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PersonalMar 13, 2026

使用上載的 Docx 技能生成 AMI 研究報告

Tao SunTao Sun
·
Celine XieCeline Xie
使用上載的 Docx 技能生成 AMI 研究報告
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在不離開聊天的情況下建立可分享的研究報告

團隊研究工作中有一個反覆出現的模式:有人注意到某間公司開始受到關注,打開二十個分頁,收集零散筆記,然後再花一個小時把粗略發現整理成別人真正可以閱讀的內容。研究只完成了一半。另一半則是把它包裝成一份可用的報告。

這正是 Eigent 發揮作用的地方。你只需上載一個文件生成技能,描述主題,然後讓 Eigent 端到端處理網頁研究和報告製作。在這個例子中,任務是深入研究 Yann LeCun 的 AMI 初創公司,並輸出一份可供團隊分享的詳細 Word 報告。

1加入 Docx 技能

Eigent 支援自訂技能,因此你可以為特定輸出擴展其預設工具集。在這個案例中,我們加入一個 Docx 技能,讓 Eigent 能夠生成精美的 .docx 報告,而不是只在聊天中留下原始筆記。

前往 Settings → Agents → Skills → Example skills,找到 Docx 技能並安裝。你亦可以瀏覽我們的 Skill Hub - Docx Skill 了解 Docx 技能及安裝詳情。安裝完成後,Eigent 不只可以處理這次工作,未來亦能建立結構化的 Word 文件。

2向 Eigent 提出研究任務

與其手動研究 AMI 並從頭撰寫報告,不如用一個提示詞把整個流程交給 Eigent。以下是本示例使用的提示詞:

最近,我注意到 AMI 好像受到很多關注。你可以對 Yann LeCun 的 AMI 初創公司做一些深入研究,並使用 Docx 技能生成一份詳細報告嗎?這樣我就可以和我的團隊分享!

這樣的請求之所以有效,是因為它在合適的地方足夠具體:它定義了主題、要求深入研究,並清楚說明所需的輸出格式。

3讓瀏覽器代理收集背景資料

對於這類請求,Eigent 不需要先上載來源文件也能開始。瀏覽器代理可以自行從公開來源收集背景資料,研究 AMI、Yann LeCun 的參與情況、公司的定位、近期引起關注的原因,以及任何相關的技術或市場脈絡。

如果你已經有內部背景資料,仍然可以提供。媒體報導、創辦人貼文、你自己的筆記、競爭對手比較,或管理層提出的問題,都可以幫助引導最終報告。不過即使沒有這些材料,Eigent 也能透過網頁研究獨立整理出一份不錯的初稿。

4將研究轉化為真正可交付的成果

一旦 Eigent 收集到足夠背景,它就會從瀏覽轉向文件生成。上載的 Docx 技能會把收集到的資料格式化成一份詳細的 Word 報告,其敘述結構會比原始聊天回應更完整。

這對團隊分享很重要。正式文件更容易流轉、審閱、標註和在後續討論中重用。你不需要把對話中的發現逐段複製出來,而是直接取得一個已經為協作打包好的檔案。

5檢視輸出資料夾

任務完成後,打開代理輸出資料夾,你會找到生成的報告以及流程中的支援檔案。視乎執行情況,當中可能包括 Word 文件本身、中間筆記,以及用於建立最終報告的瀏覽器研究痕跡。

之後,你可以檢視報告、按需要作出修改,然後發送給團隊其他成員。從「我們應該研究這間初創公司」到「這裡有一份每個人都能閱讀的報告」,中間的距離被壓縮成一個工作流程。

6為何這個工作流程有用

這個用例不只是關於市場研究。它展示了 Eigent 如何結合兩項重要能力:

  • 瀏覽器代理可以自動從網絡收集背景資料。
  • 上載的技能可以把這些背景資料轉化為具體的輸出格式,例如 Word 文件。

這種組合正是 Eigent 適合真實工作的原因。研究本身很有價值,但若研究成果被包裝成可重用的交付物,價值就更高。

7下一步可以嘗試什麼

一旦第一份 AMI 報告生成,你可以用以下後續提示詞在此基礎上延伸:

將這份報告改寫成更精簡的高層摘要版本。

將這份報告重寫為內部產品策略討論用版本。

將報告整理成一份競爭格局分析,對比 AMI 與相鄰的 AI 初創公司。

為報告加入一節,討論技術影響與市場風險。

以上每一項都會重用同一個 Docx 技能,因此在完成初始設定後,整個工作流程會更快。

8提升效果的提示

  • 清楚說明範圍。 如果你想要融資分析、產品定位、競爭背景或技術分析,請在提示詞中直接說明。
  • 在有需要時提供團隊背景。 如果你的團隊正在評估 AMI 的投資、合作或內部學習價值,說明這一點會改善報告結構。
  • 把初稿當作工作文件使用。 Eigent 可以快速生成一份優質報告,而你之後可用更聚焦的提示詞,為不同受眾進一步精修。

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對 AI 基礎設施生態系中的 26 間公司進行深入研究——這是整個 AI 價值鏈中最確定的主線。涵蓋以下 6 個子行業(每個子行業挑選具代表性的公司,從大型領導者到較小玩家):AI 數據中心(運算基礎設施/建設擴張);GPU/AI 晶片(訓練與推理矽晶片、ASIC、IP);伺服器、網絡與光學模組(交換機、NIC、光互連);電力、液冷與儲能(電源、熱管理、能源管理);AI 雲端/算力平台(超大規模雲服務商、GPU 雲、算力租賃平台);支援生態系(HBM/先進封裝、晶圓代工、連接器及其他關鍵零件)。每間公司需研究:公司名稱、子行業、總部/國家;核心產品及其在 AI 鏈中的具體角色;上市或私人公司(如已上市,列出股票代號+交易所;如屬私人公司,註明最新估值/融資輪次);市值或估值規模(用於排名);其在生態系中的定位與護城河(1–2 句);主要客戶/競爭對手。排序方式:在每個子行業內,按市值/估值由大至小排名。整體結構需由上而下:從完整硬件生態全景 → 到每間單獨公司。輸出要求:首先生成結構化資料檔 `ai_infra_data.json` —— 包含全部 26 間公司及以上欄位、6 個子行業分類、上市/私人標誌,以及跨公司比較矩陣(子行業 × 關鍵維度)。然後根據該 JSON 生成一份精緻的 HTML 報告:包括生態系全景/分層圖、行業區塊、公司卡片、清晰的上市與私人視覺標示(標籤或顏色編碼)、市值排名圖表,以及可排序/可篩選的比較表。設計要專業、資訊密集且具互動性。先驗證研究資料的準確性(上市狀態、股票代號、估值——採用最新數據並引用來源),然後再生成報告。以單 agent 模式執行任務。

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