共享10个我最常用的DeepResearch请示词模板和用法

昨天写了一篇对于Gemini的文章，里面很大篇幅聊了对于DeepResearch，没预想把我相当心爱的号小声比比齐炸出来了。

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然后有一又友就不才面留言了：

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对于OpenAI的DeepResearch，我也有我方的一些使用方法和想说的，是以，不如我就来一篇，来跟寰球聊聊。

这个相当过劲的、致使让我以为真实值200好意思金一个月的功能。

DeepResearch。

我也准备用快要1w字的文章，用10个场景，和这10个场景的请示词，来给寰球详确望望，他能用在哪，应该奈何用，终末一个场景，一定会给你惊喜，致使是骇怪。

文章很长，看不完可以建议先储藏，背面自若看。

不外，在看这10个场景之前，我以为如故有必要爽朗的快速的讲一下，OpenAI这个DeepResearch是个啥。

淌若依然详确了解或者用过的一又友，径直跳过这一趴往后看就好。

01 DeepResearch是啥

DeepResearch是由OpenAI，在本年2月，推出的一个ChatGPT上的Agent功能。华文译名为深度研究。

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Pro会员和Plus会员可用，Pro会员一个月150次，Plus会员一个月10次。免用度户无额度。

作用很爽朗，深度研究你提议的问题，然后花10到30分钟时辰，搜索全网数据，然后给你一篇详确且相当有深度的展示陈说。

本色上，仅仅基于o3微调的一个端到端的Agent模子，按照诡计 - 实践 - 合成的旅途去完成任务，还会在过过程中，动态调节任务。

而陈说的质地，约等于一个研究员老手，干10个小时到1周生成出来的陈说的质地。

他最合乎的任务，等于整合多种信息开始、潜入分析复杂数据、创建班班可考的陈说、多法式研究过程（触及诡计、查找、浏览、推理、分析和轮廓）、处理领略和推理多数信息。

这，等于DeepResearch。

接下来，我就会用10个DeepResearch的典型场景，来带寰球望望，它的用法，同期，也会附上每个场景我以为很棒的Prompt。

02 商场竞争分析

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在Deep Research出现之前，好多创业者和商场分析师们要进行竞品分析往往十分灾荒。

需要手动征集N家竞品公司的尊府、新闻报谈、用户评价等，浏览几百个网页、打开无数浏览器标签页、看无数分陈说，再用我方的东谈主脑，归纳转头整理要点。

借助Deep Research，你只需提议研究需求（例如：“分析中国在线耕作行业主要竞品的优纰缪和商场份额”），剩下的职责齐交给AI代理完成。

它会自动搜索宽绰开始（官方网站、新闻、商场陈说、用户评论等），聚焦你指定的领域，在一次对话中整合信息，搞出一份连贯的分析陈说。

创业者能快速了解行业情势，找到商场空谬误；产物司理能洞悉竞品功能优劣，优化我方的产物阶梯图；分析师则可以更高效地为陈说齐集数据。

白领们再也不必熬夜加班作念竞品分析，把省下的时辰可以多睡会懒觉。

这里，我也整理了一个我我方以为还可以的Promp模板，蓝字部分改成你我方的：

请帮我分析现时<在线耕作>行业的主要竞争敌手。具体条目：1. 列出至少<五>家主要竞争公司，并简要先容其产物定位和商场份额。2. 分析各竞争敌手的<上风和纰缪>（从功能、价钱、用户口碑等角度）。3. 轮廓以上信息，给出<我公司产物>在商场中的契机点和各异化建议。

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比如我就可以把他改成奶茶行业的研究prompt。

陈说限度前边是这样的：

10分钟，一份涵盖竞品概览、优纰缪对比和战术建议的陈说，就完事了。

03 学术文件综述

我有些作念科研的小伙伴跟我说，他们在作念课题时，最耗时的等于文件综述。

要了解某个研究领域的发展，往往得阅读数十篇论文、查找多样文件综述和数据陈说。

东谈主肉检索不仅遵循低，还容易漏，也许花几天时辰看完文件后才发现遗漏了一篇要津论文。并且文件时常充满深沉术语，消化领略也需要枉然脑力。

面前，你只需要输入研究主题，例如“综述近5年深度学习在医学影像会诊领域的研究进展”，Deep Research会自动检索接洽论文摘抄、学术文章、学术博客等开始，把漫衍的信息整合成结构化的综述陈说。

