За півгодини можна зрозуміти нову галузь: як за допомогою ШІ швидко побудувати когнітивну структуру?

Ось переклад українською:

Заголовок: «Поділюся глибокою дослідницькою Prompt, яку я використовував 2 роки, і яка за півгодини допоможе тобі зрозуміти будь-яку незнайому сферу.»

Автор: Цифрове життя Кізк

Джерело:

Перепост: Mars Finance

Перед кількома днями я закінчив конференцію, а вчора на вихідних з другом ходили поїсти, і під час розмови він раптом поставив ложку і подивився на мене і сказав: «Не брате, ти як так все розумієш?»

Я сказав, що я нічого не розумію.

Він запитав: «Як так виходить, що ти можеш поговорити про все: Harness, Claude Code, психологію, Killing Floor 2, Ктулху, а ще й граєш у покемонів popakia? Скільки ж у тебе всього годин у добі?»

Я тоді здивувався.

Бо чесно кажучи, балакати і хвалитися — це одне, а я справді не вважаю, що все розумію. Мене цікавить багато речей, і у мене є спосіб швидко осягнути незнайоме — досконально або майже.

Він знову запитав: «Який спосіб?»

Я сказав: «Один дослідницький каркас, який я сам зробив, і з допомогою AI за півгодини можу створити дослідницький звіт на 1-2 тисячі слів, що дуже швидко допомагає зрозуміти тему.»

Він знову поклав ложку.

І сказав: «Напиши це все.»

І ось з’явилася ця стаття…

Я не знаю, чи буде вона корисною всім, але для мене це дійсно методика, яку я ще три роки тому використовував у фінансовій сфері для дослідження компаній і галузей, а потім, коли з’явився AI, з’явилися й нові глибокі дослідження. Я трохи її покращив і зібрав у Prompt, який підходить для глибокого дослідження будь-чого з допомогою AI. Чесно кажучи, це один із найзручніших інструментів, якими я користуюся останні два роки.

Не можу сказати, наскільки глибокі дослідження виходять, але принаймні вони допомагають швидко побудувати досить повну картину і далі її досліджувати.

Цю методику я раніше називав.

Горизонтально-вертикальний аналіз.

Спершу скажу, що це таке.

Насправді дуже просто — дві осі.

Перша — вертикальна. Це часова вісь. Вона допомагає відтворити повну історію об’єкта: як він з’явився, хто його створив, що відбувалося посередині, чому в певний момент він раптово вибухнув або змінив напрямок. Якщо розібрати цю лінію, зрозуміти її, — отримаєш уявлення про історію і причинно-наслідкові зв’язки.

Друга — горизонтальна. Це сучасний момент. Тут порівнюємо об’єкт із конкурентами: у чому його переваги і недоліки, чому користувачі обирають саме його, яке його місце у галузі. Це допомагає зрозуміти його позицію і відмінності.

Найважливіше — перетнути ці дві осі і подивитися разом.

Вертикальна дає уявлення, як він дійшов до сьогодні, горизонтальна — де він зараз. Перетин цих двох — це те, що не видно, дивлячись окремо на кожну. Наприклад, його сьогоднішня перевага — це результат кількох років невидимої роботи і рішень. А його слабкі місця — це, можливо, наслідки раціональних рішень, які з часом стали тягарем.

Вертикаль — часова глибина, горизонталь — сучасна ширина, і в підсумку — оцінка.

Все дуже просто.

Це — одна з найзручніших методик, якими я користуюся останні два роки.

Ця концепція походить із класичних підходів соціальних наук і лінгвістики.

У лінгвістиці є дуже класичний аналіз — це історичний і синхронний аналіз, запропоновані Соссюром.

Тобто, щоб досліджувати щось, можна взяти два підходи: один — з часового виміру, як воно змінювалося з минулого до сьогодні, інший — з сучасного, яке воно в системі і в порівнянні з іншими.

У соціальних науках є схожі підходи — вертикальні і горизонтальні дослідження. Вертикальні — це слідкувати за змінами об’єкта, горизонтальні — дивитися на його стан у конкретний момент і порівнювати.

Я взяв ці академічні підходи і поєднав із бізнес-стратегіями, зробив універсальний дослідницький каркас для AI.

Зараз є версія Prompt і версія Skill.

Обидві відкриті на моєму Github:

(посилання)

Версія Prompt особливо добре працює з AI, що має глибокі дослідницькі функції, наприклад, DeepResearch у ChatGPT, Claude, експертний режим у Doubao, DeepSeek — все це працює. Я також оптимізував стиль викладу, використовуючи навички Кізка, щоб звіт був читабельним і не нагадував важкий для розуміння текст.

Тут я залишаю Prompt — копіюйте його, якщо потрібно, або беріть із Github.

Дослідження дуже просте: просто замініть слово у рівнянні на потрібний об’єкт.

