研究资料到可交付简报

这条链路解决什么问题

手上散着一堆网页、PDF、财报和行业文章，老板要你明天交一份简报。自己读完所有材料再整理，时间根本不够。这条链路的核心思路是：让不同工具各干擅长的事——Perplexity 找源头，Kimi 啃长文，ChatGPT 拼结构，NotebookLM 留底做复核。

Perplexity：找来源，不是找答案

怎么用

打开 Perplexity，切到 Pro Search 模式（免费版也能用，Pro 搜索更深）。不要问"XX 行业怎么样"这种大问题，而是拆成具体的子问题：

• "2025 年 AI 编程助手市场前五名的市场份额"
• "Cursor 和 GitHub Copilot 的定价差异"
• "字节跳动 AI 业务 2024 年营收数据"

关键技巧

• 看引用编号：Perplexity 的回答每句话后面有 [1][2] 这样的引用标记，点进去能看到原始来源。高价值结论务必点进去看一眼，它偶尔会概括过度。
• 用 Focus 过滤：搜索框下面可以选 Academic（学术）、Writing（写作参考）等 Focus 模式。做行业研究选 All，查数据可以试 Academic。
• 搜完导出：每轮搜索结果页面右上角可以复制为 Markdown。把有用的搜索结果批量导出，后面丢给 Kimi 整理会很方便。

这步的产出

一份带来源链接的资料清单：哪些公司、哪些产品、哪些数据点值得继续深挖，以及对应的原始来源 URL。

Kimi：啃长文和中文材料

怎么用

打开 kimi.ai，切到 Agent 模式（不是默认的 Instant）。然后：

1. 上传你手里的 PDF、Word 文档（直接拖进对话框）
2. 贴上 Perplexity 搜到的重要网页链接
3. 给它一个明确的处理指令，比如："请基于以上材料，按照【市场格局】【核心玩家】【关键趋势】【风险点】四个维度整理一份结构化摘要，每个维度附上数据来源"

关键技巧

• 一次对话一个主题：不要在同一个对话里又问行业分析又问技术选型。Kimi 的上下文在单个主题下表现最好。
• 文件数量控制在 10 个以内：虽然它能处理更多，但文件太多检索精度会下降。先上传最核心的材料。
• 中文材料的优势：公众号文章、知乎回答、中文行业报告——这些内容 Kimi 处理得比 Perplexity 和 ChatGPT 都好。如果你的研究偏国内市场，这步多花点时间。

这步的产出

一份按维度整理好的结构化笔记，核心数据和结论已经从原始材料中提取出来。

ChatGPT：拼结构和补缺口

怎么用

把 Kimi 输出的结构化笔记复制到 ChatGPT（建议用 GPT-4o），然后给它一个具体的产出指令：

• "基于以上材料，帮我写一份 2 页的行业简报，结构是：核心结论（3 条）→ 市场格局 → 关键变化 → 风险与机会 → 建议下一步"
• "检查一下这份材料有没有明显的逻辑缺口或数据矛盾"

关键技巧

• 先让它找缺口再让它写：在写最终简报之前，先让 ChatGPT 扫一遍材料："这份研究有没有遗漏的重要维度？数据之间有没有矛盾？"这步能帮你发现 Kimi 没覆盖到的角度。
• 给它格式模板：如果你的团队有固定的简报格式（比如"一页纸""三段式"），直接把格式要求写进 prompt，比让它自由发挥效果好很多。
• 追问比一轮出结果重要：第一版产出通常需要 2-3 轮追问打磨。"第二段的结论依据不够充分，能不能从材料里补一个数据点？""风险部分太笼统了，给出具体的风险场景。"

这步的产出

一份结构完整、逻辑通顺、可以交付的简报初稿。

NotebookLM：留底复核

怎么用

去 notebooklm.google.com 创建一个新 Notebook，把这次研究用到的核心资料（PDF、网页链接、关键文档）全部上传进去。

为什么要这步

• 复核关键结论：简报写完后，把里面的关键结论拿到 NotebookLM 里验证——"我说 XX 公司市场份额是 30%，在上传的资料里有没有对应的来源？"它只基于你给的材料回答，不会编数据。
• 后续追问：老板看完简报追问细节，你可以直接在 NotebookLM 里查，而不是重新翻一遍所有原始材料。
• 团队传承：分享 Notebook 给同事，下次做同类研究不用从头收集资料。

这步的产出

一个可持续使用的知识库，简报的关键结论都能回溯到原始来源。

时间分配参考

总共 1 小时左右，能从散落资料到一份可交付简报。手动做同样的事通常需要半天到一天。

灵活调整

• 材料主要是中文：先 Kimi 后 Perplexity。让 Kimi 先把中文材料啃完，再用 Perplexity 补英文来源和权威数据。
• 对行业完全陌生：先 Perplexity 后 Kimi。先用 Perplexity 搜出行业地图，再把找到的材料丢给 Kimi 深度处理。
• 时间极紧张（30 分钟内）：只用 Perplexity + ChatGPT，跳过 Kimi 和 NotebookLM。质量会打折扣但速度最快。