除了枚举遑急研究效果和论断，最过劲的是，还会 附上开始援用， 粗浅你跟踪原始论文。

Prompt模板在此，蓝字部分改成你我方的：

帮我调研：<近5年用于阿尔茨海默症早期会诊的机器学习方法综述>。陈说需包含：- 此领域遑急的<研究效果和论文>（作者、年份、效果简述）。- 不同<机器学习方法>的<优劣相比>（如准确率、数据需求、可解释性）。- 现时研究的<挑战与畴昔倡导>建议。请提供详确内容和援用开始。
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Deep Research产出的陈说：

终末的文件参考：

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我也挨个看了，确乎有这些文件。

04 股票投资研究

淌若作念投资的东谈主、或者是金融行业的东谈主细则知谈，信息实在太多了，是以好多东谈主才会说看长线、要去噪。

毕竟信息太多，研究行业陈说、公司财报、新闻公告、分析师研报……任何一个细节齐可能影响你的投资决策。

以往要研究一只股票或一个行业，时常得枉然几天时辰翻阅厚厚的年报、查询财务数据、齐集商场音信，然后手工汇总分析。信息滞后或轻视齐可能带来蚀本。

普通白领淌若想我方作念投资调研，我说真话难度真实难如登天，从纷纷复杂的信息中理清眉目，对元气心灵和时辰的要务实在太高了。

有了DeepResearch之后，你就可以让它调研某家公司的筹划情况和投资远景，它会从财报摘抄、新闻报谈、行业分析等多渠谈握取信息。

例如，输入：“研究一下特斯拉现时的财务健康和畴昔增长点”，Deep Research可以自动汇总最近几个季度的要津财务方针、分析马斯克在财报电话会上的发言要点、索求华尔街分析师的不雅点（如X上的投资大V言论）等等，致使还有他在政事上引起的多样方面的东谈主的不悦。

最终产出既包括数据（如营收增长率、利润率变化）又包含定性分析（如商场份额、竞争上风）的分析陈说。

对于宏不雅经济或行业趋势，Deep Research也能整合多方预测，让你快速对天下有一个我方的了解。

东谈主东谈主齐有分析师级别的谍报可用，真实不再是幻想。

我我方最近超等加倍重仓的某个ETF，其实等于让Deep Research分析完以后，挑出来的。

Prompt模板在此， 蓝字部分我方改：

请帮我用Deep Research完成以下任务：研究<XYZ科技公司>的投资价值。陈说需包含：- 最近<几年财务发扬>概览（营收、净利润及增长率）及主要驱出发分分析。- 该公司所在行业的<商场远景和竞争情势>（列出主要竞争敌手及商场份额）。- 来自巨擘分析师或媒体的<畴昔预测>（如股票倡导价或增长预期）及根由。请提供数据和开始缓助以上分析，并给出你的轮廓判断。br

我用他分析一下阿里巴巴望望。

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05 历史事件深度验证

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看成作者、编剧、记者等等，任何需要写稿的东谈主，在写一些历史事件或东谈主物的时候，可能齐需要查阅多数史料和文章。

以一个著明历史事件，它可能触及多个年代的报纸报谈、回忆录、学术论文等。信息洒落在不同庚代和载体，齐集难度很大。而要拼出事件全貌，更需耐烦梳理时辰线，隔离不同开始的确切度。

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但是如今，不管你在验证一桩悬案如故写一篇历史东谈主物列传，只需提议你的研究问题，AI就会在茫茫互联网和数字藏书楼中帮你找到痕迹。

