# 第2节 · Research 工作流 · 讲师讲稿 > 受众：内容 / 营销运营，轻技术，零编程基础。使用 Claude / Codex **桌面 App**，不手敲终端。 > 总时长：150 分钟。本讲稿覆盖全部 20 张幻灯片，按页顺序排列。 --- ## P1 · Research 工作流（标题页） 〔时间〕全节开场，0–2 分钟 大家好，欢迎来到第二节。上节我们过了四步心法，知道做内容要有料、要有据，今天就来真正把"找料"这件事做扎实。 这一节的主题叫「Research 工作流」，副标题我很认真写的——"从模糊想法到有料有据的选题 brief"。很多同学坐下来就直接叫 AI 帮自己写文案，但你给它一个模糊的想法，它只能靠猜，猜出来的东西和你的受众根本对不上号。今天我们要做的，就是在动手写之前，先把选题这件事搞清楚、搞扎实。 今天四个环节：第一，用 AI 反问你五个问题来确认主题；第二，用 deep-research 多源找料、自带出处；第三，用 Agent-Reach 直接抓小红书一手爆款数据；第四，学会三种工具怎么选、什么场景用哪个。全程零编程，app 帮你跑，你只管发指令。 〔过渡〕先来看今天怎么安排时间。 --- ## P2 · 本节目标 & 今天怎么过 〔时间〕2–5 分钟 这页左边是四个具体的学习目标，我们一个一个说。 第一个：把模糊想法收敛成具体选题。你现在脑子里可能只有一个"抗衰"这个大方向，课结束你能把它变成「给熬夜上班族的、小红书种草、早C晚A避坑」这样一个可以直接去写的题目——这叫收敛。 第二个：用 deep-research 多源找料，报告自带出处。这个很关键，我们做内容不是瞎说，是要有数据、有来源，能被读者信任、也能经得起品牌方追问。 第三个：用 Agent-Reach 抓小红书、B站一手爆款。这个工具普通搜索根本做不到，等一下我会专门演示。 第四个：知道三种工具各自用在什么场景——查事实用什么、写深度报告用什么、扒竞品用什么，会切换、不浪费时间。 右边是今天的时间表。我们严格按时走，每个环节都有演示，所以节奏会比较紧凑，但都是实战内容，跟好了就行。 〔过渡〕好，开始之前，先回答一个问题：为什么要先做 research？ --- ## P3 · 为什么先 research？ 〔时间〕5–10 分钟 这页是整个课程的核心逻辑之一，我希望你们记住这张图。 我们做内容有四步：确认主题、research、产出、微调。今天高亮的是第二步"research"——它不是可选项，它决定选题的成败。 看这个对比。你直接说「给我出 5 条抗衰小红书文案」，AI 靠猜，它不知道你的受众是 20 岁的大学生还是 40 岁的熬夜妈妈，不知道你是在小红书还是公众号发，写出来的东西和竞品撞、没痛点、转化率极差。 但是做了 research 以后呢？你有数据支撑、有竞品差异化、有读者真正的痛点关键词——发出去才有转化，才值得花时间做。 〔强调〕我见过太多做内容的同学，跳过 research 直接写，写完觉得不对，再让 AI 改三四轮，最后还是不满意。其实问题出在最开头——选题没定好，料没找够。 今天这150分钟就是帮你把这个根基打扎实。 --- ## P4 · 〔过渡页〕环节 1 · 确认主题 〔时间〕进入第一环节，约 10 分钟 好，进入第一个环节——确认主题。时间 10 到 35 分钟。 口号先说：先别动手，让 AI 反问你 5 个问题。等一下看到 Prompt 你就懂了。 --- ## P5 · 确认主题：让 AI 反问你 〔时间〕10–25 分钟（含演示） 这一页是今天第一个核心技巧。 看左上角这个典型状态——"想做抗衰内容"。这四个字我相信很多人来课之前脑子里就是这么想的。但问题是：受众是谁？发在哪个平台？科普还是种草？和竞品怎么区别？目标是曝光还是转化？这些都没定，AI 根本没办法帮你。 所以我们用一个"反问式收敛"的技巧——不是你问 AI，而是让 AI 来问你。 