前兩天辦完大會(huì)，然后昨天周末跟一個(gè)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，你怎么什么都懂一點(diǎn)？

我說我不懂啊，我懂個(gè)屁。

他說怎么感覺啥你都能聊一聊，什么Harness、什么Claude Code、什么心理學(xué)、什么殺戮尖塔2、什么克蘇魯神話，你怎么還有時(shí)間玩寶可夢(mèng)popakia，你到底一天有多少個(gè)小時(shí)？

我當(dāng)時(shí)就愣了一下。

因?yàn)樘孤实恼f，聊天吹牛逼歸吹牛逼，我真的沒覺得自己什么都懂，我只是對(duì)很多東西好奇，然后有一套辦法能讓我很快地把一個(gè)陌生的東西摸個(gè)七七八八。

他又問，什么辦法？

我說，一個(gè)我自己搞的研究框架，加上AI，半小時(shí)能出一份一兩萬字的研究報(bào)告，能幫你賊迅速的入門。

他筷子又放下了。

然后他說，“你把這個(gè)東西寫出來”。

于是就有了今天這篇文章。。。

我也不知道對(duì)所有人有沒有用，但這確實(shí)是我自己三年前還在金融行業(yè)的時(shí)候，研究公司和行業(yè)用的方法論，然后后面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，能適用于我研究任何東西，說實(shí)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徹，但至少能讓我快速建立起一個(gè)相當(dāng)完整的認(rèn)知框架，然后在這個(gè)框架上再去深挖。

這個(gè)方法論，我之前把它稱為。

橫縱分析法。

我先說說這玩意是個(gè)什么東西。

其實(shí)特別簡單，就兩條軸。

第一條軸，縱向。就是沿著時(shí)間線，把一個(gè)東西從誕生到現(xiàn)在的完整故事給還原出來。它怎么來的？誰做的？中間經(jīng)歷了什么？為什么在某個(gè)節(jié)點(diǎn)突然爆發(fā)了，或者突然掉頭了？你把這條線理清楚，你就能理解一個(gè)東西大概的歷史與因果。

第二條軸，橫向。就是在當(dāng)下這個(gè)時(shí)間點(diǎn)，把它跟同賽道的其他東西放在一起比。它跟競(jìng)品比有什么不同？用戶為什么選它不選別的？它在整個(gè)賽道里是什么位置？你把這個(gè)切面看清楚，你就能理解一個(gè)東西的位置和差異。

然后最關(guān)鍵的一步，是把這兩條軸交叉起來看。

縱向告訴你它是怎么走到今天的，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(dú)看任何一條軸都看不到的東西。比如它今天的某個(gè)優(yōu)勢(shì)，其實(shí)是三年前一個(gè)不起眼的決策慢慢積累出來的。比如它今天的某個(gè)短板，其實(shí)是當(dāng)初一個(gè)合理的選擇變成了包袱。

縱向追時(shí)間深度，橫向追同期廣度，最后交匯出判斷。

就這么簡單。

也是我這兩年用的最順手的一套方法。

這個(gè)方法其實(shí)脫胎于社會(huì)科學(xué)和語言學(xué)的一些經(jīng)典研究視角。

語言學(xué)里面有一個(gè)非常經(jīng)典的分析維度，是索緒爾提出來的，叫歷時(shí)分析和共時(shí)分析。

就是你要研究一個(gè)東西，可以從兩個(gè)維度入手，一個(gè)維度是時(shí)間維度，看它從過去到現(xiàn)在是怎么一步步演變過來的，另一個(gè)維度是當(dāng)下維度，看它在某一個(gè)時(shí)間點(diǎn)上，處在一個(gè)什么樣的系統(tǒng)和比較關(guān)系里。

社會(huì)科學(xué)里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(gè)對(duì)象的變化軌跡，橫截面就是在某個(gè)時(shí)間點(diǎn)上觀察它的截面狀態(tài)，并做橫向?qū)Ρ取?/p>