更平常地说，民众对历史的瓦解将愈加丰富准确，因为AI可以帮咱们把碎屑化的史料拼接起来，幸免一面之辞单一开始。

天然AI的幻觉天然如故会存在，终末得到历史尊府真伪也需要东谈主来甄别一下，但Deep Research依然大幅提升了信息赢得遵循。

正如有东谈主所说， AI让时光之门向更多东谈主大开，以前惟一专科历史学家才能触及的尊府，如今民众也能一探究竟。

Prompt模板在此：

我要深度研究<你想研究的>这一历史事件。请帮我：- 依期间轨则列出该事件发生的主要阶段，每阶段简述发生了什么，并尽可能提供时辰日历。- 援用至少<X个不同开始>对这一事件的评价或记录（如其时报刊、历史学者文章、当事东谈主回忆录），并注明出处。- 轮廓尊府，分析这件事对其时的<XX事件或变装>的影响。
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比如我想研究一下大卫与歌利亚的故事。

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你会发现，歌利亚的故事好像不仅仅圣经里面的神话，可能还真实是在历史上，真实发生过的，只不外，资格了好多轮的润色。

06 事实核查和坏话闹翻

坦率的讲，在这个信息爆炸的期间，多样传闻和“标题党”数不胜数。

对于媒体、科普作者或者好多但愿求真实东谈主来说，事实核查是一项遑急却费事的任务。要阐明或驳斥一个说法，往往需要翻阅多数尊府、找巨擘开始缓助，或然候还得躬行作念实验或者求教大家。

面前，事实核查变得前所未有的高效。给Deep Research一个待验证的声明，它可以同期搜索缓助和反对的把柄，然后把它们呈现给你。

比如，你问：“长期使用微波炉加热食物对健康无益</span>是真实吗？”。

Deep Research会检索科学文件、食物安全机构的公告、科普文章等。一方面也许找到了世卫组织或FDA的声明说明微波炉辐射安全，另一方面可能援用一些微型研究或坏话的开始，然后给出轮廓判断：大略率告诉你“无可靠把柄证明微波炉加热致癌”之类的论断，并附上要津开始。

这样，你不仅知谈谜底，还能看到背后的把柄链条。

淌若是相比严肃的拜谒，如新闻事实核查，它也能匡助列出时辰、地点、东谈主物把柄，让你快速复原事实经过。

这项用法对于记者、科普作者、内容审核东谈主员等等来说真理真理要紧。

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Prompt模板：

我要核查一个说法：<具体问题>是否属实？  请帮我查找并研究：- 缓助这一说法的依据（淌若有接洽研究或大家不雅点，请列出）。- 反对这一说法的依据（官方健康机构、流行病学研究等给出的论断）。- 根据找到的把柄给出最终<论断评估>（例如基本伪善、把柄不及或确有其事）。请提供尊府开始贯穿以证明。

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淌若我把问题改成：喝咖啡是否会导致骨质疏松，这个陈说是这样的。

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淌若咱们东谈主东谈主齐能用事实讲话，那该多好啊。

07 个东谈主学习阶梯诡计

咱们想学习一门新本事或常识时，往往濒临信息过载的窘境。

拿学习Python编程例如，网上教程声威汹汹，有免费视频课程、博客文章、册本推选……到底从何学起让东谈主犯难。

淌若粗心随着嗅觉走，可能学了些外相就卡住，或者尊府不系统导致常识纰缪。

为我方量身定制一个系统的学习经营并非易事，需要了解该领域有哪些必备基础、经典课本和锻真金不怕火旅途，入门者平方很难束缚。

但是对于Deep Research，它会轮廓互联网上无数学习资源和过来东谈主的教养，给出挨次渐进的建议。

例如：“我是别称商场营销东谈主员，想用6个月时辰自学数据分析，帮我诡计学习旅途。”

Deep Research可能会建议：第1个月学习Excel和基础统计，第2-3个月学习Python数据分析库（pandas等），第4个月实践几个小技俩，第5-6个月进阶学机器学习基础，并推选每阶段合乎的课程或册真称呼。

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有些热心网友曾整理过肖似的学习阶梯博客，AI会参考这些再聚合你的布景作念调节。限度等于一份高度个性化的学习经营，让你少走弯路。

