探索路径
问 AI 之前先比较公共数据来源
一条把研究问题先落到开放数据集，再进行总结分析的短流程。
带走一个数据集链接、一个可查询标识符，以及更清楚的分析 prompt。
这条路径先收集来源、标识符和数据集，再让 AI 做总结，能减少空泛回答。
适合谁
- 希望用可检查公共来源支撑 AI 摘要的研究者、学生和构建者。
- 想把模糊问题拆成数据、标识符和可重复查询路径的人。
开始前准备
- 一个范围足够窄的问题，至少包含地点、实体、主题或时间边界。
- 一个用来保存来源 URL、查询链接和备注的位置。
完成后得到什么
- 一个来源 URL、一个结构化标识符，以及一个数据集或 API 入口。
- 一个更干净的分析 prompt，明确来源上下文和已知限制。
常见坑
- 在确认来源覆盖范围之前，就先让 AI 做综合分析。
- 复制事实时丢掉标识符、日期和数据集来源。
后续动作
- 把来源和标识符整理成一个可复用查询或浏览器书签。
- 先让第一个来源回答问题的一部分，再决定是否加入第二个来源。
路线
- 01
- 02
- 03
