到的商业计划书。
- 每份计划书都与基金的书面投资论点一起,贴入同一个筛选提示词。
- Claude 为每一份返回简短摘要、最强和最弱的契合信号以及一条建议。
- 投资经理整个上午深入审阅被标为强烈关注的计划书,而不是从头逐份冷读。
- 一份简短的说明发给合伙人小组,指出本周哪些项目值得安排首次通话。
示例演练
为竞争激烈的项目准备合伙人会议
- 一位负责人被要求向合伙人团队介绍一个团队近期都没有研究过的赛道。
- 市场地图提示词生成了该类别已知参与者和商业模式的初稿格局。
- 负责人用一下午对照近期新闻和几次直接通话来核实草稿,而不是从一张白纸开始研究。
- 核实后的地图和一页摘要被放进合伙人会议材料。
- 合伙人团队用这张地图来设计即将到来的创始人路演中要问的问题,而不是在会议室里现场了解这个类别。
核心工作流
Claude 在项目寻源中实际做什么
借助 Claude 做项目初筛,范围比听起来要窄。它负责漏斗顶端的阅读、对比和起草,这部分工作更看重一致性,而不是直觉。
按投资论点匹配的计划书摘要
贴入一份计划书和你的书面投资论点,Claude 会给出公司做什么、最强的契合信号、最弱的信号和一条建议,而且每次格式相同。
市场地图 AI:初稿形态
请它梳理某个赛道的格局,Claude 会给出类别和参与者的初步地图,并标出需要核实之处,而不是当作定稿呈现。
首次通话问题清单
针对某份计划书最薄弱的论断起草问题,让通话检验真正的缺口,而不是照着通用清单一路问下去。
联系创始人的邮件草稿
为主动联系提供起草的起点,引用关于这家公司真实而具体的信息,由人个人化后发送。
董事会与被投企业摘要
把董事会材料浓缩成一页内部更新,Airtree 介绍过这类任务从半小时的阅读变成了两分钟。
实际案例
Airtree 如何用 Claude 做研究和董事会摘要
根据 Anthropic 的客户案例,Airtree 是一家风险投资机构,被投企业超过 130 家,使用 Claude Cowork 做市场和竞争对手研究以及董事会摘要。该机构介绍说,过去要花几天的研究现在几分钟就能完成,过去约需半小时的董事会摘要现在接近两分钟。
这些数字说明的是阅读和综合整理所节省的时间,而不是做投资决策本身。市场地图或董事会摘要在影响备忘录或与创始人的对话之前,仍然要由人审阅。改变的是投资人一天能处理多少这类审阅工作,以及这些工作在整个项目流中被均匀应用的程度,而不是只落在碰巧得到额外关注的项目上。
对于管理着庞大且活跃组合的基金来说,这在边缘情形里最有价值:团队里没人研究过的赛道,与另外三份同一周到达的董事会更新,还有在漫长一天结束时才收到的计划书。这些时刻正是人工审阅质量波动最大的时候,也正是 Claude 提供一致的初步阅读最有帮助的地方。
搭建方法
搭建真正经得起使用的论点匹配工作流
这个工作流的效果取决于你提供的投资论点。像“我们投资大市场中的优秀团队”这样含糊的论点,让 Claude 没有任何具体的对象可以匹配,输出也会同样含糊。有用的论点应该像你在新投资经理入职第一周向对方解释时那样来写:投资阶段、单笔投资规模、你见过行之有效的具体客户或商业模式特征,以及曾让你吃过亏的一两个一票否决特征。
投资论点写清楚之后,计划书筛选的提示词就变得很机械:贴入论点,贴入计划书文字,要求给出契合信号、缺口和建议。让每份收到的计划书都经过同一个提示词,你得到的就是一个无论由谁接收、何时到达都按同样方式阅读过的待看清单。这种一致性才是真正的价值,不是更聪明的过滤器,而是更公平的过滤器。
市场地图的做法类似,只是方向相反:不是把单家公司与投资论点匹配,而是请 Claude 铺开整个类别,让新项目可以放进背景中来看。这是风险投资团队所依赖的 AI 项目寻源最能节省工时的地方,因为从零搭建市场地图纯粹是研究上的苦活,除了做得更快之外没有捷径。
首次通话准备和联系邮件草稿,都是针对眼前这个项目时效果最好,而不是套用模板。泛泛的问题清单很容易被看穿,也很容易被敷衍作答;针对计划书真实薄弱点的问题,才能得到真正的回答,这就是更精准的提示词所带来的差别。
坦率说明局限
Claude 在这个流程中做不到什么
用于创业公司筛选的 AI 正因为范围窄才有用。夸大它的能力,会损害与自己团队的信任,最终也会损害与创始人的信任。
它不预测结果
Claude 可以告诉你一份计划书是否符合你设定的标准,但无法告诉你这家公司会不会成功;在这个阶段,没有任何东西能可靠地做到这一点。
它的知识有截止时间
最近几个月变化很快的赛道,地图中可能存在缺口。请把任何市场地图都当作待核实的草稿,而不是完整的图景。
它读不到计划书之外的内容
语气、与创始人的契合感,以及会议室里说过却没写下来的内容,仍然需要人来捕捉。
它不能取代尽职调查
背景调查通话、财务核实和法律审查,依然和以前一样必要;筛选是漏斗的起点,而不是终点。
AI 能挑出好的创业公司吗?