畴昔也许会出现“AI学习证明”这样的新变装，而Deep Research等于我认为的雏形。

Promp模板在此（这个得根据你具体情况去大改了，我只提供一个想路）：

布景：我是别称<视觉传达想象>应届毕业生，想转行作念软件修复，但莫得编程基础。倡导：但愿在<X个月>内具备胜任低级软件工程师的身手。请聚合我的布景和上风，为我想象一份学习阶梯：- 列出每阶段（例如每2个月）的学习重心（比如编程基础、算法与数据结构、技俩实践等）。- 为每个阶段推选<具体资源>（册本、在线课程、锻真金不怕火技俩等）。- 提供一些学习本事或注视事项。br

畴昔，不知谈奈何运转学，真实不成能会再是借口了。

08 酬酢舆情与用户激情分析

在商场里，品牌公关、商场营销东谈主员需要时刻关注我方公司或产物在公众中的口碑。

传统上，寰球齐会用舆情监测器具握取酬酢媒体和新闻，但定性分析好多时候仍然要东谈主工或者用部分AI去辅助完成。

比如一款新产物发布后，强效催春粉在哪买有千千万万的用户评价，要转头主要评述点并非易事。即使是热门事件中的民气走向，也需要看多数微博、论坛帖才能感受寰球激情。

手工完成这些职责费时辛苦，并且容易主不雅偏差。

而用Deep Research，你可以径直一句话：

“最近网上对咱们XX产物的评价如何？”，它会搜索酬酢媒体帖子、产物测评、接洽新闻评论，从中提真金不怕火常见不雅点和激情倾向。

公关团队可以更快速地了解公论脉搏，实时调节策略；营销东谈主员能够发现用户真实的痛点和喜好，用于校阅产物或制定宣传有经营。

可以让每个用户的声息齐不会被吞并，确切作念到“以用户为中心”决策，而不仅仅凭嗅觉拍脑袋。

模板Prompt：

帮我详确分析<某某事件>的用户公论：- 汇总酬酢媒体上用户对<某某产物>的主要正面评价（心爱的点）和负面吐槽（不悦之处）。- 统计正负评价的毛糙占比，分析用户全体酣畅度倾向。- 援用几条具有代表性的用户评论（注明出处，如微博或论坛）。- 根据反映给出对<某某公司或团队>营销或产物校阅的建议。

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比如，我让它分析一下OpenAI发布GPT4.5之后的舆情。

真实相当的准。

09 产物对比

我不知谈你们，但是我我方有聘任弯曲症。

想买部手机，要相比不同型号的参数、评价；选一款主机电脑，更要看各家功能各异、价钱、用户反映。

昔日，咱们往往需要打开二十几个浏览器标签页或者刷几个小时的小红书，看测评文章、用户评论贴，再我方作念札记对比。

信息洒落各处且不雅点纷杂，折腾几小时后脖子齐要断了才作念出决策，终于下定决心点了付款，反手又在小红书上刷到它的避雷贴。。。

而Deep Research除了正常的检索各大科技媒体评测、用户测评视频转头、论坛口碑等信息以外，还会跟根据你的信息量身定制。

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比如你突出预防相机效果，它会重心对比相机评分；你关切价钱，它会算每款的性价比。

真实如故很灵验的。

Prompt模板：

帮我相比两款产物：我在接洽购买<某某款浮薄商务札记本A> 和 <某某款浮薄商务札记本B>。需求：- 我时常出差，需要<电板续航长>、<>分量轻>的札记本，也关注<性能和售后处事>。请从规格参数、电板续航测试、用户评价等方面相比A和B，列出各自的优谬误，并根据我的需求给出推选。
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比如我就对比一下Macbook Air和小米札记本吧。

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最独特想的是， Deep Research竟然握到了对于国补的信息，这个就相当的强了。

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10 新闻整合

面前，每天齐有海量新闻知道，贫困的白领很难沿路跟上。

突出是当你需要了解某个热门事件或行业动态的全貌时，更是弯曲。比如就单“AI影视”的话题，接洽新闻散见于科技、财经、致使文娱板块，要赢得全面视角，你可能得读几十篇报谈、翻微博热搜、看行业评论，相当耗时。