我就是把這些學(xué)術(shù)界已經(jīng)用很久的研究視角抽離一下，再結(jié)合了一些商業(yè)和競(jìng)爭戰(zhàn)略分析的思路，搞成了一套用AI來跑的通用研究框架。

現(xiàn)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(huì)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，并且我特意優(yōu)化了行文風(fēng)格，使用了部分卡茲克寫作skill的能力，保證這份報(bào)告出來以后，你能讀的下去，而不是如果嚼難啃的天書一般。。。

我把Prompt放在這里，有需要的朋友直接復(fù)制，也可以去Github倉庫自�。�

```

使用方法特別簡單，把那個(gè)研究對(duì)象等式后面那個(gè)詞組，直接改成你想要的研究對(duì)象就行。

比如最近很火的hermes agent、比如Harness、比如CLI、比如Anthropic對(duì)于SaaS股有什么沖擊等等等等。

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(zhàn)事、川普的反復(fù)無常等等等等。

什么都可以。

我用最近最火的Harness+Claude的深度研究來舉個(gè)例子吧。

我直接把那個(gè)Prompt改了一下，等式里面換成了Harness，然后打開了Claude的深度研究模式。

直接發(fā)送。

然后Claude會(huì)跟我確認(rèn)一下Harness到底是個(gè)什么東西，我就補(bǔ)充了一下。

然后就直接開始了。

13分鐘以后，這篇關(guān)于Harness的研究報(bào)告就寫好了。

可以看看效果，縱向分析我覺得寫的還不錯(cuò)，歷史給你拉的非常清楚，什么時(shí)候誕生的，什么時(shí)候爆發(fā)的，有哪些關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。

為什么是這個(gè)時(shí)間點(diǎn)爆發(fā)也非常的有道理。

而在橫向研究上，對(duì)比的是Prompt Engineering、Context Engineering和Agent Engineering。

我相信任何一個(gè)懂Agent的，都不會(huì)質(zhì)疑它對(duì)比的不專業(yè)對(duì)吧，你可以非常快速的理清跟一些同類概念的區(qū)別。

還有最后的未來演進(jìn)方向。

這整篇報(bào)告大概一萬字，相信我，如果你是對(duì)Harness感到好奇，想最快速度盡可能全面的了解關(guān)于它的一切，這篇研究報(bào)告，幾乎比你看到的大多數(shù)的匯總文章，都要好。

全面且易讀。

研究對(duì)象可以是一個(gè)產(chǎn)品，比如Cursor、Claude Code、Hermes Agent�？梢允且粋�(gè)公司，比如Anthropic、字節(jié)跳動(dòng)。可以是一個(gè)技術(shù)概念，比如MCP協(xié)議、RAG。甚至可以是一個(gè)人，比如某個(gè)行業(yè)里的關(guān)鍵人物。

Prompt會(huì)根據(jù)研究對(duì)象的類型，自動(dòng)調(diào)整縱向和橫向分析的側(cè)重點(diǎn)。研究產(chǎn)品就重點(diǎn)看版本迭代和功能對(duì)比，研究公司就重點(diǎn)看融資歷程和商業(yè)模式，研究人物就重點(diǎn)看職業(yè)軌跡和同領(lǐng)域人物對(duì)比。

如果你平時(shí)喜歡用用Cowork、Claude Code或者Codex等等Agent啥的，我還把這個(gè)方法論做成了一個(gè)Skill，叫hv-analysis，也放在我的Github倉庫里開源了。

裝上之后你直接跟Agent說「幫我研究一下xxx」，它就會(huì)按照橫縱分析法的框架去做。

而且這個(gè)Skill版本還會(huì)自動(dòng)聯(lián)網(wǎng)搜索信息、還包了arxiv的API，會(huì)在你研究一些學(xué)術(shù)問題的時(shí)候自主去查詢論文，最后還會(huì)生成一份排版好的PDF研究報(bào)告，文風(fēng)也會(huì)更易讀，比Prompt版本更自由豐富一些。