为什么“AI 能不能挑出值得投资的好创业公司”问错了问题
这是人们谈到风险投资 AI 工具时最先问的问题之一,值得直接回答:没有任何工具,包括 Claude,能挑出好的创业公司。风险投资的结果取决于事前确实无法得知的因素,比如市场时机、创始人在压力下的执行力,以及尚未发生的竞争动作。基于过往数据训练的模型可以在事后描述成功公司的规律,但它向前看的能力并不比有经验的投资人更强,往往还更差,因为它接触不到会议室里的氛围,也听不到创始人如何回答一个难题。
Claude 能做的,是确保基金自己设定的标准被均匀地执行。如果投资论点写明基金因为吃过两次亏而回避某种商业模式特征,Claude 每次都会在新的计划书里标出这一特征,包括周五下午那份疲惫的投资经理可能随手放行的计划书。这是流程纪律上的真实改进,但它与“挑出赢家”不是同一种说法,任何暗示相反的工具或供应商,都是在夸大对文本做模式匹配所能做到的事。
诚实的表述,也是值得在对 AI 炒作持怀疑态度的合伙人会议上反复强调的一点:这是初筛与一致性,应用在一个最终仍由人来判断的漏斗顶端。
更广的格局
风险投资团队还应了解的其他 AI 工具
Claude 处在一套更广泛的、面向金融研究的连接器和智能体模板之中,其中几项可以直接接入这里所述的项目寻源流程。
市场研究员与会议准备智能体
Anthropic 发布了一批智能体模板,包括市场研究员和会议准备者,以插件形式提供,适合希望比单个提示词有更结构化起点的团队。
金融数据连接器
与 PitchBook、FactSet 和 S&P Global 等数据提供商的连接器,把结构化的财务和公司数据直接带入研究流程,无需手动查找。
企业级访问与数据处理
Anthropic 的金融服务方案将 Claude 模型与企业级访问控制结合,这对处理保密项目数据和创始人沟通的基金很重要。
保密与职业责任
处理项目数据、保密协议与创始人信任
商业计划书、股权结构表和与创始人的交流默认都是保密的,往往还受明确的保密协议约束。在把计划书内容贴入任何 AI 工具之前,请先查看基金的数据处理政策和企业协议的具体条款,包括服务提供方如何对待客户数据用于模型训练。Anthropic 表示,在其金融服务方案下,客户数据默认不用于训练,但这类承诺值得对照你自己账户的条款直接确认,而不要假定它普遍适用。
给创始人的联系草稿每次发出前都需要人工通读。草稿中如果引用了关于公司的错误细节,损害的信任比不联系还要快;创始人如果事后得知自己的计划书被一个未曾告知的工具处理过,也可能合理地感到不安。被问到时坦诚说明你们的做法,成本很低,却能保护这段关系。
这些都不是回避这个工作流的理由,而是要像基金对待任何接触敏感公司信息的第三方一样,为 AI 工具建立同样的纪律:知道数据去了哪里,以书面形式确认,并在任何内容到达创始人、合伙人会议或 LP 更新之前保留人工把关。
读到这个工作流和真正运行它是两回事
写出能可靠地对照你的投资论点筛选计划书的提示词,需要练习,就像学任何新工具一样。Nightschool AI 的免费课程从第一课起就以动手为主,让你养成撰写清晰、具体提示词的习惯,而不只是阅读相关内容。
常见问题
风险投资机构如何用 AI 做项目寻源?
风险投资机构主要用 AI(包括 Claude)对照书面投资论点初筛收到的商业计划书,搭建赛道的市场地图初稿,准备首次通话的问题,并起草联系创始人的邮件。它加快的是漏斗顶端的研究和摘要工作。投资决策本身仍然来自合伙人的判断,而尽职调查是 AI 工具无法取代的。
风险投资团队日常是怎么用 AI 做项目寻源的?
日常中,团队通常会让每份收到的计划书都对照书面投资论点经过同一个提示词,评估新赛道时用 AI 起草市场地图初稿,并起草首次通话的问题和联系说明供审阅。常规工作是阅读和对比,决策仍然留给合伙人。
AI 能挑出值得投资的好创业公司吗?
不能。AI 工具可以把一家公司与基金设定的标准做匹配,并找出计划书文字中的规律,但无法预测哪些创业公司会成功。风险投资的结果取决于执行力和市场时机等因素,仅凭一份计划书无法事先得知。请把 AI 的输出当作初筛,而不是预测。
AI 真的能挑出好创业公司,还是只是做筛选?
它做的是筛选,不是挑选。AI 可以把基金自己的标准一致地应用到队列中的每份计划书上,这是流程上的真实改进。但哪家创业公司最终会成功,取决于创始人的执行力和市场时机等因素,任何模型都无法事先看到。
用 Claude 做筛选,是否意味着不再需要人工审阅?
不是。Claude 给出的是初步摘要和建议,但每个被标出的项目仍然需要有人阅读原始计划书、开展尽职调查并做出决定。价值在于确保每份计划书都得到一致的首次阅读,而不是去掉随后的人工环节。
什么是市场地图,Claude 能搭建吗?
市场地图展示一个赛道内的公司、类别和商业模式,让新项目可以放进背景中来看。Claude 能基于已知信息快速生成一份初稿,但应当把它作为待核实的起点,而不是成品研究,对变化快的赛道尤其如此。
把保密的项目信息放进 AI 工具安全吗?
这完全取决于基金的数据处理政策,以及你所用工具的具体企业条款,包括客户数据如何用于模型训练。在把受保密协议约束的计划书内容或创始人沟通贴入任何 AI 系统之前,请先以书面形式确认条款,并在任何内容到达创始人或 LP 之前保留人工审阅环节。
开始用 Claude 做项目初筛,最快的方法是什么?
先把你的投资论点用具体、明确的语言写下来,就像向新入职的投资经理解释那样。然后做一个简单的提示词,贴入论点和一份计划书的文字,要求给出契合信号、缺口和建议。在加入更复杂的内容之前,先让每份收到的计划书都经过这同一个提示词。