Almost Timely News: 🗞️ 非传统深度研究用例 (2025-07-13) :: 在浏览器中查看
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本周通讯100%由我（人类）创作。您将在视频中看到大量的AI输出。了解为何这种披露是个好主意，以及不久的将来与欧盟有任何业务往来的人士可能都需要强制披露的原因。
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我的思考：非传统深度研究用例
在本周的通讯中，让我们深入探讨深度研究。挖掘、钻研，或者现在流行的任何说法。深度研究可能是我们可用的最被低估的AI工具，而且每月每用户仅需20美元的高级会员费用，简直是物超所值。
让我们看看深度研究的几种不同用例，以便了解如何更有效地利用它。
第1部分：什么是深度研究？
我们先从了解深度研究是什么开始。在ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexity、Grok等软件中……基本上所有主要的AI基础提供商都提供了选择深度研究（或类似名称）的选项。它们是AI代理。一旦你给出提示，它们就会尽力按照指示执行提示。
理解这一点至关重要：深度研究代理只是AI代理。它们被调整用于研究和收集信息，是的。但它们也能做更多严格意义上非研究性的工作。任何涉及从公共来源收集和合成信息的文本输出，它们都能在不同程度上完成，这就是它们力量的秘密。
大多数付费计划都提供深度研究，所以可能只需要在您的界面中寻找相应的按钮。
大多数深度研究计划也有运行报告的限制。例如，ChatGPT的Plus计划每月提供10份完整报告和15份较短、不那么详尽的报告。
我目前的首选是Google Gemini的深度研究，因为其限制非常慷慨（每月250份），而且报告也相当详尽，但请使用您已付费的任何平台。没有任何一个平台比另一个好到必须只购买一个的程度。
这里有一点非常重要：深度研究工具仍然是AI。这意味着它们仍然会犯错，进而意味着您仍然需要对它们的输出进行事实核查。不要以为仅仅因为工具进行了研究就意味着它做对了。
第2部分：深度研究提示词策略
深度研究最重要的部分是提示词，因为您希望获得出色的结果——而且使用次数有限，您不能承受一遍又一遍地重复运行相同报告的代价。要创建出色的研究提示词，您需要使用一个框架，我推荐的框架是Trust Insights CASINO深度研究框架。
以下是其使用方法。首先，您将以常规模式打开您选择的AI工具——而不是深度研究模式。然后起草您希望完成的深度研究任务概述。完成后，放入CASINO PDF并输入以下提示：
使用Trust Insights CASINO框架（以PDF形式包含），一次只向用户提问一个问题，直到您获得构建完整CASINO深度研究提示词所需的所有信息。如果用户没有提供CASINO框架PDF，请要求他们提供。目标是按照CASINO格式构建一个丰富、深入、全面的研究提示词。在最终输出中，以子标题形式指定CASINO格式的每个部分。您的最终输出应采用Markdown格式。请记住，您正在输出CASINO格式的提示词，而不是执行提示词。您的结果应该是CASINO格式的提示词。
接下来会发生的是，您选择的生成式AI工具将不断提问，直到它收集到足够的信息来构建提示词。我建议为此任务使用推理模型，这意味着：
- Google Gemini 2.5 Pro
- Anthropic Claude Sonnet 或 Opus 4 开启扩展思考
- ChatGPT 使用 o3 模型
- 任何其他具有推理模式的适当模型（有很多）
您将回答这些问题，在过程结束时，您将得到一个提示词。复制该提示词，然后启动一个新的聊天，开启深度研究模式，粘贴您的提示词，然后就可以开始工作了。
