ทักษะตัวแทนการวิจัย
ช่วยให้เอเจนต์ AI ของคุณค้นหาบทความ ติดตามบล็อก สร้างฐานความรู้ ตรวจสอบข้อมูลตลาดพยากรณ์ และช่วยในการเขียนงานวิจัย
สิ่งที่มันทำ
ทักษะตัวแทนการวิจัยเป็นกล่องเครื่องมือวิจัยสำหรับเอเจนต์ AI
พูดง่ายๆ คือมันช่วยให้เอเจนต์ของคุณทำงานวิจัยได้อย่างเป็นระบบมากขึ้น
แทนที่จะขอให้ AI ค้นหาและสรุปข้อมูลแบบสุ่ม ทักษะนี้จะให้ชุดกระบวนการวิจัยแก่เอเจนต์
มันสามารถมองหาบทความวิชาการ ติดตามบล็อก จัดระเบียบความรู้เป็นบันทึกมาร์กดาวน์ ตรวจสอบความน่าจะเป็นของตลาด และสนับสนุนการเขียนงานวิจัยขนาดยาว
ทำไมมันถึงมีประโยชน์
คนส่วนใหญ่ใช้การวิจัยด้วย AI แบบนี้:
ค้นหาหัวข้อนี้ → สรุปมัน → ลืมทุกอย่างในครั้งต่อไป
ทักษะนี้ช่วยให้เอเจนต์ทำงานแบบนี้มากขึ้น:
ค้นหาแหล่งข้อมูล → จัดระเบียบบันทึก → เปรียบเทียบแนวคิด → เก็บความรู้ที่เป็นประโยชน์ → นำกลับมาใช้ใหม่ในภายหลัง
นั่นทำให้มันมีประโยชน์สำหรับใครก็ตามที่ต้องการเข้าใจหัวข้ออย่างลึกซึ้งเมื่อเวลาผ่านไป
ความสามารถด้านการวิจัยที่รวมมา
แพ็คเกจทักษะนี้รวมหลายทักษะย่อย
1. การวิจัยบนอาร์คายฟ์
ค้นหาบทความวิชาการจากอาร์คายฟ์
เหมาะสำหรับ:
- การค้นหาบทความด้าน AI / ML
- การค้นหาบทความด้วยคำสำคัญ
- การค้นหาตามผู้เขียน
- การค้นหาบทความ arXiv ด้วยรหัสเฉพาะ
- การอ่านบทคัดย่อ
- การค้นหางานวิชาการที่เกี่ยวข้อง
ตัวอย่างการใช้งาน:
ค้นหาบทความล่าสุดเกี่ยวกับเอเจนต์ AI และการใช้เครื่องมือ
ค้นหาบทความบน arXiv เกี่ยวกับรีอินฟอร์สเมนต์ เลิร์นนิง ฟรอม ฮิวแมน ฟีดแบ็ก
ค้นหาบทความโดย อังเดรย์ คาร์พาธี
2. บล็อกวอตเชอร์
ติดตามบล็อก ฟีด RSS และบทความใหม่
เหมาะสำหรับ:
- ติดตามบล็อกด้านวิศวกรรม
- ติดตามการอัปเดตของบริษัท AI
- เฝ้าดูบล็อกของคู่แข่ง
- เฝ้าติดตามห้องปฏิบัติการวิจัย
- รวบรวมลิงก์บทความใหม่
- ทำเครื่องหมายบทความว่าอ่านแล้วหรือยังไม่ได้อ่าน
ตัวอย่างการใช้งาน:
ติดตามโพสต์ใหม่จากบล็อกของโอเพนเอไอ และบล็อกของแอนโทรปิก
แสดงบทความที่ยังไม่ได้อ่านจากบล็อกที่ฉันติดตาม
สแกนบล็อกที่ฉันติดตามและแสดงรายการว่ามีอะไรใหม่
3. วิกิ LLM
สร้างฐานความรู้แบบมาร์กดาวน์ระยะยาว
นี่เหมือนการให้สมุดบันทึกการวิจัยแก่เอเจนต์ของคุณ
