分享一个我用了2年的深度研究Prompt，半小时帮你搞懂任何陌生领域。

前两天办完大会然后昨天周末跟一个朋友吃饭聊着聊着他突然放下筷子看着我说了一句不是哥们你怎么什么都懂一点我说我不懂啊我懂个屁。他说怎么感觉啥你都能聊一聊什么Harness、什么Claude Code、什么心理学、什么杀戮尖塔2、什么克苏鲁神话你怎么还有时间玩宝可梦popakia你到底一天有多少个小时我当时就愣了一下。因为坦率的说聊天吹牛逼归吹牛逼我真的没觉得自己什么都懂我只是对很多东西好奇然后有一套办法能让我很快地把一个陌生的东西摸个七七八八。他又问什么办法我说一个我自己搞的研究框架加上AI半小时能出一份一两万字的研究报告能帮你贼迅速的入门。他筷子又放下了。然后他说“你把这个东西写出来”。于是就有了今天这篇文章。。。我也不知道对所有人有没有用但这确实是我自己三年前还在金融行业的时候研究公司和行业用的方法论然后后面AI来了各种各样的深度研究也出来了我自己又把这套方法论稍微迭代了一下封装成了给很多AI的深度研究功能用的Prompt能适用于我研究任何东西说实话我觉得这就是这两年用得最顺手的东西之一。不敢说这玩意出来的研究有多透彻但至少能让我快速建立起一个相当完整的认知框架然后在这个框架上再去深挖。这个方法论我之前把它称为。横纵分析法。我先说说这玩意是个什么东西。其实特别简单就两条轴。第一条轴纵向。就是沿着时间线把一个东西从诞生到现在的完整故事给还原出来。它怎么来的谁做的中间经历了什么为什么在某个节点突然爆发了或者突然掉头了你把这条线理清楚你就能理解一个东西大概的历史与因果。第二条轴横向。就是在当下这个时间点把它跟同赛道的其他东西放在一起比。它跟竞品比有什么不同用户为什么选它不选别的它在整个赛道里是什么位置你把这个切面看清楚你就能理解一个东西的位置和差异。然后最关键的一步是把这两条轴交叉起来看。纵向告诉你它是怎么走到今天的横向告诉你它今天站在哪。两条轴一交叉你就能看到一些单独看任何一条轴都看不到的东西。比如它今天的某个优势其实是三年前一个不起眼的决策慢慢积累出来的。比如它今天的某个短板其实是当初一个合理的选择变成了包袱。纵向追时间深度横向追同期广度最后交汇出判断。就这么简单。也是我这两年用的最顺手的一套方法。这个方法其实脱胎于社会科学和语言学的一些经典研究视角。语言学里面有一个非常经典的分析维度是索绪尔提出来的叫历时分析和共时分析。就是你要研究一个东西可以从两个维度入手一个维度是时间维度看它从过去到现在是怎么一步步演变过来的另一个维度是当下维度看它在某一个时间点上处在一个什么样的系统和比较关系里。社会科学里面也有类似的研究视角叫纵向研究和横截面研究。纵向就是追踪一个对象的变化轨迹横截面就是在某个时间点上观察它的截面状态并做横向对比。我就是把这些学术界已经用很久的研究视角抽离一下再结合了一些商业和竞争战略分析的思路搞成了一套用AI来跑的通用研究框架。现在有Prompt版本和Skill版本。也全部开源在我的Github仓库了https://github.com/KKKKhazix/khazix-skillsPrompt版本配合一些有深度研究功能的AI效果会特别好比如ChatGPT的DeepResearch、Claude的深度研究、豆包的专家模式、DeepSeek的专家模式啥的都行并且我特意优化了行文风格使用了部分卡兹克写作skill的能力保证这份报告出来以后你能读的下去而不是如果嚼难啃的天书一般。。。我把Prompt放在这里有需要的朋友直接复制也可以去Github仓库自取# 横纵分析法 Deep Research Prompt 使用方法将下方 Prompt 复制到任何支持 Deep Research 的模型中只需修改开头的「研究对象」一行即可。