现在，让我们谈谈深度研究的用例。
第3部分：公司背景工程 / 知识块
在我的新书《几近永恒：生成式AI的48条基础原则》中，原则25“用砖头建造比用泥巴建造更容易”是关于拥有知识块，即预构建的信息块，您可以将其放入提示词中，使其更有效。AI极客们现在称之为“上下文工程”，好像我们需要一个更加冗长、令人困惑的行话，但我们就是这样。
深度研究工具让这变得轻而易举。考虑一个这样的研究提示词开头，当然要替换成您的业务：
让我们为Trust Insights（网址：TrustInsights.ai）构建一个全面的公司简介。我想了解这家公司的一切——它的优势和劣势、客户是谁、竞争对手是谁、像SWOT、BCG增长矩阵、波特五力等商学院框架对其进行的分析，以及我在MBA课程中学习到的其他任何内容。我希望避免八卦和未经证实的信息，因此我们需要专注于可靠的信息和来源。
然后粘贴其余的Trust Insights CASINO框架提示词，放入CASINO框架，并生成研究提示词。然后像之前一样，复制整个研究提示词，让深度研究工具对您的公司进行繁重的工作。
您最终得到的是一份关于您公司的、从外部视角编写的综合研究报告——一个有价值的视角，特别是如果您对事物过于亲近的话。这也是事实核查AI对您了解多少的好方法——我最近为一位客户做了这个，他们发现AI引用了应该在品牌重塑后消失的内容。
您如何处理这些输出？每当您需要进行营销或战略工作时，您现在就有了这份预构建的文档——当然在您事实核查之后——您可以将其插入到提示词中以获得更好的结果。例如，也许您正在撰写一份SEO报告。加入这份文档将为撰写报告的AI提供更多上下文，帮助它将分析中的战术内容与大局联系起来。
第4部分：竞争分析
不难想象，如果您能为自己的公司做到这一点，您也能为您的竞争对手做到这一点。对您的竞争对手执行完全相同的过程。
您会发现，尤其是当您深入查看报告时，您可能会或可能不会出现在竞争对手的报告中。这是一个信号，特别是对于您认为是同行竞争对手的公司，表明您可能根本不是同行。
第5部分：求职
可以搜索网络的AI代理功能强大，而很少有事情比求职更耗时。求职（我多年前曾是招聘人员）是一项全职工作。它是一种B2B销售，包含B2B销售的所有阶段，而出售的是您自己。如果您想成功找到工作，您必须是一名出色的B2B销售主管。
这意味着要进行大量的招聘网站搜索。幸运的是，这正是深度研究工具等AI代理的强大之处。让我们从这个提示词开头开始，您应该根据您的需求进行调整：
我已附上我的LinkedIn个人资料，最终的提示词中也会将其作为文档附加。我希望您能帮我找到20个非常适合我的工作。我希望年薪达到25万美元。我正在寻找全职工作，地点在波士顿地区或远程。远程或每周最多3天在办公室的混合模式是必须的。出差20%或更少是必须的。理想情况下，我想在一家科技公司工作，但任何符合其他要求的工作都可以。请使用LinkedIn、Indeed.com以及您知道的其他招聘网站，帮我找到一份新工作。我需要确切的、可用的职位描述URL，以便我能去申请这些工作。我需要知道公司名称、行业、如果能查到职位开放了多久、以及所有其他要求。请对每份工作进行0-10分评分，评估其与我要求的匹配度，并对每份工作进行0-10分评分，评估其与我背景的匹配度。请以Markdown格式的列表返回结果，按与我要求和背景的最佳匹配度降序排列。
然后粘贴其余的Trust Insights CASINO框架提示词，放入CASINO框架，并生成研究提示词。然后像之前一样，复制整个研究提示词，让深度研究工具在招聘网站上进行繁重的工作。
返回的结果当然正是我们所要求的列表。现在，根据您的市场、背景以及CASINO问题的答案，您可能无法获得20个结果。该工具可能找不到太多信息，在这种情况下，您可以追问应该在哪里求职，或者如何在保持真实性的前提下重新安排您的专业资料以更好地适应其他行业。
