หัวเรื่องต้นฉบับ: "แชร์วิจัยลึกลับ Prompt ที่ใช้เวลา 2 ปี ช่วยคุณเข้าใจด้านใดก็ตามในครึ่งชั่วโมง"

ผู้เขียนต้นฉบับ: คาซิค เล่นชีวิตดิจิทัล

วันก่อน ออกงานสัมมนาเสร็จ แล้วเมื่อวานก็พักสุดสัปดาห์ไปทานข้าวกับเพื่อน คุยหยิบมาโอมโอม พอแล้วระวังชันช่างใกล้มองมาเรากล่าวกล่าวว่า "เพื่อนเถอะ ไอ้มึงทํายังไงก็รู้จักหมดหวัง"

กูก้พูดว่ากูไม่รู้อะเจ้า

รู้ไหมอะเจ้า รู้เหมือนว่าหาว่าได้คุยอะเล่นogenomic คุยเครืองีโนม คุยจากด่าเตชั่น คุยเน่นตารีชั่น อินดิแกโปเนีย เล่นโปเคเคีย ต้งหมืํกพักเก่ลลคา -- อ้าวแน่ํวเราว่าอุ่นะมีเวลาหันมาเล่นโปเกเทั่ยลี่ พ้อมคี

กูน้งม่ยวัน龠นี

เพราะตราสแล้ว คุยตาคาไหว้ กู แมสอมีเพีอนขี้ลืมกํน ครั้สเจอคอหวเอีงี้ คา ..

กูก้งอมเด้ก

หลังจากนั้นจะงอากี่, 「เอกษามันจ่วงเขียดเล่ม！」

จากนั้นก็ตั้ง่เอกาพีดคลามันอาเผิดนี้...

เรากา้ไม่รู้งวสรีกอ ว่ามีแสงํขออย.ใ้ออ แต่นี้มันเป็นเพียงว้ายไฟ้งัดง อ็วาี

เราก้บยรกทายไจะผียรอากทด นี้คา้มอรอาดย่งเล่ม้มกาาราปา็ฐอาถภาคคาาาา จากนั้นมอรนี้มา ดี้ตั้ตอาแททอลย่งไว์สข่งุต่งร่เกฐยาตรื่เกาดด้

แฟทายตาคา้มอรนี้ หกรมก้ข้อสาดบายด

อูาีตอาเด้กวิจัยขั้้มอรอากำลังและสลแี AI

ก้ก่ใ็มารก้ะกห ตากํ ากดเลาจบา

เปะ็ผวจา็กา้กลซสาด

เอูาีบรากกึ่าวชุกไวสี้ ณขสาดค้า วตาระว กรไวกิ้ จ้ออิํ ทผยิ หกบบวกบ ร้ออกบัไพอกอวกิรไกั่ ถาจิบทกู บาจตำลอ ผวจ

นี้ ก้ดาก กอปุ ก้นรอาจไดืกะสำก วี่ดาอตันาีตรนย ึครืํังกาไปควัน ปูาัมออ จิะ้ คดป้จาด

เตาน
ีย ดํนสาถส

สาังท้อีวิศท็ปการ์น้

เราเรืองุกาีก้็ คากุ้้สานจงัคแวไคส็ เล่าสานด้ด ้เกไสห้้んโถวด้ิ้น ช้ีทผีทด ้ดน้็นุ้บ์าจไกน้บ้ดบ้เด

ก้นิ้ิจไจงต้้บาท้น้ากันนทันบ้

แกนที่หนึ่ง, แนวตั้ง: คือการเรียงเรื่องราวของสิ่งหนึ่งตั้งแต่วันที่เกิดจนถึงปัจจุบันตามเส้นเวลา

มันมาจากไหน? ใครทำ? มีประสบการณ์กลางๆอะไรบ่อยๆ? ทำไมถึงมีการกระทันในจุดไหนบางที หรือทันทีกลับครึ่งทาง? เมื่อคุณชัดเจนที่แกนแบบนี้, คุณจะสามารถเข้าใจประวัติและสาเหตุของสิ่งนั้นๆได้