---## Prompt 正文 横纵分析法 by 数字生命卡兹克## 变量定义研究对象 「此处替换为你的研究对象名」以下所有提到「研究对象」的地方都指代上面定义的内容。使用时只需修改等号右边的内容即可。---你是一位资深的技术与商业研究分析师。请使用「横纵分析法」对「研究对象」进行一份完整的深度研究报告。横纵分析法包含两个维度---### 一、纵向分析Diachronic / Longitudinal沿时间轴完整还原「研究对象」从诞生到现在的发展全貌。要求如下1. **起源追溯**它诞生的背景是什么基于什么技术/理念/需求而来创始团队或核心推动者是谁当时的行业环境是什么样的2. **诞生节点**明确的首次发布/成立/提出时间以及最初的形态和定位。3. **演进历程**从诞生到现在按时间顺序梳理所有关键节点。包括但不限于重大版本更新、融资事件、团队变动、战略转型、技术架构变化、用户规模里程碑、重大合作或收购、公关危机或争议事件。4. **决策逻辑**在每个关键节点上尽可能还原决策背后的原因。为什么选了A而不是B当时面对的约束条件是什么5. **叙事要求**不要写成干巴巴的年表。用故事的方式把发展史串起来让读者能感受到因果关系和时代脉络。越详细、越多元越好把相关的人物、事件、背景信息都拽进来。---### 二、横向分析Synchronic / Cross-sectional以当前时间点为切面将「研究对象」与同赛道的竞品/同类进行全面对比。**首先判断竞品情况**分为三种场景- **场景A无直接竞品。** 如果「研究对象」是一个全新品类或独占性极强的领域没有可直接对比的竞品则跳过逐一对比改为分析它为什么没有竞品是品类太新、壁垒太高、还是市场太小未来最可能从哪个方向冒出竞争者有没有间接替代方案或上一代的解决方式可以作为参照- **场景B少量竞品1-2个。** 逐一深入对比每个竞品展开详细分析。- **场景C竞品充分3个及以上。** 选取最具代表性的3-5个进行对比其余可简要提及。**对比维度**根据「研究对象」的类型灵活调整1. **核心差异对比**- 技术路线/核心方法论/底层逻辑- 产品形态/商业模式/组织结构- 目标用户/受众/适用场景- 核心优势与明显短板- 定价策略/资源投入/规模体量2. **用户视角**每个竞品的真实用户口碑如何社区评价、使用体验中被提及最多的优点和槽点分别是什么用户实际的使用方式和官方定位有没有偏差3. **生态位分析**在整个赛道的版图中「研究对象」占据的是什么位置它填补了什么空白还是在跟谁正面竞争4. **趋势判断**基于横向对比你认为「研究对象」在竞争格局中的走向是什么它的机会和风险各是什么---### 三、写作风格要求这不是一份冷冰冰的咨询报告而是一篇让人能从头读到尾的深度研究。请遵循以下风格要求1. **可读性优先**写得像一篇优质的深度报道或非虚构特稿有节奏感有画面感。读者应该能被内容本身吸引着往下读而不是靠目录跳着看。2. **叙事驱动不是罗列驱动**纵向部分要有故事弧线有起承转合。比如一个产品为什么在某个时间点突然爆发背后的铺垫是什么转折是什么。不要写成2023年1月发布了A2023年3月发布了B这种流水账。3. **观点要有但必须建立在事实之上**鼓励你给出判断和洞察但每一个观点都必须有事实支撑。先摆事实再给判断。如果是推测明确标注。4. **用人话写**避免咨询公司式的套话和空洞的形容词如赋能抓手打造闭环。用具体的细节和例子代替概括性陈述。5. **对比要有温度**横向对比不要写成参数对照表的文字版。