而即便插足时辰，也容易堕入信息过载，不知谈哪些是可靠信息，哪些仅仅杂音。

而Deep Research号称一位超等剪辑。它可以在互联网上快速爬取与某个主题接洽的新闻、博客、酬酢媒体考虑，过滤重迭内容，提真金不怕火要津信息，并最终造成一份纵览全局的转头陈说。

致使对热门事件（如某企业收购案、某大型事故），它还能能整理出 时辰线， 列出事件的有始有卒和要津节点。

Prompt模板：

帮我汇总“全球AI行业最新动态”- 触及的子主题包括：主要厂商的近期新闻（新品发布、财报）、各大有热度的AI产物的发布、破圈的作品、跟AI接洽的社会公论等等。 - 请按主题分类转头，并提供具体事实和数据（例如某公司营收增长X%，某国政策要点等），列出开始。- 终末给出对AI行业畴昔6个月趋势的分析判断。

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陈说相当独特想：

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在产物发布上，握到了多数的国产AI产物动态。

致使，在国内可以说是AI短剧里程碑的《快慰岭诡事》，也被握出来了。

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这真实是里程碑，因为标志着，AI短剧初度终显然盈利，天然挣得未几，但是也代表，贸易模式跑通了，这是短剧行业开天辟地的大事。

但是我征服，可能好多AI行业的东谈主，完实足不知谈这部剧。

Deep Research，依然比绝大多数从业者，在常识的广度上，要全面了。

11 写演义

可能我是为数未几的，在用Deep Research写演义的东谈主。

越好意思瞻念的故事，条目越强，逻辑条目越高。突出在影视脚本中，有一个相当经典的表面，叫作念契科夫之枪。

大略真理等于，故事说起的每一个元素齐应在后文出场，否则就莫得必要说起：

“请将一切与故事无关的事物齐从故事中移除。淌若你说第一幕中有把枪挂在墙上，那么在第二幕或者第三幕中这把枪必须辐射，否则就没必要挂在那。”

AI写故事也同样，写故事不是当场散步，而是逻辑和创意共同碰撞出的灵光乍现。

而Deep Research的底座o3，在逻辑推理上，真实强到没边。

亦然为数未几的，能一次性生成几万字的逻辑耦合的演义。

我给寰球看一下我的流，这个场地其实不太能作念模板，因为过于个性化。

我写演义分为两步， 第一步：找尊府、写要津情节点，第二步，写完整的演义。

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第一步我的Prompt如下：

我正在构想一部架空历史魔幻演义，布景肖似于15-16世纪的欧洲文艺回当令期，但我想加入小数真金不怕火金术与魔法元素。请你使用Deep Research，帮我完成以下任务：1. 文化与期间设定：   - 查找文艺回当令期的主要文化特征、社会结构（贵族与苍生的地位对比、城市行会轨制）、日常生涯形态（服装、饮食、礼节等）。   - 我想加入“真金不怕火金术”的超天然设定，请检索真实历史上与真金不怕火金术接洽的文籍或东谈主物（例如帕拉塞尔苏斯），望望他们在履行历史中上演了什么变装。   - 同期查找这段时期在欧洲发生的遑急事件（如主要战乱、王朝更迭）和科技逾越（如火枪、印刷术的发展），列出我可参考的要津年份或里程碑。2. 魔法体系灵感：   - 征集民间传闻或巧妙学文件，望望可以融入的魔法或巫术素材（例如对于魔法阵、符文的说法）。   - 调研其时宗教（如上帝教、异端审判）对“超天然兴隆”的立场，匡助我合理态状魔法师与教会的突破。   - 淌若有肖似的魔幻演义或影视作品参考（如《女巫猎东谈主》《魔秘诀》系列的天下不雅），简要先容它们若何处理“中叶纪+魔法”的设定。3. 变装与情节建议：   - 我但愿主角是一个刚入行的年青真金不怕火金术学徒，请检索有莫得接洽的历史东谈主物或传闻能提供灵感，如真实存在的学徒制磨练过程或著明真金不怕火金术师的遗闻。   - 基于以上信息，建议一个毛糙故事干线：包括主角如安在宫廷或贵族赞助下研究真金不怕火金术，如何面对教会或他国气忿势力等。可以匡助我梳理出5-8个要津情节点。   - 提供一些可能的情谊突破（如贵族姑娘爱上真金不怕火金术学徒、教会里面的暗潮宣战、不同国度攀亲或干戈等），并举出真实历史中肖似的宫廷事件作念参考。4. 注视事项：   - 援用所使用的主要历史或魔幻开始；淌若有特定年份或东谈主物，请标注出处粗浅我交叉验证。   - 关联魔法或真金不怕火金术的内容，淌若莫得富足史实相沿，也请象征“猜想内容”，以便我后续进行改编处理。输出神色：- 先给我一份浓缩版的天下不雅布景摘抄（包含我可以径直用的要津设定）。- 之后详确列出文艺回应历史元素与魔幻魔法元素的参考尊府或灵感开始，并根据我的需求提供章节/情节大纲。- 终末附上可能的结局走向或伏笔请示。
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终末产出的这一些参考和陈说，实在是太过劲了，实在太长了，我就不放全了，放一部分给寰球望望。