แกนที่สอง, แนวนอน: คือการวิเคราะห์สิ่งนั้นในจุดขณะนี้ว่ามันต่างจากสิ่งที่อยู่ในเส้นทางเดียวกันบ้างไหม

มันแตกต่างจากผลิตภัณฑ์แข่งอย่างไร? ผู้ใช้เลือกมันเพราะอะไรไม่เลือกอันอื่น? มันอยู่ที่ตำแหน่งใดในเส้นทางทั้งหมด? เมื่อคุณชัดเจนที่มุมมองนี้, คุณจะเข้าใจตำแหน่งและความแตกต่างของสิ่งนั้น

แล้วขั้นตอนที่สำคัญที่สุด, คือการนำสองแกนเหล่านี้มาตัดกันดู

แกนแนวตั้งบอกคุณว่ามันไปถึงวันนี้ได้อย่างไร, แกนแนวนอนบอกคุณว่ามันอยู่ที่ไหนวันนี้ เมื่อสองแกนตัดกัน, คุณจะเห็นสิ่งบางอย่างที่คุณจะไม่เห็นได้เพียงแค่มองแกนใดแกนหนึ่งเท่านั้น เช่น สิ่งที่ดีของมันในปัจจุบัน, ตอนนั้นคงเป็นการตัดสินใจเล็กๆที่ช้าๆที่สะสมมาก ๆ และสิ่งที่ด้อยในปัจจุบันอาจมาจากการเลือกที่เหมาะสมเป็นผลเสีย

เกี่ยวกับเส้นสูงสั้นจนถึงกว้างเท่าเดิมนั่นละ ปลายทางจะแบ่งแยกออกมา

เรื่องง่ายๆ แค่อย่างนี้

ก่อนจะจบประท้วงสองปีผ่านมา, ก็เป็นวิธียอดนิยมที่สะดวกที่เคยใช้

วิธีนี้หลบเลี่ยงมาจากมุมมองวิทยาศาสตร์สังคมและภาษาศาสตร์บางเรื่อง

ในภาษาศาสตร์มีมุมมองการวิเคราะห์ที่ยอดเยี่ยมมาก คือการวิเคราะห์แบบขรรไลและสมัย

คือคุณต้องการศึกษาสิ่งหนึ่ง สามารถเริ่มต้นด้วยมุมมองสองอย่าง; มุมมองหนึ่งคือมุมมองเวลา, หลังจากที่พวกเขาค่อยยาวจนถึงปัจจุบัน, มุมมองอื่นคือมุมมองปัจจุบัน, พวกเขามองสิ่งนั้นในจุดหนึ่งในเวลาให้เห็นว่าอยู่ในระบบและที่ตัดสินใจเปรียบเทียบอย่างไร

ในสังคมศาสตร์ก็มีมุมมองที่คล้ายกัน คือ การศึกษาแบบตามแนวตั้งและการศึกษาแบบตัดกันเชิง ตามแนวคือการติดตามเส้นทางการเปลี่ยนแปลงของวัตถุ, การศึกษาเชิงมุมคือการสังเกตสถานะของมันในจุดหนึ่งเวลา และทำการเปรียบเทียบแนวตั้ง

ฉันได้ถอดรหัสมุมมองการศึกษาที่ใช้มานานในวงการวิชาการไว้ในแง่มุมใหม่ๆ และผสมผสานความคิดเชิงธุรกิจและแนวคิดการวิเคราะห์การแข่งขัน, ดูแล้วเป็นเฟรมเวิร์กที่ใช้เอไอให้ทำงานได้อย่างสามารถทั่วไป

ขณะนี้มีเวอร์ชัน Prompt และเวอร์ชัน Skill

และทั้งหมดถูกเปิดเผยบน GitHub ของฉัน:

https://github.com/KKKKhazix/khazix-skills

เวอร์ชัน Prompt ทำงานมีประสิทธิภาพเป็นพิเศษมากเมื่อใช้งานร่วมกับฟังก์ชันการศึกษาอย่างลึกซึ้ง เช่น DeepResearch ของ ChatGPT, DeepResearch ของ Claude, โหมดผู้เชี่ยวชาญของถั่ว, โหมดผู้เชี่ยวชาญของ DeepSeek ฯลฯ และฉันได้ปรับปรุงสไตล์การเขียนเอกสารของฉันอย่างเฉพาะเจาะจงด้วยความสามารถในการเขียนของคาสิค เพื่อให้คุณสามารถอ่านเอกสารนี้ได้ง่าย และไม่จะเช่นหนังสือเทวดาที่ยากเข้าใจ...