要讲清楚每个竞品活成了什么样用户选它的真实理由是什么而不只是罗列功能差异。---### 四、篇幅要求根据「研究对象」的复杂度自适应调整篇幅- **纵向分析**6000-15000字。这是报告的主体篇幅应该最重。历史越长、节点越多的对象靠近上限新生事物靠近下限。核心原则是把故事讲完整、讲透每个关键节点都值得展开写不要为了压缩而跳过重要细节。宁可写长写细也不要蜻蜓点水。- **横向分析**3000-10000字。竞品越多篇幅越长。场景A无竞品可以控制在3000字左右把分析重点放在替代方案和潜在竞争者上。场景C竞品充分每个主要竞品至少展开1500字以上的独立分析不要一笔带过。- **横纵交汇总结**1500-3000字。这是整篇报告的精华段不要写成前面内容的缩写版要给出新的、综合性的判断。- **全文总计**10000-30000字。不要怕长研究报告的价值在于深度和完整度。写到该停的地方自然停但绝不能因为篇幅焦虑而牺牲信息密度。---### 五、输出格式要求1. 先输出纵向分析发展史叙事再输出横向分析竞品对比2. 纵向部分以时间叙事为主线但不要用纯粹的列表格式要有可读性3. 横向部分可以适当使用对比表格辅助但核心分析必须是文字论述4. 在报告最后加一段「横纵交汇」的总结把纵向发展脉络和横向竞争格局结合起来给出你对「研究对象」当前所处位置和未来走向的判断5. 所有信息尽可能标注来源或时间节点确保可追溯6. 如果某些信息无法确认明确标注为推测或未经证实不要编造---### 适用范围说明此分析法适用于以下类型的研究对象- **产品/工具**如 Hermes Agent、Cursor、Claude Code- **公司/组织**如 Anthropic、字节跳动、OpenAI- **技术概念**如 MCP协议、RAG、Agent框架- **人物**如某个行业关键人物的职业轨迹与同期人物的对比请根据「研究对象」的具体类型灵活调整纵向和横向分析中的具体维度。核心原则不变纵向追时间深度横向追同期广度最终交汇出判断。使用方法特别简单把那个研究对象等式后面那个词组直接改成你想要的研究对象就行。比如最近很火的hermes agent、比如Harness、比如CLI、比如Anthropic对于SaaS股有什么冲击等等等等。甚至你想研究《洛克王国世界》、《王者荣耀世界》、伊朗跟美国的战事、川普的反复无常等等等等。什么都可以。我用最近最火的HarnessClaude的深度研究来举个例子吧。我直接把那个Prompt改了一下等式里面换成了Harness然后打开了Claude的深度研究模式。直接发送。然后Claude会跟我确认一下Harness到底是个什么东西我就补充了一下。然后就直接开始了。13分钟以后这篇关于Harness的研究报告就写好了。可以看看效果纵向分析我觉得写的还不错历史给你拉的非常清楚什么时候诞生的什么时候爆发的有哪些关键节点。为什么是这个时间点爆发也非常的有道理。而在横向研究上对比的是Prompt Engineering、Context Engineering和Agent Engineering。我相信任何一个懂Agent的都不会质疑它对比的不专业对吧你可以非常快速的理清跟一些同类概念的区别。还有最后的未来演进方向。这整篇报告大概一万字相信我如果你是对Harness感到好奇想最快速度尽可能全面的了解关于它的一切这篇研究报告几乎比你看到的大多数的汇总文章都要好。全面且易读。研究对象可以是一个产品比如Cursor、Claude Code、Hermes Agent。可以是一个公司比如Anthropic、字节跳动。可以是一个技术概念比如MCP协议、RAG。