MM-Nguồn thông tin

Tạo bởi
MMMind
Lượt cài đặt
0
Danh mụcNghiên cứu
TừYouMind

Hướng dẫn

Mô tả

Đề xuất của biên tập viên

Vì sao chúng tôi đề xuất kỹ năng này

Là một chuyên gia nghiên cứu nguồn thông tin ngành dày dạn kinh nghiệm, kỹ năng này có thể xây dựng chính xác danh sách nguồn thông tin giá trị cao, không chỉ cung cấp bảng người đọc được mà còn tạo ra dữ liệu JSON Agent có thể sử dụng, đảm bảo tính uy tín, cập nhật và khả năng truy cập của nguồn thông tin.

Nhập một ngành, lĩnh vực, phân khúc, loại sản phẩm hoặc chủ đề nghiên cứu, sau đó hệ thống sẽ phát hiện một cách có hệ thống các nguồn thông tin cốt lõi có giá trị cao, có thể cập nhật liên tục, đa nền tảng, đa quốc gia/khu vực trong lĩnh vực đó, và tổ chức thành danh sách nguồn (bảng có thể đọc được bởi con người + JSON có thể đọc được bởi Agent) phù hợp để Agent truy cập, truy xuất và giám sát sau này.

Kỹ năng liên quan

Xem tất cả
Nghiên cứu

Phương pháp học từ khóa

Sử dụng phương pháp học từ khóa để nhanh chóng bắt đầu trong bất kỳ lĩnh vực nào: xuất ra bảng 20 từ khóa cốt lõi (giải thích một câu/tình huống ứng dụng/thực tiễn tốt nhất), sơ đồ quan hệ logic SVG phong cách truyện tranh vẽ tay, mô phỏng chuyên gia lĩnh vực trả lời 5 câu hỏi quan trọng, đề xuất 3-5 cuốn sách chuyên môn, và biên soạn thành một báo cáo có bố cục tốt; nhập 'giải thích《tên sách》' thì chuyển sang chế độ giải thích sách chuyên sâu bảy phần.

P
1500
Nghiên cứu

Signal Room:Tổng hợp phỏng vấn

YouMind đã phiên âm cuộc gọi, phỏng vấn và podcast của bạn. Signal Room là bước tiếp theo. Thả vào một hoặc hai mươi bản ghi và nhận về một tổng hợp nghiên cứu mà một nhà phân tích thực thụ sẽ ký: các chủ đề đã mã hóa, bằng chứng nguyên văn có dấu thời gian, những điểm bất đồng của mọi người, và một câu trả lời được xếp hạng cho quyết định bạn đang cố gắng đưa ra. Phương pháp này là thực hành định tính thực sự, không phải tóm tắt: • Mã hóa mở hoạt động theo câu trích dẫn trước — không có trích dẫn, không có mã — với các mã được đặt tên theo chính từ ngữ của người tham gia thay vì biệt ngữ phân tích • Mỗi mã được gắn nhãn Behaviour, Belief hoặc Wish, vì "Tôi chắc chắn sẽ trả tiền cho điều đó" không cùng loại bằng chứng với "Tôi đã trả tiền cho điều đó vào tháng trước" • Các chủ đề được nêu dưới dạng câu có thể kiểm chứng, với độ mạnh được tính theo số người tham gia thay vì số trích dẫn, và bằng chứng bác bỏ được tìm kiếm có chủ đích • Bản đồ xung đột cho thấy nơi người tham gia thực sự chia rẽ và điều gì dự đoán họ sẽ nghiêng về phía nào • Hàng tồn đọng cơ hội được viết dưới dạng "khi [tình huống], [ai] muốn [kết quả] vì [lý do]", mỗi mục được xếp hạng Strong, Suggestive hoặc Anecdotal • Câu trả lời trực tiếp cho câu hỏi quyết định của bạn, với mức độ tin cậy đã nêu và điều gì sẽ thay đổi nó • Ba câu hỏi mà vòng này không thể trả lời, và nên phỏng vấn ai tiếp theo Những rào cản quan trọng: nó không bao giờ bịa hoặc làm đẹp một câu trích dẫn, từ chối báo cáo tỷ lệ phần trăm khi có ít hơn mười hai người tham gia, ẩn danh người tham gia theo mặc định, và sẽ nói thẳng với bạn rằng n=1 có nghĩa là bạn có một giả thuyết chứ không phải một phát hiện. Dành cho quản lý sản phẩm, nhà nghiên cứu UX và thị trường, nhà báo, nhà tư vấn, nhà sáng lập đang khám phá khách hàng, và bất kỳ ai đang ngồi trên hàng giờ ghi âm mà không có phát hiện nào.

M
2100
Nghiên cứu

Bậc thầy học bài báo

Giúp quản lý sản phẩm, nhà sáng lập và nhà phát triển ứng dụng hiểu các bài báo về AI theo chuỗi nhân quả lịch sử, và chuyển hóa thành các đánh giá sản phẩm, giới hạn kỹ thuật, trực giác kỹ thuật và phân tích cơ hội.

J
150

Tìm kỹ năng yêu thích tiếp theo của bạn

Khám phá thêm các kỹ năng AI được tuyển chọn cho nghiên cứu, sáng tạo và công việc hằng ngày.

Khám phá tất cả kỹ năng