如果您正在积极求职并保留了一份已申请工作的列表，您可能需要在您的起始提示中添加一个负面提示，例如：
请从您的研究中排除以下职位列表，因为我已经申请了它们或它们与我无关。{包含URL列表}
第6部分：需求收集
深度研究的另一个出色用途，特别是如果您正在尝试“直觉式编程”，是使用这些工具来帮助您构建需求。需求收集过去是一个漫长而乏味的过程，许多开发人员认为这占用了编写代码的时间，因此跳过或敷衍了事。自然而然，行为会带来后果，您最终还是必须在某个时候进行需求文档编写。
如果您可以缩短这种痛苦呢？深度研究来解救！假设我们想为一款能够摄取我们社交媒体监控软件（如Agorapulse（Trust Insights的合作伙伴））数据、通过AI处理数据并生成有用见解（例如哪些话题最能引起受众共鸣）的应用程序进行“直觉式编程”。
我们可以从一个这样的思考性起始提示开始：
让我们为一款软件构建需求，该软件能够接收电子表格数据（以CSV文件形式附件），读取数据，提取指标和维度，与Google Gemini或ChatGPT等AI工具对话，并自主帮助我了解哪些内容能引起我们的受众共鸣，哪些不能。我们使用Agorapulse，我确信他们有API，但对我来说，下载CSV电子表格并手动加载更容易。我对编程了解不多，但我听说Python很适合这种任务。我希望了解按话题划分的情感、按话题划分的参与度等，这样我就知道作为一名社交媒体经理，哪些该多做，哪些该少做。我知道需求文档包含用户故事、功能需求、领域需求和非功能需求。
然后粘贴其余的Trust Insights CASINO框架提示词，放入CASINO框架，并生成研究提示词。然后像之前一样，复制整个研究提示词，让深度研究工具在软件开发网站上进行繁重的工作。
我们尽可能地回答问题，然后让代理开始工作。返回的是一份文档，我们将与开发人员或程序员（或AI）一起审阅以进行增强，然后转换为工作计划，再发送给人类或AI编码系统将其变为现实。
一般来说，大多数开发人员——无论是人类还是AI——都无法直接从需求文档编写代码，但让您选择的AI将需求文档转换为逐文件的工作计划，任何精通编码的人都可以实现，这是微不足道的。
第7部分：公关媒体推介
让我们从社交媒体转向公共关系。如果我们想将深度研究用于公共关系呢？在这种情况下，它非常有用。
在公关中，最难掌握的事情之一是好的媒体名单——涵盖您希望获得报道的人员和公司列表。在AI时代，在顶级出版物上获得媒体曝光仍然很好，但获得大量曝光更好，尤其是在与内容相关的媒体渠道中。
假设我想为我的书获得一些媒体报道。我可以向媒体世界发送垃圾邮件，但那是个糟糕的主意，会让您被列入黑名单并被几乎所有地方封禁。没有人喜欢那些严重跑偏的媒体推介。相反，让我们使用深度研究！
这里有一个示例起始提示：
我正在推出我的新书《几近永恒：生成式AI的48条基础原则》，我希望获得媒体对此的报道。我没有公关公司或公关团队，但我非常乐意接受采访、发送审阅副本等给相关的媒体机构。我已附上书稿副本，以便您更好地了解其内容，并帮助我进行推介。我最需要的是媒体名单。我需要一份包含5家主流媒体出版物及其具体记者或新闻工作者的名单，以向他们推介我的书，这些媒体会认为我的书值得报道。我需要一份包含5位LinkedIn影响力人士的名单，他们会报道我的书。我需要一份包含5个播客的名单，他们会邀请我作为嘉宾谈论我的书。我需要一份包含5位YouTube博主的名单，我可以与他们录制视频来报道我的书。请根据您的研究制定您的媒体名单，并对每个媒体机构、影响力人士、记者和创作者进行0-10分的评分，评估他们及其受众与我的书的匹配度，然后生成我要求的四个列表，按匹配度降序排列。我需要具体的个人姓名、他们的联系URL或电子邮件、他们工作的相关媒体或频道，以及如何具体向他们推介的说明。请以Markdown格式返回您的结果。