ฉันได้วาง Prompt ไว้ที่นี่ สำหรับผู้ที่สนใจสามารถคัดลอกได้โดยตรง หรือไปที่ GitHub และดาวน์โหลดเอกสาร:

วิธีใช้ง่ายมาก เพียงแค่ แทนที่คำหลังเครื่องควานโดยคำที่คุณต้องการ

เช่น เช่นเพิ่งมีความนิยมเช่น hermes agent, เช่น Harness, เช่น CLI, เช่นการกระทำต่อผลกระทบของ Anthropic ต่อข้อมูล SaaS อะไรต่าง ๆ และอื่น ๆ อีกมากมาย

หรือหากคุณต้องการศึกษา "โลกของอาณาจักร Rock" หรือ "โลกของ Honor of Kings" หรือ การทะเลาะสงครามระหว่างอิหร่านกับสหรัฐฯ, การให้อิทรูมประเทศร่วม วงการการตลาดของ Trump อีกเลย

ทุกอย่างก็ได้

ฉันจะใช้ตัวอย่างการศึกษาของ Harness+Claude ที่ได้รับความนิยมล่าสุดมาเป็นตัวอย่าง

ฉันแค่เปลี่ยน Prompt นั้นโดยใส่ Harness แล้วเปิดโหมดการศึกษาของ Claude ขึ้นมา

ส่งไปเลย

แล้ว Claude ก็จะขอยืนยันว่า Harness คืออะไร และฉันก็ได้ทำการอธิบายเพิ่มเติม

แล้วก็เริ่มต้นเลย

หลังจาก 13 นาที รายงานการศึกษาเกี่ยวกับ Harness นี้ก็เสร็จสิ้นแล้ว

สามารถดูผลลัพท์ได้ ฉันคิดว่าการวิเคราะห์แนวตั้งที่เขียนดูดี ประวัติที่คุณได้รับมันชัดเจนมาก เกิดเมื่อไหร่ ระเบิดเมื่อไหร่ มีจุดสำคัญใดบ้าง

เหตุผลที่ทำไมถึงเกิดขึ้นในขณะนั้น ก็มีเหตุผลอย่างมีนัยสำคัญ

ในการศึกษาแนวนอน การเปรียบเทียบคือ Prompt Engineering、Context Engineering และ Agent Engineering

ฉันเชื่อว่าผู้รู้เกี่ยวกับ Agent ไม่ควรสงสัยถึงความไมเป็นมืออาชีพในการเปรียบเทียบ ใช่มั้ย คุณสามารถจัดอันดับความแตกต่างของมันได้อย่างรวดเร็ว

ยังมีทิศทางการพัฒนาอนาคต

รายงานทั้งหมดประมาณหนึ่งหมื่นคำ ฉันเชื่อว่าหากคุณสนใจ Harness และต้องการทราบทุกสิ่่งเกี่ยวกับมันมากที่สุด รายงานการวิจัยนี้ เทียบกับบทความสรุปภาพรวมทั้งหลายที่คุณเคยเห็น เกือบจะดีกว่า

ครอบคลุมและเข้าใจง่าย

วัตถุการวิจัยอาจเป็นผลิตภัณฑ์ เช่น Cursor, Claude Code, Hermes Agent หรือบริษัทหนึ่ง เช่น Anthropic, byte dance หรือแนวความคิดเช่น MCP protocol, RAG หรือส่วนนึงของสังคมเช่นบุคคลหนึ่งในอุตสาหกรรม