看这个 Prompt，这是可以直接复制发给 Claude 或 Codex app 的： > 「我想做抗衰相关内容，先别动手帮我写——先反问我 5 个问题，把受众、平台、角度、竞品、目标定清楚，问完我给你答案，然后一起定选题。」 注意两个关键词：「先别动手」和「先反问我」。这两句话是告诉 AI 暂时不要生成内容，先帮你把问题搞清楚。 〔演示〕我现在打开 Claude app，把这段 Prompt 发进去，大家看它会问出来哪 5 个问题。（演示结束后）你看，它问的正好是受众年龄段、平台、内容角度、有没有竞品要避开、还有这条内容最终要达成什么目标。一轮对话下来，选题就收敛了。 〔互动〕好，现在大家打开自己的 app，把这个 Prompt 发进去，填上你自己做的品牌或方向，试一试。3 分钟，待会儿分享一下。 --- ## P6 · 好选题 vs 烂选题 〔时间〕25–35 分钟 上一步反问完了，我们怎么判断选题定得好不好？这页给你一个非常实用的测试法。 左边是烂选题：「抗衰」——两个字，太宽泛，受众不清，平台未定，角度未定，AI 无从下手，只能靠猜，大量返工。 右边是好选题：「给熬夜上班族的早C晚A避坑 3 点 · 小红书种草」——人群明确、痛点清晰、平台和内容类型都定了，AI 一次出稿基本可用。 区别在哪里？就在这句测试法：能不能填进这个句子—— > 「给 ___ 平台上 ___ 人群的 ___ 类内容，解决 ___ 痛点」 能填进去，就是好选题；填不进去，说明还有要素没想清楚，继续反问。 〔强调〕这个测试法很简单，但非常有效。下节课之前要交一个选题 brief，我验收的第一个标准就是：能不能填进这个句子。 --- ## P7 · 〔过渡页〕环节 2 · deep-research 〔时间〕进入第二环节，约 35 分钟 好，选题定了，下一步去找料。进入第二环节——deep-research。时间 35 到 75 分钟。 这是今天用时最长的环节，也是干货最密的地方：多源找料、自带出处、一份报告直接用。 --- ## P8 · deep-research 是什么？ 〔时间〕35–45 分钟 先说清楚 deep-research 到底在做什么，和普通搜索有什么本质区别。 它有四个步骤：第一，多路搜索，同时查 10 到 20 个源；第二，真正抓取网页，读每篇正文，不只是看标题；第三，交叉验证，找一致的信息，同时标出矛盾的地方；第四，综合成一份带完整引用列表的报告。 这和你自己去 Google 搜的区别在哪里？普通搜索给你一堆链接，你自己去看、自己汇总——那要花多少时间？而 deep-research 帮你读完所有源，整合成一份带出处的报告，你直接用。 我做过测试，一个话题如果自己搜集资料要 2 小时，用 deep-research 大概 5 到 10 分钟就有初稿了。当然你还要核对，但时间省出来了 70%。 〔强调〕注意"带出处"这三个字——这是 deep-research 和普通 AI 聊天最大的区别。聊天模式下 AI 说的是它"记住"的知识，没有实时来源。deep-research 是真正去网上查了、读了，每个结论都有链接对应。 --- ## P9 · 怎么触发 deep-research？ 〔时间〕45–55 分钟（含演示） 怎么用？非常简单——在对话框里直接说「用 deep research 查…」或者「帮我深度调研…」，app 自动识别意图，在后台跑多源搜索，5 到 10 分钟给你报告。不需要开什么开关，不需要命令行，就是说人话。 看两个例子。 第一个是查成分趋势： > 「用 deep research 查 2026 年抗衰热门成分趋势，要带来源出处，重点看有没有临床证据，最后给我一个简短结论 + 来源列表。」 注意这里有三个要求：带来源出处、重点看临床证据、简短结论加列表。加这些要求能让报告更聚焦、更实用。 