### 深度研究任务的元提示词设计与工具选择 #### 1. **元提示词的设计逻辑** - **主动角色定位**：以“我”为主语，将模型从“执行者”转变为“任务规划者”，引导其主动拆解研究流程。 - **五层结构框架**： - **任务拆解**：明确研究目标与子任务。 - **信息入口**：确定数据来源（如政策文件、行业报告）。 - **逻辑链构建**：分析变量间的因果关系与推理路径。 - **结果整合**：将碎片化信息转化为系统性结论。 - **输出优化**：根据用户需求调整答案形式（如预测、分析、对比）。 - **冷启动引导**：通过预设示例（如“预测2025年苹果新品”）帮助模型预设任务类型，提升首次输入的效率。 #### 2. **工具选择与适用场景** - **ChatGPT（o3）**： - **优势**：逻辑链分析能力强，适合复杂推理（如政策对多领域的影响）。 - **适用场景**：深度调研、跨领域对比、因果关系分析。 - **局限**：中文资料抓取效率低于专用工具。 - **夸克浏览器**： - **优势**：中文语境下资料抓取精准，支持本地新闻、政策文件快速提取。 - **适用场景**：高考命题预测、行业数据爬取、资讯整合。 - **局限**：通用逻辑推理能力较弱。 - **Flowith**： - **优势**：高并发搜索与自动任务拆解，适合大规模数据处理。 - **适用场景**：拆解10年高考题目、对比多家企业融资策略。 - **局限**：依赖工具内置模型，逻辑深度略逊于ChatGPT。 #### 3. **深度研究的关键** - **用户需求理解**：清晰定义任务目标（如“预测命题方向” vs “分析政策影响”）。 - **工具匹配**：根据任务复杂度（逻辑分析 vs 数据抓取）选择最优工具。 - **流程稳定性**：通过元提示词结构化任务，减少重复试错，提升研究效率。 #### 4. **总结** - **元提示词**是深度研究的“导航系统”，通过主动规划任务流程，将复杂问题拆解为可执行步骤。 - **工具协同**：ChatGPT（逻辑）、夸克（数据）、Flowith（并发）三者结合，可覆盖多数研究场景。 - **用户价值**：最终目标是通过结构化流程，让AI成为用户认知的“延伸”，而非简单的答案提供者。 通过这样的设计，深度研究任务的执行效率与准确性将显著提升，真正实现从“查资料”到“系统性分析”的跨越。