普通人用 Codex 研究行业的 4 个提示词(附完整模板)

简介: 本文介绍一套高效研究陌生行业的四步法:①画行业地图厘清链条;②建结构化知识库归档资料;③对比两个差异案例辨析真相;④生成25分钟学习包+自测题验证理解。方法适配Codex、WorkBuddy等AI工具,强调证据分级与问题闭环,助你快速建立扎实认知。(239字)

研究一个陌生行业,最烦的情况是:搜了半天,资料越堆越多,自己还是说不清这个行业到底怎么回事。

这次我拿AI漫剧试了试Codex。先让它画行业地图,再整理资料和案例、补网友反馈,最后做成一份25分钟学习包。跑完这一轮,我已经能讲清这个行业怎么运转、钱从哪里来,也知道哪些数字暂时不能信。

这套方法换成WorkBuddy、Loomy、千问办公或其他能查资料、读写文件的智能体也能用。下面直接给步骤和提示词。

01 先把行业画出来

一上来别问“请全面分析这个行业”。这种问题太大,智能体通常会给你一份什么都有、什么都不够深的报告。

先告诉它你为什么要研究,再让它把行业拆开。产品从哪里来,经过谁生产和分发,钱怎样回来。先把这几件事弄清楚,后面的资料才知道往哪里放。

提示词:

我需要快速了解【行业名称】,目的是【写文章/准备求职/判断机会/参加会议】。请先定义研究范围,并从产品来源、生产过程、分发渠道、收入方式和主要风险几个方面整理行业地图。遇到不同定义时分别说明,暂时不要替我判断这个行业值不值得进入。

拿AI漫剧举例,可以先分成故事和IP、内容生产、平台分发、商业回款。视频模型属于生产,网文改编属于内容来源,平台扶持属于分发,分账和投流属于回款。

这样再看到“模型进步”“播放量上涨”“公司开始布局”,你就知道它们说的不是一回事。

02 别让资料一直留在聊天框里

聊天记录一长,下次再打开,背景又要重新讲一遍。我会让智能体直接建一个行业文件夹,把总地图、资料索引、案例和没解决的问题都放进去。

这里最有用的是资料索引。每条资料留下标题、链接、日期,再写一句它到底能说明什么。

政策原文和平台页面可以当底稿。公司谈自己的成本和收入,要标成公司自述。媒体给出的市场数据,要留下统计时间和样本。网友评论适合帮我们找问题,不能拿来代表整个行业。

提示词:

请在【文件夹或项目名称】中建立一个【行业名称】知识库,包含行业地图、资料索引、案例、公开反馈和未解决问题。正文使用Markdown,资料索引可以使用CSV。把资料分成原始事实、当事人自述、第三方分析和公开讨论,保留链接与发布日期。每条资料写清楚它能证明什么,缺少证据的地方标记为“待验证”。

我现在看见一条数据,都会多问一句:“这条资料最多能证明到哪一步?”

比如一家公司说成本下降了一半,最多只能确认这家公司公开说过。要写成整个行业的平均水平,还得继续找数据。

03 找两个不一样的案例对着看

案例全选爆款,很容易把行业看得太乐观。找两个走法不同的项目放在一起,很多区别一下就出来了。

研究AI漫剧时,我比较了《丧尸清道夫》和《罪妻战神》。《丧尸清道夫》是一支3分34秒的AI原创短片,它说明个人创作者已经能用AI做出有传播力的作品。但它没有连续更新、投流、分账和长期留存数据,暂时不能用来证明漫剧生意已经跑通。

《罪妻战神》有多季更新、观众催更和题材扩展,更适合看连续生产和长期经营。相关数字主要来自媒体和平台快照,我不会把它们直接当成财务结果。

社交媒体也要搜。大家夸什么,说明产品价值可能在哪里;大家总在骂什么,就是下一轮要查的问题。“月入”“骗局”“团队解散”这些标题只能说明有人在讨论,里面的金额和人数还得回到原始页面核对。

提示词:

请为【行业名称】选择两个差异明显的案例,一个用于观察产品如何获得关注,另一个用于观察持续经营和商业回款。分别说明它们能证明什么、还不能证明什么。同时整理公开社交媒体中的正向反馈、负向反馈和高频争议,把讨论话题与已经核实的事实分开,并据此更新未解决问题清单。

04 最后做个25分钟小测

资料搜完先别急着写文章。我会让智能体把内容压成一份25分钟学习包,再出五道自测题。

如果看完以后,你能讲清这个行业提供什么、谁在参与、钱从哪里来、两个案例分别说明什么,还知道哪些地方缺证据,第一轮研究就够用了。

提示词:

