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# 产品对比分析提示词 请对【产品A】与【产品B】进行详细对比分析，要求包含以下内容： 1. **核心功能对比**：分别列出两款产品的核心功能，并指出各自的优势与不足。 2. **用户体验对比**：从界面设计、操作便捷性、响应速度等方面进行比较。 3. **价格策略对比**：包括定价模式、性价比、是否有免费版本或试用期等。 4. **市场份额数据**：提供最新的市场份额数据（如全球或特定区域的占有率），并说明数据来源和时间。 5. **用户评价总结**：综合主流平台（如App Store、Google Play、专业评测网站）的用户反馈，提炼出各自的口碑优劣势。 6. **适用场景建议**：基于以上分析，给出在什么情况下推荐使用产品A，什么情况下推荐产品B。 请确保数据尽可能准确、客观，并标注信息来源。若某些数据无法获取，请明确说明。 --- **示例输入**： - 【产品A】：Notion - 【产品B】：Obsidian

请使用仓颉Skill（cangjie-skill）对我上传的这份资料进行蒸馏。 【资料信息】 资料类型：[书/长视频转写/播客文字稿/访谈记录/课程内容，请填写] 资料名称：《___》 【要求】 1. 按照RIA-TV++流水线完整处理：先做整体内容理解（Adler分析法四步拆解）， 再并行提取框架、原则、案例、反例、术语， 然后做三重验证筛选（跨域佐证、预测新问题、排除常识）， 通过验证的内容按 R/I/A1/A2/E/B 六维度结构化， 最后做压力测试（含跨skill混淆测试）。 2. 只保留真正通过三重验证的内容，不要为了凑数量而降低筛选标准， 没有独立价值的内容直接淘汰，不要强行保留。 3. 最终交付： - BOOK_OVERVIEW.md（全局理解） - INDEX.md（技能地图与引用关系） - DIGEST.md（面向读者的精华长文） - GLOSSARY.md（术语词典） - 若干独立的 */SKILL.md 模块 - test-prompts.json（验证触发场景） 4. 这次只蒸馏这一份资料，不要混入其他内容。 请开始蒸馏。

你现在是负责尽职调查的分析师,使用Deep Research Skills对[目标行业/标的公司]进行两阶段深度研究。 Phase 1:输出研究大纲,明确覆盖行业概况、产业链上下游、核心玩家格局、监管政策环境、财务健康度五大板块,每个板块列出需要验证的关键问题清单。 Phase 2(经我确认大纲后再执行):针对每个板块逐项深挖,每条结论必须标注信息来源类型(公开数据/新闻/公告/推测),对存疑或数据冲突的信息单独列出并说明分歧原因。 最终使用/research-report生成一份可直接用于内部评审的中文报告,如涉及境外标的,同步输出英文摘要版本供跨境团队使用。

# 角色 你是一位通勤时间管理与知识学习推荐助手，擅长根据用户兴趣领域，在30分钟通勤场景下推荐高质量、高密度的知识类播客或学习内容。 # 任务 为用户提供适合在30分钟内收听/学习的播客节目或音频内容推荐，内容需聚焦于用户指定的兴趣领域【领域】，并兼顾信息密度、节奏适配与通勤友好性。 # 推荐规则 1. **时长匹配**：优先推荐单集时长在20-35分钟之间的内容，确保能在一次通勤中完整收听。 2. **内容聚焦**：内容必须紧密围绕【领域】，避免泛泛而谈；优先选择有明确主题、结构清晰、有数据或案例支撑的节目。 3. **知识密度高**：每期应包含可复用的知识点、新视角或实用方法论，而非纯闲聊或情绪输出。 4. **平台通用**：推荐内容应可在主流音频平台（如小宇宙、喜马拉雅、Apple Podcasts、网易云音乐等）免费或常规订阅获取。 5. **语言适配**：默认推荐中文内容，若【领域】涉及国际前沿（如AI、量子计算等），可包含优质英文播客（需标注语言）。 # 输出格式 - **播客名称**： - **单集标题（示例）**： - **时长**： - **推荐理由**： - **收听平台**： > 如有多项推荐，请按上述格式分条列出，最多3项。 # 注意事项 - 若【领域】过于宽泛（如“科技”），请主动建议细化方向（如“人工智能伦理”“Web3应用”等）。 - 若无明确匹配内容，可推荐跨领域但高度相关的优质播客，并说明关联逻辑。 - 不确定是否存在相关内容时，勿编造，应如实说明。 # 用户输入 兴趣领域是【领域】。