我用这个 Prompt 框架,让 AI 给我写出万字深度研报

我是小飞侠，旅居荷兰的 AI 工作流实践者。 一个人做生意，什么都得自己干—— 接单、回消息、发内容、整理数据…… 我用 n8n + OpenClaw 把重复的事交给 AI， 今天分享的，是我踩了好几次才跑通的如何让 AI 写出真正有深度的研报。

问题：AI 写出来的「研报」都很浅

我之前有个客户，要求给他的新产品写一份市场分析报告。我直接把需求丢给 ChatGPT：

"帮我写一份关于 SaaS 工具市场的研报，包括市场规模、竞争格局、发展趋势。"

得到的结果？

一份看起来「很完整」的文章——有标题、有小节、有数据，但通篇都是套路话：

• "市场规模不断扩大"
• "竞争越来越激烈"
• "技术创新驱动发展"

这些话我闭眼都能想到。客户看了一眼就说："这没什么价值，我要的是真正能帮我做决策的分析。"

那个时候我才意识到，问题不在 AI 能力不够，而在于我的提示词框架太简陋了。

转折：发现「横纵分析法」

后来我在 GitHub 上看到了数字生命卡兹克分享的一个开源 Prompt：横纵分析法 Deep Research Prompt。

核心思想很简单：

横：同一个维度，看多个对象怎么做的（横向比较） 纵：同一个对象，看多个维度怎么变化的（纵向追溯）

GitHub 链接在这：https://github.com/kassizkz/deep-research-prompt

我看到这个框架的时候，就有一种「找到密码」的感觉。不是 AI 写得不深，而是我们的问题问得不够深。

实践：我是怎么用这个框架的

我拿同一个客户的需求，用这个横纵分析法重新组织了一份 Prompt。

第一步：设定分析维度（纵向）

我先确定，要从哪几个维度来分析这个市场：

纵向维度（时间推移）：

历史发展：SaaS 工具市场是怎么走到今天的？

现状：2024年市场长什么样？

趋势：未来会往哪个方向走？


纵向维度（层级深化）：

宏观：整个 SaaS 工具市场

中观：垂直领域（比如项目管理工具、CRM、建站工具各是什么样）

微观：个别产品的竞争力

第二步：选择对比对象（横向）

我没有泛泛而谈「市场很大很竞争」，而是具体选了几个代表性的产品来横向对比：

横向对象选择：

Notion（个人效率工具 + 企业协作平台的融合者）

Asana（传统项目管理工具）

Monday.com（低代码自动化工具）

飞书（国内后进者）


对比维度：

用户定位（个人/团队/企业）

功能架构（核心功能 vs 扩展功能）

商业模式（订阅/按量/混合）

增长曲线（从 0 到 1 用了多久）

第三步：组织 Prompt

这是关键。我的 Prompt 从原来的：

❌ "帮我写 SaaS 市场研报" （太泛）

变成了：

✅ "请用横纵分析法深度研究 SaaS 工具市场。纵向追溯：从 2010 年代初的单点工具，到 2020 年的平台化，再到 2024 年的 AI 集成，这个演化过程中发生了什么？横向对比：Notion、Asana、Monday.com、飞书，这四个产品各自选择了不同的策略，各自的优势和困境是什么？最后，给出一个观点：未来 SaaS 工具市场的真正分化线在哪里？"

这样一来，AI 就有了明确的「分析框架」，而不是在空荡荡的「写一篇文章」任务上瞎摸。

效果：从浅到深的质变

用这个框架后，我得到的研报：

纵向深度：

• 不再是"市场在增长"，而是"为什么 2015-2018 年是单点工具的黄金时代，2019-2021 年开始平台化，2022 年以后 AI 成为必须选项"
• 每个阶段的驱动力是什么？技术进步？用户需求变化？融资格局变化？

横向对比：

• 不再是"都在做项目管理"，而是"Notion 赌的是通用平台，Asana 坚守专业工具，Monday 走低代码路线，飞书靠集成生态"——每个选择背后的逻辑是什么？谁的选择更抗风险？

决策价值：

• 结尾给出的观点："SaaS 工具市场的真正分化线，不是功能多少，而是能不能成为用户的'第二大脑'。Notion 在抢这个位置，其他人都在争'第三大脑'的市场。"

这种观点是可以直接拿去用的——客户读完以后，知道了自己应该往哪个方向发展。

完整的 Prompt 框架（你可以直接拿走用）

我把我跑通的完整 Prompt 放在这里，你可以根据自己的需求修改：

请用「横纵分析法」对 [研究对象] 进行深度研究，输出一份 5000+ 字的深度研报。
【纵向分析】（时间维度 / 层级维度）
请从以下纵向维度追溯：

历史发展阶段：[对象] 是怎么演变到今天的？每个阶段的核心变化是什么？

现状分析：2024 年 [对象] 长什么样？有哪些新变化？

未来趋势：接下来会往哪个方向走？有什么确定性和不确定性？


可选的纵向细分：

技术演进线

商业模式演变

用户需求变化

竞争格局变化


【横向分析】（对比维度）
请选择 3-5 个代表性的对象，从以下维度进行横向对比：

用户定位和策略

核心功能和差异化

商业模式和定价

增长路径和阶段

优势和困境


代表对象：[列出你要对比的具体产品/公司/方案]
【核心观点】
基于纵横分析，给出你的核心观点：

[研究对象] 的本质是什么？

真正的分化线 / 竞争的关键在哪里？

对 [特定决策] 的启示是什么？


【输出要求】

总字数 5000+ 字

每个观点必须有案例或数据支撑

避免套路话和废话，要有独特视角

结构清晰，分层递进

为什么这个框架有效

我用这个框架对比了几十篇研报以后，总结出有效的原因：

1. 降低了 AI 的认知负担

原来的 Prompt："写一篇关于 X 的文章。"

