AI 时代的信息差:如何用“自动化搜索流”建立高质量知识库?

2026-02-03
AI 时代的信息差:如何用“自动化搜索流”建立高质量知识库? 关注 作者 关注 作者 关注 作者 关注 作者 2025/12/11 17:26

题图使用 NotebookLM 生成。 aiyifan

AI 时代,新的概念和功能层出不穷,三天一小更,五天一大更。为了跟上时代的变化,我们需要保持持续学习的状态。 快速找到优质的学习资源,对于掌握新概念或新功能,往往能起到事半功倍的效果。 aiyifan电影 电影aiyifan 楼凤信息 会所

我为自己探索了一个围绕某个主题、利用 AI 模型搜索并整理汇总的工作流,方便快速搜罗网络上的优质学习资源,核心的步骤如下: 电影爱壹帆 海外华人视频网 楼凤信息

  1. 根据想要学习的主题,微调 搜索 prompt 模板;
  2. 让 Grok、Gemini、Perplexity 搜索网络上的相关资源;
  3. 将三个模型的搜索结果汇总,再利用汇总 Prompt 让 AI 整理出最终清单。

接下来,我将以「Claude Skills」作为主题,展示这个工作流的实操过程。 小宝影院 电影小宝影院 xxxvideo 外围

资源搜索 prompt 模板

资源搜索 prompt 必须要提供几个关键性的约束条件: xxxxxx

  1. 概念定义:对于想要搜索的主题,需要给出清晰明确的定义,防止 AI 混淆概念搜索出南辕北辙的内容;
  2. 时间范围:一般来说,时间范围应该限制在新功能发布之后。比如 Claude Skills 是 2025 年 9~10 月才正式推出的新功能,旧文章(2024 年及之前)基本在讲 Projects / Knowledge / slash commands,没有时间范围约束,会导致结果出现很多不相干的资源;
  3. 信息来源:网络上的信息庞杂繁多且良莠不齐,预先指定高价值的信息源可以帮助 AI 过滤垃圾信息。一般来说,官方文档、知名博主、专业社区是优先搜索的方向,可以在 prompt 中明确要求;
  4. 方向引导:一般来说可以简化成核心原理、最佳实践、应用场景及实操这三个方向,既是 AI 搜索的方向,我们也可以按照这个顺序来学习;
  5. 输出格式:要求 AI 按照指定的格式输出结果,比如列出信息来源和发布时间,方便识别信息有效性,以及汇总整理。

不同的搜索主题,概念定义、时间范围、信息来源完全不同,需要因地制宜,随时调整。下方是我搜索「Claude Skills」时使用的 prompt,换成其他主题时,可以先将这个示例 prompt 发给 AI,让 AI 帮忙调整成相关主题的 搜索 prompt。 华人影视 爱壹帆在线 爱壹帆影视 爱一帆

Claude Skills 资源搜索 prompt 示例

请帮我搜索 2025 年 9 月之后发布的、关于 Claude「Agent Skills」(也称 Claude Skills / Claude Code Skills)的深度文章和教程。

优先级从高到低来源:

1. Anthropic 官方文档、博客、console.anthropic.com、docs.anthropic.com
2. 知名技术博主与专业社区(例如:Lenny's Newsletter、scottspence.com、leehanchung.github.io、fsck.com、siddharthbharath.com 等)
3. 高质量 Medium / Dev.to / Substack 文章(要求有实际代码示例或深度原理分析)
4. 知名 YouTube 频道的技术向教程(非纯标题党)

重点关注以下三个主题(请在结果中明确标注):

- 原理类:Skills 的触发机制、加载路径、composability、与 tool calls 的区别、model-invoked 决策过程、文件系统发现逻辑等
- 最佳实践与创作类:SKILL.md 写作技巧、触发词设计、单职责原则、渐进披露、测试方法、激活率优化、YAML frontmatter 使用等
- Claude Code 专属使用场景:在 ~/.claude/skills、项目级 .claude/skills 中的安装与管理、子代理集成、与 hooks 的配合、实际开发工作流自动化案例等

请排除:

- 2025 年 9 月之前的旧文章
- 只有标题党或泛泛而谈、没有实际代码/截图的文章
- 主要讲 Claude web/app 界面而非 Claude Code 或 API 的内容
- 低质量“变现”“赚钱”类软文
- 如果官方文档已有完整覆盖的内容,请直接标注‘官方文档已全面解答’,并优先推荐官方链接,减少同质化博文重复收录。