มันสามารถบันทึกแหล่งข้อมูลสำคัญ สร้างหน้าหัวข้อ เชื่อมโยงแนวคิดที่เกี่ยวข้อง และจัดเก็บทุกอย่างเป็นไฟล์มาร์กดาวน์อย่างเป็นระเบียบ
เหมาะสำหรับ:
- สร้างวิกิการวิจัยส่วนตัว
- จัดระเบียบบทความ AI
- สร้างฐานข้อมูลการวิจัยสตาร์ทอัป
- ติดตามคู่แข่ง
- เปลี่ยนบันทึกกระจัดกระจายเป็นความรู้ที่มีโครงสร้าง
- สร้างฐานความรู้สไตล์ออบซิเดียน
ตัวอย่างการใช้งาน:
สร้างวิกิสำหรับการวิจัยการสร้างวิดีโอด้วย AI
เพิ่มบทความนี้ลงในฐานความรู้ของฉันและสรุปแนวคิดสำคัญ
วิกิของฉันรู้อะไรเกี่ยวกับเอเจนต์ AI แล้วบ้าง?
4. การวิจัยพอลิมาร์เก็ต
สอบถามข้อมูลตลาดพยากรณ์สาธารณะจากพอลิมาร์เก็ต
เหมาะสำหรับ:
- ตรวจสอบความน่าจะเป็นที่บ่งชี้โดยตลาด
- ค้นหาตลาดพยากรณ์สาธารณะ
- ดูว่าเทรดเดอร์คิดว่าเหตุการณ์มีแนวโน้มมากน้อยเพียงใด
- ติดตามการเปลี่ยนแปลงของความเชื่อมั่นในตลาด
- อ่านข้อมูลราคาและปริมาณ
ตัวอย่างการใช้งาน:
พอลิมาร์เก็ตคิดอย่างไรเกี่ยวกับเหตุการณ์นี้
ค้นหาตลาดพยากรณ์ที่เกี่ยวข้องกับการเลือกตั้งสหรัฐฯ
แสดงความน่าจะเป็นปัจจุบันและปริมาณการซื้อขายสำหรับตลาดนี้
หมายเหตุสำคัญ:
ทักษะนี้เป็นแบบอ่านอย่างเดียว สามารถสอบถามข้อมูลตลาดสาธารณะได้ แต่ไม่สามารถทำการซื้อขายได้
5. การเขียนรายงานวิจัย
ช่วยในการเขียนรายงานวิจัยทางวิชาการหรือทางเทคนิค
เหมาะสำหรับ:
- การทบทวนวรรณกรรม
- การวางแผนการทดลอง
- โครงสร้างบทความ
- การเขียนบทคัดย่อ
- การเขียนงานที่เกี่ยวข้อง
- การกำหนดกรอบงานวิจัย
- การทบทวนตัวเองในสไตล์ผู้วิจารณ์
- การเตรียมการส่ง
ตัวอย่างการใช้งาน:
ช่วยฉันเปลี่ยนการทดลองนี้เป็นโครงร่างรายงานวิจัย
เขียนส่วนงานที่เกี่ยวข้องตามบทความเหล่านี้
ทบทวนฉบับร่างบทความนี้เหมือนผู้วิจารณ์นิวริปส์
เหมาะที่สุดสำหรับ
ทักษะนี้เหมาะที่สุดสำหรับผู้ที่มักต้องค้นคว้า เปรียบเทียบ ติดตาม หรือเขียนเกี่ยวกับหัวข้อที่ซับซ้อน
มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับ:
- นักวิจัย AI
- นักพัฒนาอิสระที่ทำการวิจัยตลาด
- นักวิจัย SEO
- นักการตลาดการเติบโต
- นักวิจัยเนื้อหา
- ผู้ก่อตั้งสตาร์ทอัป
- นักเรียน
- นักเขียนทางเทคนิค