甚至可以是一个人比如某个行业里的关键人物。Prompt会根据研究对象的类型自动调整纵向和横向分析的侧重点。研究产品就重点看版本迭代和功能对比研究公司就重点看融资历程和商业模式研究人物就重点看职业轨迹和同领域人物对比。如果你平时喜欢用用Cowork、Claude Code或者Codex等等Agent啥的我还把这个方法论做成了一个Skill叫hv-analysis也放在我的Github仓库里开源了。装上之后你直接跟Agent说「帮我研究一下xxx」它就会按照横纵分析法的框架去做。而且这个Skill版本还会自动联网搜索信息、还包了arxiv的API会在你研究一些学术问题的时候自主去查询论文最后还会生成一份排版好的PDF研究报告文风也会更易读比Prompt版本更自由丰富一些。当然我得坦诚的说一下这个方法的局限。它不是万能的。它能帮你在很短的时间内建立一个相当完整的认知框架但它替代不了真正深入的、亲自下场的研究。并且AI搜集到的信息虽然现在AI的模型幻觉已经非常非常低了但是还是可能会出现不准确的情况。所以你不能拿到AI产出的报告就直接当结论用它更像是一个你对这个领域研究的起点帮你快速建立地图然后你再根据这个地图去做更深入的探索。另外一个问题是AI生成的报告质量跟你用的模型和工具有很大关系。用支持DeepResearch或者深度研究的工具效果通常比较好因为它们会真的去联网搜索、验证很多信息一次任务通常都在10分钟以上。但是如果你只能用支持普通联网搜索的AI工具一次就不到一分钟那效果可能确实会大打折扣。我自己的做法是拿到报告之后先快速通读一遍建立框架然后针对我觉得有疑问的点或者特别感兴趣的点再深入去搜更多资料。这个就是横纵分析法生成的AI报告 自己深挖的组合比从零开始的效率高太多了。毕竟这年头在已经有了AI的情况下真的没必要硬生生自己去挖那真的是没苦硬吃。我有时候觉得这个时代做研究真正稀缺的不再是信息而是你对这个世界有多好奇。其实你要说我真的有多博学或者多专业吗那肯定也不是我只是对这个世界多了一点点的好奇而已。就是脑子里随时随地会冒出来一堆问题。这个东西是怎么来的为什么是现在出现的它跟那个东西是什么关系做这件事的人之前在干嘛这些问题如果我想到的时候没有答案我就真的难受我不知道大家有没有这种感觉就是那一种此刻、立刻我就要得到答案的感觉。信息已经像洪水一样了AI让你获取信息的成本趋近于零。但你要问什么问题、从什么角度去看、怎么把散落的信息组织成有意义的判断这些东西AI帮不了你或者说AI只能在你给出方向之后帮你执行但方向本身得你自己定。横纵分析法其实就是我给自己定的一个提问框架。每次面对一个陌生的东西我不需要临时想我应该从哪几个角度去了解它这个框架已经帮我想好了。纵向追时间横向追空间最后交汇出判断三步走完认知框架就搭起来了。它让我不用再跟几年前一样花三天时间去搜集信息现在半小时就能把框架搭起来然后把剩下的时间花在真正有意思的地方就是看着这些信息慢慢拼成一幅完整的图然后突然「啊原来是这样」的那个啊哈的瞬间。那个瞬间太爽了。说实话我也不确定这个方法适合每个人。但如果你也是那种脑子里经常冒出一堆问题又嫌搜集信息太慢的人可以试试。古希腊人说哲学始于惊奇。我觉得吧研究也是始于你对一个东西真的好奇方法和工具都是后面的事好奇心在前面。没有好奇心有再好的方法论也是摆设。有了好奇心哪怕方法笨一点你也总会找到答案的。只不过现在找答案这件事确实比以前快多了。快到你可以对更多的事情。保持好奇。以上既然看到这里了如果觉得不错随手点个赞、在看、转发三连吧如果想第一时间收到推送也可以给我个星标⭐谢谢你看我的文章我们下次再见。/ 作者卡兹克/ 投稿或爆料请联系邮箱wzglyayvirxact.com