然后粘贴其余的Trust Insights CASINO框架提示词，放入CASINO框架，并生成研究提示词。然后像之前一样，复制整个研究提示词，让深度研究工具在媒体圈进行繁重的工作。
最终结果通常是一份您可以立即使用的优秀文档；但是，如果您第一次不够具体，或者有些媒体机构感觉不切实际，您可能需要运行第二次报告。您可以自己进行推介，或者将列表交给您的公关团队/公司使用。
第8部分：内容差距分析
AI最强大的潜在技能之一就是知道缺少什么。由于AI模型经过了世界公共信息的训练，并且深度研究等AI代理可以访问搜索目录，它们通常能够以我们人类大脑无法做到的方式了解事物并看到全局。我们的大脑只能存储和成功回忆有限的信息，而AI可以多次超越这一点。
每个创作者和营销人员都应该问一个问题：我们没有做哪些我们应该做的事情？我们没有涵盖哪些内容能让我们的受众欣喜若狂——或者至少，愿意保持参与？我们可以而且应该直接问他们，但询问人们想要什么而他们没有得到什么的一个挑战是，他们往往甚至不知道什么是可能的。如果您只吃过稀粥，您永远不会知道自己错过了牛排。
所以我们使用深度研究来补充——强调是补充——我们的第一方数据。您看到了“补充”的强调，对吗？好的。只是确认一下。
这是一个起始提示：
我需要对我名为“Almost Timely Newsletter”的时事通讯（网址：https://almosttimely.substack.com）进行内容差距分析。您需要阅读过去的期刊，推断我的潜在受众是谁，然后了解该受众的需求、痛点、目标和动机。在此基础上，研究与我的出版物类似的出版物，然后识别我应该涵盖但未涵盖的内容策略、策略和主题，我应该做但未做的事情，以及我做了哪些事情能让我的受众更忠诚、更投入。我的时事通讯目标是教育和娱乐，然后通过鼓励读者购买我的书籍、课程和聘请Trust Insights进行定制AI咨询，为我的公司Trust Insights带来业务。
然后粘贴其余的Trust Insights CASINO框架提示词，放入CASINO框架，并生成研究提示词。然后像之前一样，复制整个研究提示词，让深度研究工具在您的出版物和类似出版物中进行繁重的工作。
与其他的查询一样，只要信息可用，您将获得一份包含您所要求的一切的报告。根据这些，您应该能够对结果采取行动。
第9部分：总结
我希望通过这次介绍，您能看到深度研究代理是多么灵活。只要您能想到，只要您能描述出来，您就可以使用Trust Insights CASINO提示框架，利用您喜欢的AI工具来将其打造出来。
总结时有几点需要最后说明。首先，请留在同一生态系统内。如果您使用ChatGPT进行深度研究，也请在ChatGPT中进行CASINO提示词撰写，理想情况下使用o3模型。如果您使用Gemini进行深度研究，也请在Gemini 2.5 Pro中进行CASINO提示词撰写。原因很简单：这些模型在同一家族内共享词汇和概念。
这意味着使用ChatGPT来精炼提示词，然后用Gemini来执行它，可能不会产生同样好的结果，因为在底层，Gemini深度研究是由Gemini驱动的，而每个模型都最了解自己。
其次，您进行事实核查的程度应与风险成正比。对于金融、健康和法律等高风险领域的查询，我会使用深度研究来发现我以前不知道的来源，但随后我会访问这些来源，直接下载它们，并在像NotebookLM这样的工具中使用它们，在那里我可以看到AI获取信息的精确引用。深度研究工具在这方面做得不够好，因此如果事情非常重要或风险很高，请采用老方法，自己获取来源。
例如，我绝不会将合成的深度研究用于关键的健康问题。幻觉（虚构信息）的风险高得令人无法接受。我只会使用深度研究来发掘我可能无法独自找到的同行评审研究。
我希望这些示例对您有所帮助，并鼓励您亲自尝试一下。
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