- ผู้ที่กำลังสร้างฐานความรู้ส่วนตัว
กรณีการใช้งานทั่วไป
การวิจัยทางวิชาการ
ใช้เพื่อค้นหาบทความ อ่านบทคัดย่อ เปรียบเทียบวิธีการ และสร้างการทบทวนวรรณกรรม
ค้นหาบทความล่าสุด 10 เรื่องเกี่ยวกับการสร้างเสริมด้วยการค้นคืน (retrieval augmented generation) และสรุปทิศทางหลัก
การวิจัยตลาด
ใช้เพื่อติดตามบล็อก คู่แข่ง สัญญาณสาธารณะ และตลาดพยากรณ์
ติดตามบล็อกของคู่แข่งและสรุปการอัปเดตผลิตภัณฑ์ที่สำคัญ
การจัดการความรู้
ใช้เพื่อเปลี่ยนบทความ เอกสาร และบันทึกที่กระจัดกระจายเป็นวิกิมาร์กดาวน์ที่มีโครงสร้าง
สร้างฐานความรู้เกี่ยวกับ AI SEO และจัดระเบียบบันทึกของฉันเป็นหัวข้อต่างๆ
การสนับสนุนการเขียน
ใช้เพื่อช่วยจัดโครงสร้างบทความวิจัยขนาดยาว เอกสารไวท์เปเปอร์ รายงาน หรือบทความวิชาการ
ช่วยฉันเขียนรายงานการวิจัยเกี่ยวกับทักษะของเอเจนต์ AI
ผู้เริ่มต้นสามารถเข้าใจได้อย่างไร
คิดว่าทักษะนี้เป็นผู้ช่วยวิจัยที่มีหน้าที่ห้าอย่าง:
| งาน | ความหมาย |
|---|---|
| ผู้ค้นหาบทความ | ค้นหาบทความวิชาการ |
| ตัวติดตามบล็อก | ติดตามบล็อกและฟีด RSS |
| บรรณารักษ์ความรู้ | จัดระเบียบบันทึกเป็นวิกิมาร์กดาวน์ |
| ผู้อ่านสัญญาณตลาด | อ่านข้อมูลตลาดพยากรณ์ |
| ผู้เขียนงานวิจัย | ช่วยเขียนรายงานวิจัยที่มีโครงสร้าง |
ปัญหาที่มันแก้ไข
หากไม่มีทักษะนี้ การวิจัยด้วย AI อาจกลายเป็นความยุ่งเหยิง
คุณถามคำถาม ได้คำตอบ แล้วบริบทก็หายไป
ด้วยทักษะนี้ เอเจนต์มีกระบวนการวิจัยที่ดีขึ้น:
- ค้นหาแหล่งข้อมูลที่มีประโยชน์
- ดึงข้อมูลที่เป็นประโยชน์
- บันทึกความรู้ที่สำคัญ
- เชื่อมโยงแนวคิดที่เกี่ยวข้อง
- นำงานวิจัยก่อนหน้ากลับมาใช้ใหม่ในภายหลัง
- ช่วยเปลี่ยนผลการค้นพบเป็นรายงานหรือบทความ
ตัวอย่างกระบวนการทำงาน
กระบวนการวิจัยทั่วไปอาจมีลักษณะดังนี้:
- ค้นหา arXiv เพื่อหาบทความล่าสุดเกี่ยวกับเอเจนต์ AI
- เลือกบทความที่เกี่ยวข้องมากที่สุด
- บันทึกผลการค้นพบสำคัญลงในวิกิ LLM
- ติดตามบล็อกที่เกี่ยวข้องเพื่ออัปเดตในอนาคต
- เปรียบเทียบวิธีการที่แตกต่างกัน
- เขียนสรุปงานวิจัย
ตัวอย่างที่เป็นมิตรกับผู้เริ่มต้น
ตัวอย่างที่ 1: วิจัยหัวข้อใหม่
