半小時就能搞懂一個新領域，如何用AI快速建立認知框架？
原文標題：《分享一個我用了 2 年的深度研究 Prompt，半小時幫你搞懂任何陌生領域。》
原文作者：數字生命卡茲克
前兩天辦完大會，然後昨天週末跟一個朋友吃飯，聊著聊著他突然放下筷子看著我說了一句，不是哥們，你怎麼什麼都懂一點？
我說我不懂啊。
他說怎麼感覺啥你都能聊一聊，什麼 Harness、什麼 Claude Code、什麼心理學、什麼殺戮尖塔 2、什麼克蘇魯神話，你怎麼還有時間玩寶可夢 popakia，你到底一天有多少個小時？
我當時就愣了一下。
因為坦率的說，聊天吹牛逼歸吹牛逼，我真的沒覺得自己什麼都懂，我只是對很多東西好奇，然後有一套辦法能讓我很快地把一個陌生的東西摸個七七八八。
他又問，什麼辦法？
我說，一個我自己搞的研究框架，加上 AI，半小時能出一份一兩萬字的研究報告，能幫你賊迅速的入門。
他筷子又放下了。
然後他說，「你把這個東西寫出來」。
於是就有了今天這篇文章。。。
我也不知道對所有人有沒有用，但這確實是我自己三年前還在金融行業的時候，研究公司和行業用的方法論，然後後面 AI 來了，各種各樣的深度研究也出來了，我自己又把這套方法論稍微迭代了一下，封裝成了給很多 AI 的深度研究功能用的 Prompt，能適用於我研究任何東西，說實話，我覺得這就是這兩年用得最順手的東西之一。
不敢說這玩意出來的研究有多透彻，但至少能讓我快速建立起一個相當完整的認知框架，然後在這個框架上再去深挖。
這個方法論，我之前把它稱為。
橫縱分析法。
我先說說這玩意是個什麼東西。
其實特別簡單，就兩條軸。
第一條軸，縱向。就是沿著時間線，把一個東西從誕生到現在的完整故事給還原出來。它怎麼來的？誰做的？中間經歷了什麼？為什麼在某個節點突然爆發了，或者突然掉頭了？你把這條線理清楚，你就能理解一個東西大概的歷史與因果。
第二條軸，橫向。就是在當下這個時間點，把它跟同賽道的其他東西放在一起比。它跟競品比有什麼不同？用戶為什麼選它不選別的？它在整個賽道裡是什麼位置？你把這個切面看清楚，你就能理解一個東西的位置和差異。
然後最關鍵的一步，是把這兩條軸交叉起來看。
縱向告訴你它是怎麼走到今天的，橫向告訴你它今天站在哪。兩條軸一交叉，你就能看到一些單獨看任何一條軸都看不到的東西。比如它今天的某個優勢，其實是三年前一個不起眼的決策慢慢積累出來的。比如它今天的某個短板，其實是當初一個合理的選擇變成了包袱。
縱向追時間深度，橫向追同期廣度，最後交會出判斷。
就這麼簡單。
也是我這兩年用的最順手的一套方法。
這個方法其實脫胎於社會科學和語言學的一些經典研究視角。
語言學裡面有一個非常經典的分析維度，是索緒爾提出來的，叫歷時分析和共時分析。
就是你要研究一個東西，可以從兩個維度入手，一個維度是時間維度，看它從過去到現在是怎麼一步步演變過來的，另一個維度是當下維度，看它在某一個時間點上，處在一個什麼樣的系統和比較關係裡。
社會科學裡面也有類似的研究視角，叫縱向研究和橫截面研究。縱向就是追蹤一個對象的變化軌跡，橫截面就是在某個時間點上觀察它的截面狀態，並做橫向對比。
我就是把這些學術界已經用很久的研究視角抽離一下，再結合了一些商業和競爭戰略分析的思路，搞成了一套用 AI 來跑的通用研究框架。
現在有 Prompt 版本和 Skill 版本
也全部開源在我的 Github 倉庫了：
https://github.com/KKKKhazix/khazix-skills
Prompt 版本配合一些有深度研究功能的 AI 效果會特別好，比如 ChatGPT 的 DeepResearch、Claude 的深度研究、豆包的專家模式、DeepSeek 的專家模式啥的，都行，並且我特意優化了行文風格，使用了部分卡茲克寫作 skill 的能力，保證這份報告出來以後，你能讀的下去，而不是如果嚼難啃的天書一般。。。
我把 Prompt 放在這裡，有需要的朋友直接複製，也可以去 Github 倉庫自取：
使用方法特別簡單，把那個研究對象等式後面那個詞組，直接改成你想要的研究對象就行。
比如最近很火的 hermes agent、比如 Harness、比如 CLI、比如 Anthropic 對於 SaaS 股有什麼衝擊等等等等。
甚至你想研究《洛克王國世界》、《王者榮耀世界》、伊朗跟美國的戰事、川普的反覆無常等等等等。
什麼都可以。
我用最近最火的 Harness+Claude 的深度研究來舉個例子吧。
我直接把那個 Prompt 改了一下，等式裡面換成了 Harness，然後打開了 Claude 的深度研究模式。
直接發送。
然後 Claude 會跟我確認一下 Harness 到底是個什麼東西，我就補充了一下。
然後就直接開始了。
13 分鐘以後，這篇關於 Harness 的研究報告就寫好了。