當(dāng)然，我得坦誠的說一下這個(gè)方法的局限。

它不是萬能的。

它能幫你在很短的時(shí)間內(nèi)建立一個(gè)相當(dāng)完整的認(rèn)知框架，但它替代不了真正深入的、親自下場(chǎng)的研究。

并且AI搜集到的信息雖然現(xiàn)在AI的模型幻覺已經(jīng)非常非常低了，但是還是可能會(huì)出現(xiàn)不準(zhǔn)確的情況。

所以你不能拿到AI產(chǎn)出的報(bào)告就直接當(dāng)結(jié)論用，它更像是一個(gè)你對(duì)這個(gè)領(lǐng)域研究的起點(diǎn)，幫你快速建立地圖，然后你再根據(jù)這個(gè)地圖去做更深入的探索。

另外一個(gè)問題是，AI生成的報(bào)告質(zhì)量跟你用的模型和工具有很大關(guān)系。用支持DeepResearch或者深度研究的工具效果通常比較好，因?yàn)樗鼈儠?huì)真的去聯(lián)網(wǎng)搜索、驗(yàn)證很多信息，一次任務(wù)通常都在10分鐘以上。

但是如果你只能用支持普通聯(lián)網(wǎng)搜索的AI工具，一次就不到一分鐘，那效果可能確實(shí)會(huì)大打折扣。

我自己的做法是，拿到報(bào)告之后，先快速通讀一遍建立框架，然后針對(duì)我覺得有疑問的點(diǎn)或者特別感興趣的點(diǎn)，再深入去搜更多資料。

這個(gè)就是橫縱分析法生成的AI報(bào)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(jīng)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(shí)候覺得，這個(gè)時(shí)代做研究，真正稀缺的不再是信息，而是你對(duì)這個(gè)世界有多好奇。

其實(shí)你要說我真的有多博學(xué)或者多專業(yè)嗎，那肯定也不是，我只是對(duì)這個(gè)世界，多了一點(diǎn)點(diǎn)的好奇而已。

就是腦子里隨時(shí)隨地會(huì)冒出來一堆問題。

這個(gè)東西是怎么來的？為什么是現(xiàn)在出現(xiàn)的？它跟那個(gè)東西是什么關(guān)系？做這件事的人之前在干嘛？這些問題如果我想到的時(shí)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。

信息已經(jīng)像洪水一樣了，AI讓你獲取信息的成本趨近于零。

但你要問什么問題、從什么角度去看、怎么把散落的信息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后幫你執(zhí)行，但方向本身得你自己定。

橫縱分析法其實(shí)就是我給自己定的一個(gè)提問框架。每次面對(duì)一個(gè)陌生的東西，我不需要臨時(shí)想我應(yīng)該從哪幾個(gè)角度去了解它，這個(gè)框架已經(jīng)幫我想好了。

縱向追時(shí)間，橫向追空間，最后交匯出判斷，三步走完，認(rèn)知框架就搭起來了。

它讓我不用再跟幾年前一樣，花三天時(shí)間去搜集信息，現(xiàn)在，半小時(shí)就能把框架搭起來，然后把剩下的時(shí)間花在真正有意思的地方，就是看著這些信息慢慢拼成一幅完整的圖，然后突然「啊，原來是這樣」的那個(gè)啊哈的瞬間。

那個(gè)瞬間太爽了。

說實(shí)話我也不確定這個(gè)方法適合每個(gè)人。

但如果你也是那種，腦子里經(jīng)常冒出一堆問題，又嫌搜集信息太慢的人，可以試試。

古希臘人說，哲學(xué)始于驚奇。

我覺得吧，研究也是，始于你對(duì)一個(gè)東西真的好奇，方法和工具都是后面的事，好奇心在前面。

沒有好奇心，有再好的方法論也是擺設(shè)。

有了好奇心，哪怕方法笨一點(diǎn)，你也總會(huì)找到答案的。

只不過現(xiàn)在，找答案這件事，確實(shí)比以前快多了。

快到你可以對(duì)更多的事情。

保持好奇。

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>/ 作者：卡茲克

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