多個 YouTube 交叉分析
將多個 YouTube 影片整合到一個統一的框架中,自動找出相互衝突的觀點,並建立更客觀、更全面的理解。

Featured by
Lynne Lau
Why we love this skill
利用這項強大的功能,將分散的 YouTube 內容整合為一個連貫的敘事。它能夠聰明地交叉分析多個關於同一主題的視頻,產生統一的時間線,識別衝突的觀點,並梳理術語。非常適合深入研究複雜主題,並從不同專家的角度獲得全面的理解。
指令
核心任務
用戶選擇 3-5 個關於相同主題的 YouTube 影片或播客。目標:忽略資訊來源邊界,建立統一的時間軸或邏輯樹,產生衝突雷達報告,並製作跨來源術語圖。
在執行之前,請用戶選擇他們想要分析的 YouTube 影片/播客。
步驟 1:邏輯對齊
目標:將不同創作者的「碎片」拼湊成一幅完整的畫面。
操作:
去重和重組:忽略視訊 A、B 和 C 的原始結構。依主題將所有內容分組-定義、歷史、應用程式等。
統一框架:將見解按邏輯順序排列(例如,是什麼→為什麼→如何),以建立全面的指導手冊。
步驟二:衝突雷達
目標:透過識別專家之間的分歧來提高批判性思考能力。
操作:
發現矛盾之處:掃描不同來源的觀點衝突(例如,創作者 A 推薦某個工具,而創作者 B 則警告不要使用該工具)。
並排比較:輸出一個表格,列出爭議點、創建者 A 的觀點、創建者 B 的觀點以及每個觀點背後的理由。
產生的內容附加到“邏輯對齊”頁面。
步驟 3:術語映射
目標:消除因同一概念使用不同術語而造成的混淆。
操作:
識別別名:偵測不同說話者對相同概念使用不同名稱的情況(例如,「損失函數」與「成本函數」)。
產生映射表:使用參考圖表規範術語,該圖表註明每個創作者的「方言」。
內容產生於「邏輯對齊」頁面,緊鄰「衝突雷達」頁面。
確保三個步驟的輸出結果都寫在同一頁上。
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像哲學家一樣剖析對話,基於哈伯馬斯的理論,判斷對方是在「友善討論」還是「咄咄逼人」

專業code reviewer
根據計劃和最佳實踐自動驗證程式碼,及早發現問題,實現完美交付

麥肯錫商業顧問
麥肯錫顧問式商業問題解決系統。將McKinsey Problem Solving方法論系統化,實現從商業問題識別、Issue Tree拆解、假設驅動研究、到專業PPT輸出的端到端諮詢級解決方案。遵循MECE原則,支持跨對話項目續寫。
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操作:
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並排比較:輸出一個表格,列出爭議點、創建者 A 的觀點、創建者 B 的觀點以及每個觀點背後的理由。
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步驟 3:術語映射
目標:消除因同一概念使用不同術語而造成的混淆。
操作:
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產生映射表:使用參考圖表規範術語,該圖表註明每個創作者的「方言」。
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確保三個步驟的輸出結果都寫在同一頁上。
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