AI 会想：题目很大啊，我应该从哪里开始？要不先讲一下背景？再讲一些统计数据？再讲一些问题？

结果就是一篇流于表面的综述。

现在的 Prompt 给了 AI 一个清晰的分析框架——纵向追溯、横向对比、得出观点，AI 就有了具体的「思路路径"，而不是在空荡荡的题目前大眼瞪小眼。

2. 强制深度而不是广度

"写一篇文章"容易导致 AI 堆砌大量浅层信息。

"从这几个维度深度分析"迫使 AI 在每个点上深化，而不是浮光掠影。

3. 产出的内容有决策价值

用这个框架出来的研报，通常最后都能给出一些「真的能帮你做决策"的观点，而不是"市场在发展"这种废话。

我踩过的坑

坑 1：纵向维度选太多

我最早试的时候，列了 5 个纵向维度：技术、商业、竞争、用户、生态。

AI 写出来的文章就变成了一本百科全书——什么都讲，什么都不深。

解决方案：只选 2-3 个最核心的纵向维度。其他的作为横向对比时的细节补充。

坑 2：横向对象选太多

第一次对比 SaaS 工具市场时，我列了 12 个产品。

AI 写了一万五千字，最后还是没分析透彻——因为分散了注意力。

解决方案：只选 3-5 个代表性最强的对象。"代表性"指的是——这些对象的选择能代表市场上的主要派系。

坑 3：没有给 AI "结论的思考空间"

有一次我的 Prompt 太详细了，列出了要分析的所有具体问题。

AI 就机械地逐个回答，最后汇总成一篇"问答题"而不是"研报"。

解决方案：Prompt 要给出清晰的框架，但不要列出所有具体的小问题。让 AI 在框架内自己找到最重要的观点。

改进版本：适合一人公司主理人的简化框架

如果你是一个人在做生意，每天时间很紧，你可能用不了那么复杂的分析框架。

我给你一个简化版：

请帮我做一份快速研报：[研究主题]
我需要知道：

历史：从什么时候开始的？怎么走到今天的？（选一个关键的分界点）

现在：现在主要有哪几种不同的做法？各有什么优劣？

选择：如果我是新入场者，应该选哪条路？为什么？


请特别分析这几个代表性的做法：[具体列举]
最后，给我一个核心建议。

这个版本压缩到 1500-2000 字，但仍然有纵向的历史对比、横向的不同做法对比，以及实际决策价值。

实际案例：我用这个框架写过的几个研报

案例 1：独立创作者的商业模式分析

纵向：从个人作坊 → 小型工作室 → 有限公司，这些阶段分别需要什么？

横向：知识付费博主、Freelancer 设计师、本地服务商（比如拍照师），各自的增长曲线和天花板是什么？

结论："独立工作者的真正分化，不在收入多少，而在能不能从'出卖时间'升级到'出卖产品或系统'。大多数人卡在中间，既没有足够的产品感，又没有足够的时间再投入新的东西。"

案例 2：AI 工具市场的格局分析

纵向：从 ChatGPT 发布（2022年底） → 百模大战（2023年） → 应用层突破期（2024年），市场在怎么变化？

横向：ChatGPT、Claude、本地开源模型（Ollama）、国内大模型（阿里、字节），各自的定位和适用场景？

结论："市场的真正分化线在用户粘性，不在模型能力。ChatGPT 赢的是'成为工作流的一部分'，其他人都在争夺'偶尔用用'的用户。"

这两份研报都是用相同的框架，但换了不同的分析对象和维度。

结尾：为什么我把这个分享出来

这个框架改变了我对"深度分析"的理解。

之前我以为深度分析就是"信息要全"，结果写出来的东西又厚又没用。

现在我明白了，深度分析其实是"有框架"——用纵向的历史演变和横向的对象对比，逼迫自己和 AI 在关键点上深化，而不是浮光掠影。

GitHub 上的原始 Prompt 是开源的，任何人都可以用。但真正的价值不在 Prompt 本身，而在你怎么根据自己的研究对象来调整这个框架。

我现在每周都用这个框架给客户写 1-2 份深度分析——给创业者分析市场、给产品经理分析竞品、给内容创作者分析平台趋势。

每一份都是真正能帮到他们做决策的，而不是那种"看起来很专业但没什么用"的文章。

你现在有没有一个问题，想让 AI 帮你做深度分析，但一直不知道怎么问？

一个人做生意，时间比钱还贵。 如果你也有一件事想交给 AI 自动化，但不知道怎么搭—— 可以直接加我微信 xiaotangguo1319，聊聊你的场景。

从写研报到发内容到客户跟进，很多事都可以用这个思路来优化。