请把当前知识库整理成一份25分钟学习包,面向完全不了解这个行业的人。内容包括一句核心判断、行业地图、两个反差案例、收入路径、真实反馈和五道自测题。动态数据保留来源与日期,没有证据的地方直接写“待验证”。完成后列出最值得继续研究的三个问题。

如果只有一个小时,先把这四步跑完,别急着把所有资料搜齐。下一次不管打开Codex、WorkBuddy还是Loomy,继续更新同一套文件就行。

相关文章
|
4天前
|
API 数据安全/隐私保护 开发者
GPT-6 Astra 在 Plus 订阅中不显示的原因及 Chat、Work、Codex 入口差异解析
本文详解ChatGPT Plus用户如何正确查找GPT-6 Astra:它不在普通Chat界面,而需通过Work或Codex入口访问;权限按套餐逐步开放,需核对账号、工作区、客户端版本及官方开放进度。排查请按入口→账号→版本顺序进行。
|
8天前
|
缓存
阿里云Token Plan的Credits是如何计费的?1个Credits相当于多少Token?
阿里云百炼Token Plan采用动态Credits计费,1 Credits不固定对应Token数,实际消耗由模型类型、Token用量、思考模式及工具调用等共同决定。以qwen3.6-plus为例,输入/缓存/输出Token折算系数各异,百万Tokens成本低至1.12元,较按量计费最高省44%。新用户赠7000万Tokens。在阿里云百炼官网:https://t.aliyun.com/U/fPVHqY 免费领取千万Tokens
|
1天前
|
IDE 编译器 开发工具
【最新最全】CodeBlocks下载安装汉化一篇讲透(2种安装方式)
Code::Blocks 是一款免费开源、跨平台的 C/C++ 集成开发环境(IDE),内置 MinGW 编译器,安装即用,轻量快捷,广泛用于教学与入门开发。(239字)
|
5天前
|
人工智能 自然语言处理 监控
不止降本增效:AI智能客服如何成为企业业务增长新引擎
瓴羊Quick Service是阿里云推出的企业级智能客服平台,融合大模型与AI Agent技术,实现从“被动应答”到“主动服务+任务执行”的跃迁。支持多渠道接入、多模型灵活切换,AI问答准确率达93%,可自动查物流、改地址、催发货等,助力企业降本增效、转化销售、驱动决策,真正将客服升级为“增长引擎”。
|
3天前
|
存储 人工智能 自然语言处理
从SaaS到私有化:主流智能客服系统深度盘点
2026年,智能客服部署逻辑已从“要不要上”转向“装在哪里”。阿里云瓴羊Quick Service支持SaaS、私有化、混合云三模部署,兼顾数据安全与敏捷落地;融合大模型与AI Agent,实现93%问答准确率及查物流、退款等“答办一体”能力,助力企业从成本中心迈向增长引擎。(239字)
|
3天前
|
JSON 缓存 数据处理
知识库实战篇:CLI 装配一台带权限视图的客服整机
本集实战搭建“客服整机”:基于暖屋家具场景,构建员工(全量库)与客户(6份公开文档)双入口,实现物理隔离+角色提示双重权限管控;通过六档攻防测试,验证敏感信息零泄露;全程 CLI 操作,含服务创建、发版护栏与成本测算,展现知识库工程化落地全流程。(239字)
知识库实战篇:CLI 装配一台带权限视图的客服整机
|
5天前
|
API
阿里云TokenPlan如何接入百炼使用?需要配套专属 Base URL + API Key
阿里云百炼Token Plan仅限华北2(北京)地域,需专属Base URL与API Key接入。个人/团队版API Key入口不同,官网提供优惠券及详细教程。在阿里云百炼官网:https://t.aliyun.com/U/fPVHqY 免费领取千万Tokens
51 2
|
5天前
|
人工智能 自然语言处理 安全
2026 智能客服选型实操手册:从 “回答问题” 到 “解决问题”
2026年智能客服迈入“能办事”新阶段。阿里云瓴羊Quick Service作为企业级AI客服平台,以AI Agent为核心,实现从“回答问题”到“自主执行退款、改地址等全流程业务”的跨越,支持多模型集成、深度语义理解与全链路闭环,已服务中国移动、上汽、星巴克等百余家头部企业。
|
5天前
|
SQL 存储 人工智能
Ossie ,会不会成为“开源 Palantir”的起点?
如果企业未来确实需要走向本体论,语义层很可能不是一个迟早要被替换掉的过渡方案,而是一条更现实的建设起点。

热门文章

最新文章