第二个更进阶——查竞品内容策略： > 「用 deep research 调研国内主流抗衰品牌在小红书的内容策略，包括热门内容类型、发布频率、用户痛点关键词，给我一个对比总结，说明 MMC 的差异化空间在哪。」 这个 Prompt 直接帮你做竞品分析，报告出来之后，MMC 怎么跟竞品拉开差距，一目了然。 〔演示〕我们现在发第一个 Prompt，等它跑一下，等待的时候我们看下一页先——看 deep-research 的报告大概长什么样。 --- ## P10 · deep-research 给你什么？ 〔时间〕55–75 分钟 这页模拟了一份 deep-research 报告的样子。 它会给你一个结论段——比如「2026 年抗衰成分三强：NMN / 视黄醇 / 神经酰胺」，然后每个结论后面跟来源：NMN 热度同比 +32%，来源是天猫美容白皮书；视黄醇有 RCT 临床支持，来源是 JAMA Dermatology；神经酰胺屏障修护诉求上升，来源是小红书趋势报告。 最后还有一个完整的来源列表，每条都有链接。 这就是"有据"的内容——你把这份报告里的数据用进文案，受众看到有来源、有数据，信任感完全不一样。 但是——收到报告之后有三件事要做。 第一，引用要点开核对。不要全信，一定点开链接，看原文是不是真的说了这句话。AI 有时候会"生成"一个看起来很像的链接但内容对不上。 第二，把结论段里的 3 到 5 个核心数据点高亮，直接复制进你的 brief——这是你下一步写内容的弹药。 第三，截图存档备查。你今天做的这个 research，下次做类似内容可以直接用，不用重复劳动。 〔强调〕黄金原则记住：deep-research 节省你搜集时间 70%，但最终用进内容的数据，你自己点开确认过一次。这是职业素养，也是对读者负责。 --- ## P11 · 〔过渡页〕环节 3 · Agent-Reach 〔时间〕进入第三环节，约 75 分钟 好，前两个环节讲完了——定了选题、查了报告。现在进入今天最特别的一个工具：Agent-Reach。时间 75 到 115 分钟。 这个工具解决的问题是：爬小红书、B站、X 的一手内容——那些竞品爆款的标题、正文、评论，普通搜索根本看不到，Agent-Reach 可以。 --- ## P12 · Agent-Reach：为什么需要它？ 〔时间〕75–85 分钟 先说问题所在。 你现在打开 Google，搜「小红书抗衰爆款」，搜出来的是什么？是一堆指向小红书的链接，点进去要么要你登录，要么根本看不到正文。小红书、B站这类平台对外部搜索引擎做了屏蔽，所以 deep-research 也抓不到小红书的具体内容。 这就是为什么我们需要 Agent-Reach。 它能做什么？自动浏览加抓取，不需要 API key，不需要你有账号。支持的平台包括：小红书、B站、X、Reddit、YouTube。你给它一个关键词，它去搜对应平台的爆款，把标题、正文、评论全部抓下来返回给你。 原理上它是一个 Python 小工具——但是！你不用懂 Python，你不用开终端，你不用手敲任何命令。你只需要把安装和运行的指令发给 Claude 或 Codex app，它在后台帮你装好、跑完，把结果文件放到你指定的文件夹，全程你就是等着。 〔强调〕这个工具是 GitHub 上的公开项目，用 pip 安装。整个过程 app 帮你做，你不用碰终端。 --- ## P13 · 装 + 跑：发给 app 就行 〔时间〕85–100 分钟（含演示） 这页是最关键的操作步骤，两个代码卡，一个是安装，一个是抓取，都可以直接复制发给 app。 第一步，安装。把这句话发给 app： > 「帮我安装并运行 Agent-Reach，命令如下，遇到报错也帮我处理：pip install -r requirements.txt」 注意末尾那句"遇到报错也帮我处理"——这很重要，因为第一次安装有可能遇到依赖版本问题，加上这句话，app 看到错误会自动修，不需要你自己排查。 第二步，抓取。