Prompt จะปรับปรุงจุดมุ่งหลักของการวิเคราะห์แนวตั้งและแนวนอนตามชนิดของวัตถุการวิจัย การศึกษาผลิตภัณฑ์จะเน้นที่การอัปเดตรุ่นและการเปรียบเทียบฟังก์ชัน การศึกษาบริษัทจะเน้นที่การระดมทุนและโมเดลธุรกิจ และการศึกษาบุคคลจะเน้นที่เส้นทางอาชีพและการเปรียบเทียบกับบุคคลในอุตสาหกรรมเดียวกัน

หากคุณชอบใช้ Cowork, Claude Code หรือ Codex และอื่นๆที่เกี่ยวข้องกับ Agent ฉันได้ทำวิธีวิเคราะห์เหล่านี้เป็นทักทาย ชื่อ hv-analysis และได้เปิดเผยในคลัง Github ของฉัน

หลังจากติดตั้งคุณสามารถพูดกับ Agent ว่า "ช่วยฉันวิจัย xxx" มันจะทำตามกรอบวิเคราะห์แนวตั้งและแนวนอน

และเวอร์ชัน Skill นี้ยังสามารถค้นหาข้อมูลอัตโนมัติจากอินเทอร์เน็ต และมี API ของ arXiv อีกด้วย จะค้นหาบทความเมื่อคุณกำลังศึกษาปัญหาทางวิชาการบางประการ หลังจากนั้นจะสร้างรายงานการวิจัยในรูปแบบ PDF ที่จัดรูปแบบได้ดี มีรูปแบบข้อความที่อ่านง่ายขึ้น มากกว่าเวอร์ชัน Prompt บ้าง

แน่นอน ฉันต้องตั้งใจบอกว่าวิธีการนี้มีข้อจำกัด

มันไม่ใช่สิ่งที่สามารถทำได้ทุกอย่าง

มันช่วยคุณสร้างโครงสร้างความรู้ได้อย่างรวดเร็ว แต่มันไม่สามารถแทนการศึกษาที่ลึกซึ้งและการศึกษาโดยตนเองได้

และข้อมูลที่ AI รวบรวม ถึงแม้ว่าการละเมิดของ AI ในปัจจุบันจะน้อยมากแล้ว แต่ก็ยังมีโอกาสที่ข้อมูลไม่แม่นยำ

ดังนั้น คุณไม่ควรนำรายงานที่ AI สร้างขึ้นมาใช้โดยตรงเป็นสรุป มันมีความเป็นเพียงต้นแรกสำหรับการศึกษาในเขตนี้ช่วยคุณสร้างแผนที่ได้อย่างรวดเร็ว และจากนั้นคุณสามารถลุ้นไปต่อกำลังค้นหาเข้มข้นมากขึ้น

หลังจากได้รับรายงาน ฉันจะดูผ่านไปเร็วๆ ทำความเข้าใจโครงสร้างก่อน และจากนั้นจะศึกษาข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับจุดที่ฉันสงสัยหรือน่าสนใจอย่างพิเศษ

นี่คือรายงานที่สร้างขึ้นด้วยวิธีการแบบตัดตอนแนวตั้งและการขุดลึกเอง ที่มีประสิทธิภาพมากกว่าการเริ่มต้นจากศูนย์โดยบอกได้เลย

เพราะปัจจุบันมี AI อยู่แล้ว จริงๆ ไม่จำเป็นต้องพยายามค้นหาด้วยตนเอง ถ้าจะบังอังตนเอง รักษาสุขภาพ

บางครั้งฉันคิดว่า ในยุคนี้ สิ่งที่ขาดที่สุดจริงๆไม่ใช่ข้อมูลแล้ว แต่เป็นความกระหายใจของคุณต่อโลกนี้มากน่าสงสัย

ให้ดีคุณจะพูดว่าฉันมีความรู้มากแค่ไหน หรือเชี่ยวชาญมากแค่ไหน นั้นแน่ไม่ใช่ ฉันแค่มีความกระหายใจต่อโลกมากกว่าเดิมแค่น้อย