Наприклад, останнім часом популярний Hermes agent, Harness, CLI, або вплив Anthropic на SaaS, і так далі.

Навіть дослідження «Світ Лок-Ворлд», «Світ Honor of Kings», конфлікт Іран і США, нестабільність Трампа — все що завгодно.

Я зробив приклад із глибоким дослідженням Harness + Claude.

Змінив Prompt, вставив Harness, увімкнув режим глибокого дослідження Claude.

Відправив.

Claude спитав, що таке Harness, я додав пояснення.

І почав дослідження.

Через 13 хвилин звіт про Harness був готовий.

Можна подивитися: вертикальний аналіз — дуже хороший, історія чітко показана, коли з’явився, коли вибухнув, ключові моменти.

Чому саме тоді — логічно.

Горизонтальний аналіз — порівняння з Prompt Engineering, Context Engineering і Agent Engineering.

Будь-хто, хто розуміє Agent, не заперечить, що порівняння професійне. Ви швидко зрозумієте відмінності.

І останнє — майбутні напрями розвитку.

Загалом, ця стаття близько 10 тисяч слів. Якщо вам цікаво Harness і хочете швидко і всебічно дізнатися про нього — ця дослідницька робота краща за більшість статей-оглядів.

Повна і зрозуміла.

Об’єкт дослідження може бути продуктом, наприклад Cursor, Claude Code, Hermes Agent; компанією — Anthropic, ByteDance; концептом — MCP-протокол, RAG; або особою — ключовою фігурою галузі.

Prompt автоматично підлаштовується під тип об’єкта і фокусується на відповідних аспектах: для продукту — версії і функції, для компанії — фінансування і бізнес-модель, для особи — кар’єра і колеги.

Якщо ви любите використовувати Cowork, Claude Code або Codex, я зробив цей метод у вигляді Skill — hv-analysis, теж відкритий на Github.

Після встановлення просто скажіть Agent: «Допоможи дослідити xxx», і він зробить за каркасом.

Ця версія ще й автоматично шукає інформацію, підключає arxiv API, досліджує наукові статті і генерує зручний PDF-звіт із легким стилем.

Але мушу чесно сказати — цей метод не універсальний.

Він допомагає швидко побудувати картину, але не замінить глибокого дослідження руками.

Інформація AI може бути неточною, хоча зараз вона стала більш надійною, але все одно можливі помилки.

Тому не слід сприймати AI-звіт як остаточний висновок. Це — карта, яку потрібно допрацьовувати.

Ще один момент — якість звіту залежить від моделі і інструментів. З підтримкою DeepResearch результат буде кращим, бо вони шукають і перевіряють інформацію. Це займає понад 10 хвилин.

Якщо ж використовуєте простий пошук — швидше за все, якість знизиться.

Мій підхід — після отримання звіту швидко його переглянути, побудувати каркас і далі досліджувати цікаві або сумнівні моменти глибше.

Це — комбінація AI-звіту і моїх додаткових досліджень — значно ефективніше, ніж починати з нуля.

В цьому світі, коли AI вже є, немає сенсу витрачати час на безкінечне копання.

Я вважаю, що в епоху досліджень головне — це ваша допитливість.

Я не особливо багатий знаннями або професійний — просто цікавлюся світом і маю багато питань.

Як це зроблено? Чому саме так? Що з цим пов’язано? Що робили раніше? Якщо я не маю відповіді — мені погано. Можливо, у вас теж таке — потрібно знати зараз і тут.

Інформація — це вже потік, AI зменшив ціну доступу до неї до мінімуму.

Але питання — з якою метою і як її організувати? Це вже не AI зробить за вас. Він допоможе, коли ви дасте напрямок.

Горизонтально-вертикальний аналіз — це моя особиста рамка питань. Коли я стикаюся з незнайомим, мені не потрібно думати, з яких боків його досліджувати — рамка вже готова.

Вертикально — час, горизонтально — простір, і в підсумку — оцінка. Три кроки — і каркас готовий.

Це дозволяє мені не витрачати три дні на пошук інформації, а за півгодини побудувати картину і далі витратити час на справді цікаві речі — побачити, як усе складається, і зрозуміти «О, так воно і є!»

Це — неймовірно кайфово.

Чесно кажучи, я не впевнений, що цей метод підходить усім.

Але якщо у вас багато питань і ви вважаєте, що пошук інформації — це довго і нудно, спробуйте.

Греки казали, що філософія починається з дивування.

Я думаю, що дослідження теж — починається з щирої цікавості. Методи і інструменти — це вже другорядне. Головне — бажання дізнатися.

Без цікавості навіть найкраща методика — марна.

З цікавістю, навіть якщо метод не ідеальний, ви знайдете відповідь.

Зараз пошук відповіді — швидкий, і це відкриває багато можливостей.

Залишайтеся допитливими.