安装完了之后，发这句： > 「帮我跑这条命令，抓小红书「抗衰」关键词前 10 条，结果保存到文件：python agent_reach.py --site xiaohongshu --search "抗衰" --limit 10 --save」 你不需要理解这串命令的每个参数是什么意思，你只需要知道：`--site` 是选平台，`--search` 是关键词，`--limit` 是条数，`--save` 是保存结果。你想换平台或者换关键词，改对应的词就好了。 app 帮你做的事情依次是：检查 Python 环境、安装依赖、运行抓取脚本、把结果 .json 文件放到你指定的文件夹——全程后台，你不用看命令行。 〔演示〕我现在发这两段给 Claude app，大家看它怎么处理的。（演示完）你看，它帮我处理了一个依赖版本冲突，自动装好了，然后开始抓取。完全不需要我懂 Python。 --- ## P14 · Agent-Reach 实战：竞品爆款分析 〔时间〕100–115 分钟 光抓数据不够，抓完还要解读。这页给你一个一次搞定的完整 Prompt： > 「帮我用 Agent-Reach 抓小红书关键词「抗衰」前 15 条爆款笔记，抓完之后，帮我总结：① 标题套路（字数 / 结构 / 关键词）② 点赞最多的 3 条内容共同点 ③ 高赞评论里的核心痛点。」 这个 Prompt 做了两件事：先抓数据，抓完之后直接让 AI 帮你分析总结。一步到位。 看右边结果示意，AI 会告诉你：标题套路是"X个避坑""别再用XXX""测评 TOP3"这类，11 到 18 字为主；点赞高的内容共同点是有具体数字、有成分名、封面有对比图、第一句先说痛点；高赞评论里的核心痛点是"敏感肌能用吗""多少浓度合适""国货平替""熬夜党救星"。 这些关键词就是你写标题和正文的弹药。"熬夜党""国货平替""0.1%浓度"——这些词是真实读者在用的语言，你把它们用进内容里，共鸣感立刻不一样。 〔强调〕内容运营的核心之一就是说读者的语言，而不是说品牌的语言。Agent-Reach 帮你收集的就是读者原声。 --- ## P15 · 〔过渡页〕环节 4 · 三种工具怎么选 〔时间〕进入第四环节，约 115 分钟 好，三个工具都介绍完了，最后一个环节：三种工具怎么选。场景对了，效率翻三倍。时间 115 到 135 分钟。 --- ## P16 · 三工具对比：选对场景 〔时间〕115–125 分钟 这张表是今天最值得截图保存的一页，三列对应三个工具。 第一列，普通 web 搜索：用来快查一个事实，10 秒出结果，不需要综合多源。比如"NAD+ 是什么意思""小红书最新算法"——这种直接搜就好，不用大炮打蚊子。 第二列，deep-research：深度综合带引用，5 到 10 分钟出报告，需要多源佐证。比如"2026 年抗衰成分趋势""竞品内容策略分析"——这种要写进内容、要引用数据的，就用 deep-research。 第三列，Agent-Reach：中文社媒一手料，2 到 5 分钟抓爆款，需要看竞品原文。比如"小红书抗衰爆款TOP10""B站抗衰视频评论痛点"——这种要看真实爆款、真实评论的，就用 Agent-Reach。 底部有个口诀，记住这一句就够了： > 查事实 → 普通搜索；写报告 → deep-research；扒竞品 → Agent-Reach。 〔互动〕我给大家一个场景，你们说用哪个工具：「我想知道 NMN 补充剂每天吃多少毫克合适」——谁来答？（收集答案）对，这个快查事实，普通搜索就行。再来一个：「我想了解小红书上最近用户吐槽国货护肤品的最多的地方在哪」——用哪个？对，Agent-Reach，抓评论。 --- ## P17 · 完整 research 流程串一遍 〔时间〕125–135 分钟 好，把今天学的东西全串起来，看这个完整流程。 第一步，确认选题：AI 反问 5 问，把模糊想法收敛成具体选题。 