万能Prompt模板：三步打造高效Deep Research工作流
目录
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- **引言：为什么你需要这个模板？**
- **一、模板核心结构**
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- **1. 研究背景（Context）——奠定认知基线**
- **2. 研究需求（Goals）——构建任务蓝图**
- **3. 通用要求（Requirements）——把控质量标准**
- **二、实战案例：智能手表传感器选型研究**
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- **背景设定**
- **研究指令**
- **输出成果**
- **三、模板优化指南**
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- **1. 动态调整策略**
- **2. 质量校验体系**
- **3. 效率提升技巧**
- **四、高阶应用场景**
- **结语：从模板到体系**
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引言：为什么你需要这个模板？
在AI工具爆炸式增长的今天，OpenAI的Deep Research功能已成为信息处理利器。但多数新手常陷入两大困境：
- 无从下手：面对空白输入框，不知如何构建有效指令
- 质量不稳：同样的研究任务，输出水平时好时坏
经过上百次实战验证，这套「万能Prompt模板」可将研究效率提升3倍以上，特别适合金融分析、学术研究、商业决策等场景。下文将详解模板结构，并附实战案例。
一、模板核心结构
1. 研究背景（Context）——奠定认知基线
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功能价值：激活AI的领域知识库，建立问题分析的坐标系
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必备三要素：
- 角色定位：明确研究者身份（如"跨境电商运营总监"）
- 决策场景&