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Raw Blame History

创建深度研究提示任务

此任务有助于为各种类型的深度分析创建全面的研究提示。它可以处理来自头脑风暴会议、项目简报、市场研究或特定研究问题的输入，以生成用于更深入调查的目标提示。

目的

生成结构良好的研究提示，以便：

定义明确的研究目标和范围
指定适当的研究方法
概述预期的可交付成果和格式
指导对复杂主题的系统性调查
确保捕获可操作的见解

研究类型选择

关键：首先，根据用户的需求和他们提供的任何输入文件，帮助用户选择最合适的研究重点。

1. 研究重点选项

向用户呈现这些编号的选项：

产品验证研究
- 验证产品假设和市场契合度
- 测试关于用户需求和解决方案的假设
- 评估技术和业务可行性
- 识别风险和缓解策略
市场机会研究
- 分析市场规模和增长潜力
- 识别市场细分和动态
- 评估市场进入策略
- 评估时机和市场准备情况
用户与客户研究
- 深入研究用户画像和行为
- 理解待办任务和痛点
- 绘制客户旅程和接触点
- 分析支付意愿和价值感知
竞争情报研究
- 详细的竞争对手分析和定位
- 功能和能力比较
- 商业模式和战略分析
- 识别竞争优势和差距
技术与创新研究
- 评估技术趋势和可能性
- 评估技术方法和架构
- 识别新兴技术和颠覆性技术
- 分析自建、购买与合作的选项
行业与生态系统研究
- 绘制行业价值链和动态
- 识别关键参与者和关系
- 分析法规和合规因素
- 理解合作机会
战略选项研究
- 评估不同的战略方向
- 评估商业模式替代方案
- 分析市场进入策略
- 考虑扩张和扩展路径
风险与可行性研究
- 识别和评估各种风险因素
- 评估实施挑战
- 分析资源需求
- 考虑法规和法律影响
自定义研究重点
- 用户定义的研究目标
- 专业领域调查
- 跨职能研究需求

2. 输入处理

如果提供了项目简报：

提取关键产品概念和目标
识别目标用户和用例
注意技术约束和偏好
突出不确定性和假设

如果提供了头脑风暴结果：

综合主要思想和主题
识别需要验证的领域
提取要测试的假设
注意要探索的创意方向

如果提供了市场研究：

在已识别的机会上进行构建
深化特定的市场见解
验证初步发现
探索相邻的可能性

如果从头开始：

通过问题收集基本背景
定义问题空间
澄清研究目标
建立成功标准

流程

3. 研究提示结构

关键：与用户协作制定一个包含这些组成部分的全面研究提示。

A. 研究目标

关键：与用户协作，阐明清晰、具体的研究目标。

主要研究目标和目的
研究将为哪些关键决策提供信息
研究的成功标准
约束和边界

B. 研究问题

关键：与用户协作，按主题组织制定具体的、可操作的研究问题。

核心问题：

必须回答的核心问题
问题的优先级排序
问题之间的依赖关系

支持性问题：

额外的背景构建问题
可有可无的见解
面向未来的考虑

C. 研究方法

数据收集方法：

二手研究来源
一手研究方法（如果适用）
数据质量要求
来源可信度标准

分析框架：

要应用的具体框架
比较标准
评估方法
综合方法

D. 输出要求

格式规范：

执行摘要要求
详细发现的结构
视觉/表格演示
支持文档

关键可交付成果：

必须有的部分和见解
决策支持元素
面向行动的建议 -- 风险和不确定性文档

4. 提示生成

研究提示模板：

## 研究目标

[清晰陈述本研究旨在实现的目标]

## 背景情况

[来自项目简报、头脑风暴或其他输入的相关信息]

## 研究问题

### 主要问题（必须回答）

1. [具体的、可操作的问题]
2. [具体的、可操作的问题]
   ...

### 次要问题（最好有）

1. [支持性问题]
2. [支持性问题]
   ...

## 研究方法

### 信息来源

- [具体来源类型和优先级]

### 分析框架

- [要应用的具体框架]

### 数据要求

- [质量、时效性、可信度需求]

## 预期可交付成果

### 执行摘要

- 关键发现和见解
- 关键影响
- 建议的行动

### 详细分析

[根据研究类型需要的具体部分]

### 支持材料

- 数据表
- 比较矩阵
- 源文档

## 成功标准

[如何评估研究是否达到其目标]

## 时间表和优先级

[如果适用，任何时间限制或分期]

5. 审查和完善

呈现完整的提示
- 显示完整的研究提示
- 解释关键要素和理由
- 突出任何假设
收集反馈
- 目标是否清晰正确？
- 问题是否解决了所有疑虑？
- 范围是否合适？
- 输出要求是否足够？
根据需要进行完善
- 采纳用户反馈
- 调整范围或重点
- 添加缺失的元素
- 澄清模糊之处

6. 后续步骤指导

执行选项：

与AI研究助理一起使用：将此提示提供给具有研究能力的AI模型
指导人工研究：作为人工研究工作的框架
混合方法：使用此结构结合AI和人工研究

集成点：

研究结果将如何融入下一阶段
哪些团队成员应该审查结果
如何验证研究结果
何时重新审视或扩展研究

重要说明

研究提示的质量直接影响所收集见解的质量
研究问题要具体而非笼统
同时考虑当前状态和未来影响
在全面性和专注性之间取得平衡
清晰地记录假设和限制
根据初步发现计划迭代完善

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