第二步，Agent-Reach 抓竞品：小红书爆款标题、评论里的痛点关键词，这是你了解市场和读者语言的来源。 第三步，deep-research 查证据：成分或趋势的深度报告，带出处，让你的内容有数据背书。 第四步，产出 brief：把前三步的核心结论汇总，带 3 到 5 条引用论据，这份 brief 就是下节课图片和文案创作的起点。 看下面这个真实例子，完整走一遍 MMC 抗衰小红书秋季选题： 反问定题——熬夜上班族，早C晚A避坑；竞品抓取——标题里有"浓度""敏感肌"这两个高频词；证据查证——视黄醇 0.1% 有 RCT 有效数据，来源是 JAMA 2025；产出 brief——「熬夜党视黄醇入门指南 · 3 条 brief 直接拿走」。 你看，从模糊的"想做抗衰"，到这样一份可以直接拿去产出的 brief，今天这 150 分钟全部给你了。 --- ## P18 · 课后作业 〔时间〕135–142 分钟 作业两项，下节课之前做完，带过来。 第一项：产出一份选题 research brief。格式是：核心结论一段 + 3 到 5 条带出处的论据 + 至少两张竞品截图（小红书或 B站爆款的）。不要只有文字，截图是证明你真的跑了 Agent-Reach 的凭据。 第二项：brief 里注明工具使用记录——哪条论据来自 deep-research（带链接），哪部分来自 Agent-Reach 抓取。这个要求是帮你养成好习惯，以后复盘的时候能知道这条结论的来源。 验收标准只有一个：把你的 brief 交给 AI 之后，能直接出一张对应主题的海报文案，不需要再补充背景——这就说明你的 brief 够具体、够实用，第三节课就能直接开干。 〔强调〕不要为了交作业而交，brief 是你第三节课的弹药，越扎实第三节课出的东西越好。 --- ## P19 · 常见坑 & 解法 〔时间〕142–148 分钟 最后一个干货页，前人踩过的坑，帮你提前避开。四个坑。 第一个坑：Agent-Reach 报错装不上。解法：把报错信息发给 app，说"帮我解决"。90% 是 Python 版本或依赖冲突，app 看到错误能自动修，不需要你懂技术。 第二个坑：抓取速度慢或者中断。原因是小红书有反爬限速机制。解法：分批抓，`--limit` 改成 5；失败了让 app 加上 `--delay 3` 重试，加了延迟就不容易被限速。 第三个坑：deep-research 给的引用对不上原文。这是 AI 幻觉问题，它有时会生成一个看起来很像但内容不对的链接。解法：重要数据点一定点开确认，找不到出处就直接删掉不用——宁缺勿假。 第四个坑：抓到的社媒料质量参差不齐。解法：让 app 把结果按点赞量排序，过滤掉 500 赞以下的，再让 app 帮你格式化成表格，然后你再筛。这样一来有效数据的密度就上来了。 〔互动〕有没有刚才试 Agent-Reach 装的时候遇到报错的？我们现在看看怎么处理。 --- ## P20 · 本节小结 + 预告 〔时间〕148–150 分钟 好，最后两分钟收尾。 今天四个收获，对应这四个大圈： 第一，确认选题：先让 AI 反问 5 问，再动手，别直接开写。 第二，deep-research：多源报告自带引用，用前核对，节省 70% 时间但要对数据负责。 第三，Agent-Reach：小红书 B站一手料，app 替你装替你跑，你只管发指令。 第四，三工具会选：查事实用普通搜索，写报告用 deep-research，扒竞品用 Agent-Reach，场景对了效率翻三倍。 右边是第三节预告——下节我们把今天的 brief 变成一张真正的海报：图片生成、SEO 关键词植入、Claude 和 Codex 两个引擎怎么选。 〔强调〕今天的 brief 是下节课的入场券。作业没做好，第三节课你就少了弹药。所以认真做，做完了带过来，下节课直接出图。 我们下节见！ --- *讲稿版本：v1.0 · 第2节共 20 张幻灯片 · 时长约 150 分钟*