可以看看效果，縱向分析我覺得寫的還不錯，歷史給你拉的非常清楚，什麼時候誕生的，什麼時候爆發的，有哪些關鍵節點。
為什麼是這個時間點爆發也非常的有道理。
而在橫向研究上，對比的是 Prompt Engineering、Context Engineering 和 Agent Engineering。
我相信任何一個懂 Agent 的，都不會質疑它對比的不專業對吧，你可以非常快速的理清跟一些同類概念的區別。
還有最後的未來演進方向。
這整篇報告大概一萬字，相信我，如果你是對 Harness 感到好奇，想最快速度盡可能全面的了解關於它的一切，這篇研究報告，幾乎比你看到的大多數的彙總文章，都要好。
全面且易讀。
研究對象可以是一個產品，比如 Cursor、Claude Code、Hermes Agent。可以是一個公司，比如 Anthropic、字節跳動。可以是一個技術概念，比如 MCP 協議、RAG。甚至可以是一個人，比如某個行業裡的關鍵人物。
Prompt 會根據研究對象的類型，自動調整縱向和橫向分析的側重點。研究產品就重點看版本迭代和功能對比，研究公司就重點看融資歷程和商業模式，研究人物就重點看職業軌跡和同領域人物對比。
如果你平時喜歡用用 Cowork、Claude Code 或者 Codex 等等 Agent 啥的，我還把這個方法論做成了一個 Skill，叫 hv-analysis，也放在我的 Github 倉庫裡開源了。
裝上之後你直接跟 Agent 說「幫我研究一下 xxx」，它就會按照橫縱分析法的框架去做。
而且這個 Skill 版本還會自動聯網搜索資訊、還包了 arxiv 的 API，會在你研究一些學術問題的時候自主去查詢論文，最後還會生成一份排版好的 PDF 研究報告，文風也會更易讀，比 Prompt 版本更自由豐富一些。
當然，我得坦誠的說一下這個方法的局限。
它不是萬能的。
它能幫你在很短的時間內建立一個相當完整的認知框架，但它替代不了真正深入的、親自下場的研究。
並且 AI 收集到的資訊雖然現在 AI 的模型幻覺已經非常非常低了，但是還是可能會出現不准確的情況。
所以你不能拿到 AI 產出的報告就直接當結論用，它更像是一個你對這個領域研究的起點，幫你快速建立地圖，然後你再根據這個地圖去做更深入的探索。
另外一個問題是，AI 生成的報告質量跟你用的模型和工具有很大關係。用支持 DeepResearch 或者深度研究的工具效果通常比較好，因為它們會真的去聯網搜索、驗證很多資訊，一次任務通常都在 10 分鐘以上。
但是如果你只能用支持普通聯網搜索的 AI 工具，一次就不到一分鐘，那效果可能確實會大打折扣。
我自己的做法是，拿到報告之後，先快速通讀一遍建立框架，然後針對我覺得有疑問的點或者特別感興趣的點，再深入去搜更多資料。
這個就是橫縱分析法生成的 AI 報告 + 自己深挖的組合，比從零開始的效率高太多了。
畢竟這年頭，在已經有了 AI 的情況下，真的沒必要硬生生自己去挖，那真的是沒苦硬吃。
我有時候覺得，這個時代做研究，真正稀缺的不再是資訊，而是你對這個世界有多好奇。
其實你要說我真的有多博學或者多專業嗎，那肯定也不是，我只是對這個世界，多了一點點的好奇而已。
就是腦子裡隨時隨地會冒出來一堆問題。
這個東西是怎麼來的？為什麼是現在出現的？它跟那個東西是什麼關係？做這件事的人之前在幹嘛？這些問題如果我想到的時候，沒有答案，我就真的難受，我不知道大家有沒有這種感覺，就是那一種，此刻、立刻，我就要得到答案的感覺。
資訊已經像洪水一樣了，AI 讓你獲取資訊的成本趨近於零。
但你要問什麼問題、從什麼角度去看、怎麼把散落的資訊組織成有意義的判斷，這些東西 AI 幫不了你，或者說，AI 只能在你給出方向之後幫你執行，但方向本身得你自己定。
橫縱分析法其實就是我給自己定的一個提問框架。每次面對一個陌生的東西，我不需要臨時想我應該從哪幾個角度去了解它，這個框架已經幫我想好了。
縱向追時間，橫向追空間，最後交匯出判斷，三步走完，認知框架就搭起來了。
它讓我不用再跟幾年前一樣，花三天時間去搜集資訊，現在，半小時就能把框架搭起來，然後把剩下的時間花在真正有意思的地方，就是看著這些資訊慢慢拼成一幅完整的圖，然後突然「啊，原來是這樣」的那個啊哈的瞬間。
那個瞬間太爽了。
說實話我也不確定這個方法適合每個人。
但如果你也是那種，腦子裡經常冒出一堆問題，又嫌搜集資訊太慢的人，可以試試。
古希臘人說，哲學始於驚奇。
我覺得吧，研究也是，始於你對一個東西真的好奇，方法和工具都是後面的事，好奇心在前面。
沒有好奇心，有再好的方法論也是擺設。
有了好奇心，哪怕方法笨一點，你也總會找到答案的。
只不過現在，找答案這件事，確實比以前快多了。
快到你可以對更多的事情。
保持好奇。
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