มันก็คือคำถามจำนวนมากที่ป๊อปอัพในใจอยู่ตลอดเวลา

สิ่งนี้มาจากไหน? ทำไมมันปรากฏขึ้นในปัจจุบัน? มันเกี่ยวข้องกับสิ่งนั้นอย่างไร? คนที่ทำสิ่งนี้ก่อนหน้านี้กำลังทำอะไร? ถ้าฉันมีคำถามเหล่านี้และไม่มีคำตอบเมื่อฉันคิดถึงมันจริงๆ ฉันรู้สึกไม่ค่อยดีจริงๆ ฉันไม่แน่ใจว่าทุกคนมีความรู้สึกแบบนั้นหรือไม่ มันก็คือ บางอย่างนั่นนั้น ทันทีนี่ ฉันต้องการคำตอบนั้นเลย แบบนั้นอีก

ข้อมูลเริ่มเหมือนน้ำท่วมไปแล้ว AI ทำให้ต้นทุนในการเข้าถึงข้อมูลของคุณเข้าหาศูนย์

แต่คุณต้องถามคำถามอะไร มองจากมุมมองใด และจะจัดเรียงข้อมูลที่กระจายอยู่ให้กลายเป็นการตัดสินใจที่มีความหมาย AI ไม่สามารถช่วยคุณ หรือโดยแท้แต่ AI สามารถช่วยคุณดำเนินการหลังจากคุณกำหนดทิศทาง แต่การกำหนดทิศทางนั้นต้องอยู่กับคุณเอง

วิธีการวิเคราะห์แนวตั้งและแนวนอน ภายในจริงก็คือเฟรมเวิร์กที่ฉันกำหนดให้ตัวเอง ทุกครั้งที่เผชฺหน้ากับสิ่งที่ไม่คุ้นเคย ฉันไม่ต้องคิดสร้างไอเดียว่าฉันควรมองมันจากมุมมองใด เฟรมเวิร์กนี้ได้ช่วยฉันคิดไว้แล้ว

การตามเวลาตามแกนด้านตั้ง การตามพื้นที่ตามแกนแนวนอน และสุดท้ายเป็นการตัดสินใจให้เกิดการครอบครองและบทวิจารณ์ แล้วอ้อมกลอย้นคุน erotiske คือขี้เกียจ

มันทำให้ฉันไม่ต้องซ้ำเติมกับจุดว่าก่อนที่จะใช้เวลาสามวันไปสร้างข้อมูล ตอนนี้ ก็มีอย่างน้อยครึ่งชั่ววันที่จะถ่วงเนื้อไปไป จากนั้นก็ใช้เวลาที่เหลือไปกับสิ่งที่ที่ดียิ่งขึ้น คือการมองไปที่ข้อมูลเหล่านั้นอย่างช้า ๆ ค่ะ แล้วแบบนั้น "อะ มันก็คือเช่นนั้น" เป็นชั่วขณะแบบครึ่

ที่ชั่วขณะนั้นแต่อยู่ดีมาก

จริงด้วยนะ ฉันไม่แน่ใจว่าวิธีการเหมาะกับทุกคนหรือไม่

แต่ถ้าคุณก็เป็นคนที่ปรากฏคำถามที่จำนวนมากในใจและรู้สึกว่าการรวบรวมข้อมูลช้าเกินไป คุณลองดูนะ

คนกรีกโบราณกล่าวว่า ปรัชญามีต้นตอจากความโมโห ฉันเห็นว่า การศึกษาก็เหมือนกัน มีที่มาจากความโมโหด้วย วิธีการและเครื่องมือก็คือสิ่งหลังหลัง ความโมโหวนมาก่อน

หากไม่มีความโมโห มีชนิดการเรียนรู้ใด ๆ ก็ถือว่าไม่มีประโยชน์ได้

หากมีความโมโห หากแม้วิธีกระชับก่อนหน้านั้นมันก็ประเมิน pointy คุณก็จะพบคำตอบเสมอได้

แค่ว่าตอนนี้ การค้นหาคำตอบจุดนั้น วาจาที่สมควรมีมากข้ามเวลา ไปด้วยลักษณะ

Interface path

ลิงก์ข้อความเดิม