วิจัยเอเจนต์ AI สำหรับ SEO ค้นหาบทความที่มีประโยชน์ โพสต์บล็อก และจัดระเบียบแนวคิดสำคัญ
ตัวอย่างที่ 2: ติดตามอุตสาหกรรม
ติดตามบล็อกของบริษัท AI รายใหญ่และบอกฉันเมื่อมีการอัปเดตใหม่
ตัวอย่างที่ 3: สร้างฐานความรู้
สร้างวิกิมาร์กดาวน์สำหรับบันทึกการวิจัยการเติบโตของ AI ของฉัน
ตัวอย่างที่ 4: เขียนรายงาน
ช่วยฉันเขียนรายงานที่มีโครงสร้างเกี่ยวกับสถานะปัจจุบันของการสร้างวิดีโอด้วย AI
ตัวอย่างที่ 5: ค้นหาการสนับสนุนทางวิชาการ
ค้นหาบทความที่สนับสนุนข้ออ้างว่าเอเจนต์ที่ใช้เครื่องมือช่วยปรับปรุงการเสร็จสิ้นภารกิจ
ข้อกำหนด
ทักษะย่อยบางตัวทำงานกับเว็บ API ง่ายๆ และไม่จำเป็นต้องใช้คีย์ API
บางฟีเจอร์อาจต้องใช้เครื่องมือบรรทัดคำสั่ง ไฟล์ในเครื่อง หรือการตั้งค่าเพิ่มเติมขึ้นอยู่กับวิธีการใช้งาน
สำหรับผู้เริ่มต้นส่วนใหญ่ วิธีที่ง่ายที่สุดในการเริ่มต้นคือ:
npx skills add https://github.com/NousResearch/hermes-agent/tree/main/skills/research
จากนั้นขอให้เอเจนต์ใช้ทักษะการวิจัยสำหรับงานเฉพาะ
ตัวอย่างพรอมต์ที่ดีที่ควรลอง
ใช้ทักษะการวิจัยเพื่อค้นหาบทความล่าสุดเกี่ยวกับเอเจนต์ AI
ใช้ทักษะการวิจัยเพื่อสร้างสรุปที่เป็นมิตรกับผู้เริ่มต้นสำหรับหัวข้อนี้
ใช้ทักษะการวิจัยเพื่อสร้างฐานความรู้มาร์กดาวน์ขนาดเล็กจากลิงก์เหล่านี้
ใช้ทักษะการวิจัยเพื่อเปรียบเทียบบทความทั้งสามนี้
ใช้ทักษะการวิจัยเพื่อติดตามบล็อกเหล่านี้และสรุปการอัปเดตใหม่
ข้อจำกัด
- ยังคงต้องการพรอมต์ที่ดีจากผู้ใช้
- คุณภาพของงานวิจัยขึ้นอยู่กับคุณภาพของแหล่งข้อมูล
- กระบวนการทำงานบางอย่างต้องใช้เครื่องมือบรรทัดคำสั่ง
- อาจต้องมีการตั้งค่าเพิ่มเติมสำหรับการติดตามบล็อกหรือการจัดการวิกิในเครื่อง
- มันไม่ได้รับประกันความจริงโดยอัตโนมัติ ข้ออ้างสำคัญยังต้องมีการตรวจสอบแหล่งที่มา
- การรองรับพอลิมาร์เก็ตเป็นแบบอ่านอย่างเดียวและไม่สามารถทำการซื้อขายได้
คำอธิบายง่ายๆ ที่ดีที่สุด
ทักษะตัวแทนการวิจัยเปลี่ยนเอเจนต์ AI ให้เป็นผู้ช่วยวิจัยที่มีการจัดระเบียบมากขึ้น
มันสามารถค้นหาบทความ ติดตามแหล่งข้อมูลที่มีประโยชน์ สร้างฐานความรู้แบบมาร์กดาวน์ ตรวจสอบสัญญาณตลาดสาธารณะ และช่วยเปลี่ยนงานวิจัยให้เป็นการเขียนที่มีโครงสร้าง