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即使是一个短片故事，它也应该有多数的天下不雅和历史研究，把我方落在阿谁期间里，化成一派尘埃，去亲眼看阿谁天下的一切，这才是，一段故事的基础。

这才是，逻辑和事实，你的故事，才富足的鲜嫩。

当我有了这些素材之后，我就可以再跟Deep Research说，根据上头的陈说信息，帮我写出这篇3w字的短篇演义，就参考钢之真金不怕火金术师的格调吧，可以再融入小数点克苏鲁的那种不成名状的懦弱，看成故事的暗线。

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在整整32分钟后，这一部6章的短篇演义，终于完成了。

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我不知谈该用什么言语来描述这篇演义。

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这但是一篇，3w字的演义。

我对于翰墨内容，突出是AI生成的内容，是特地抉剔了，简直莫得能让我明知是AI，但是我还读的下去的演义。

但是，Deep Research写的，每次我齐能读下来，并且是那种，牵引着我往下走的那种读下去，是我真实能感受到城市呼吸，感受到东谈主物的秉性，东谈主物的扞拒，东谈主物的成长孤光，还有那种期间之下，在教会这种短小精悍之下，小人物的安闲和扞拒。

前边的伏笔，在几章之后还能用上，蓝本是这样！蓝本前边出现的元素有这样大的用处！蓝本等于他！这是我在一边读的时候，一边发生的惊奇。

这是优秀的故事，这是好意思满的故事，这是用心编排想象的故事，我实在实在实在太心爱了。

完整的全篇，因为实在太长，我放在飞书文档里了，淌若有想看演义的一又友，可以移步昔日不雅看。

https://datakhazix.feishu.cn/wiki/Tsl1wGzr0iKSYJkh4y9c4MWQnvV?from=from_copylink

真实太好意思瞻念了。

12 写在终末

这篇文章，即使在我依然用了很久，对Deep Research相比老练的情况下去写，依然嗅觉，只可展示Deep Research的冰山一角。

可能还有更多的、更真理真理的玩法，埋藏在深处，在我也还莫得发掘的地域上。

我越来越以为，过劲的AI就像一派大海。

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我拼尽全力，也只可拙见所及。

当你了解的越多，你只会以为越来越感叹，为什么我方懂得这样少。

我方穷尽一世，可能也再也追不上AI进化的要领了。

东谈主之于寰宇，不外如蜉蝣一般细微，不雅天色乍明乍暗，便已是朝生暮死。

既生在这个期间，那又奈何办呢。

拚命奔波、拚命学习吧。

在这个尽量不被期间所淘汰的谈路上。

完。 ‍

来 源 | 数字生命卡兹克 （ID ：Rockhazix ）

作者 | 数字生命卡兹克  ; 剪辑 | 虾饺

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