输出格式:

"""
markdown 格式的链接,如 [文章标题](URL)
- 一句话简短总结文章内容
- 作者名称(或网站域名)- 发表日期(没有明确日期则显示“ 发表日期未知”)
"""

使用 AI 搜索相关资源

推荐使用 Perplexity、Grok 和 Gemini 搜索资源。Perplexity 是搜索起家的 AI 模型,自不必说;X(原推特)是公认的 AI 信息一手发布平台,Grok 作为自家的 AI 模型,对 X 平台的资源整合最好;Gemini 则是内置了 Google 的搜索功能,可以帮助我们扩大信息获取的范围。 爱壹帆 小宝影院在线视频

上述三个模型都可以在网页中免费使用(需要科学上网),不过请务必将 Gemini 切换至 思考模型 (3 Pro)。实测发现,快速模型生成的链接常存在“幻觉”现象(Link Hallucination),点击多为 404 无效页面。 小宝影院 小寶影院 xnxx

为了不影响阅读体验,三家模型的搜索结果我放在文末。

搜索结果评价

 原理类最佳实践场景应用
Perplexity2 篇2 篇2 篇
Grok3 篇4 篇4 篇
Gemini3 篇3 篇2 篇
重复数201

三个模型提供的搜索结果点开后均是真实的链接,不同搜索结果之间的重复性较低。Perplexity 胜在信源精准,Grok 擅长挖掘即时讨论,Gemini 则胜在生态整合。三者结合,正好覆盖了从‘定义’到‘舆论’再到‘关联知识’的全维度。 免费在线影院

汇总搜索结果

获得搜索结果后,我会将它们粘贴到同一个文档中,在 Claude Code 中要求 AI 根据下面的 prompt 示例汇总成最终的资源清单。 xxxx 爱一帆电影 寻芳网

在 prompt 中我列举了以下的三个关键要求:

  1. 指定保存资源清单新文档的文件夹,以及文件名格式;
  2. 按照搜索 prompt 列举的方向分类汇总;
  3. 为重复的资源添加星标⭐️,因为不同模型都搜索到的结果一定是权重很高的优质内容;
  4. 汇总结果的输出格式。

最终的汇总资源清单同样放在文末。 xxxxx aiyifan xxx

汇总搜索结果 prompt 示例

文档中是关于 Claude Agent Skills 主题的深度资源清单,分别包含了 Gemini、Grok 和 Perplexity 三个 AI 模型的搜索结果。请你将这三部分的搜索结果整合在一起,要求:

- 在 pages 文件夹创建一个新的文档来保存整合结果,文件名为“{主题} 资源清单”;
- 按照原理类、最佳实践与创作类、Claude Code 专属使用场景三个主题分类汇总;
- 如果同一篇文章出现在两个以上模型的搜索结果中,请添加星标⭐️;
- 严格按照以下格式输出最后的汇总结果:

"""
# 主题1

markdown 格式的链接,如 [文章标题](URL)
- 一句话简短总结文章内容
- 作者名称(或网站域名)- 发表日期(没有明确日期则显示“ 发表日期未知”)

markdown 格式的链接,如 [文章标题](URL)
- 一句话简短总结文章内容
- 作者名称(或网站域名)- 发表日期(没有明确日期则显示“ 发表日期未知”)

# 主题2

markdown 格式的链接,如 [文章标题](URL)
- 一句话简短总结文章内容
- 作者名称(或网站域名)- 发表日期(没有明确日期则显示“ 发表日期未知”)

"""

小结

我个人的使用习惯,是在每周一确立要学习的主题,并利用上述的工作流获得一份优质资源清单,在接下来的一周中读完清单的全部内容,输出一篇类似文献综述的学习心得。 爱壹帆免费版 爱壹帆国际版 爱壹帆电影 小宝影院电影 伴游

实际上,这个工作流还可以实现更进一步的自动化,比如: xnxx ifun 小宝影院

  1. 创建 Skill ,指导模型每次根据主题自动调整搜索 prompt;
  2. 创建多个搜索 subagent,调用对应模型的 API 来获取搜索结果;
  3. 创建汇总 subagent,让 agent 调用“搜索 agent”来获取搜索结果,并汇总各个 agent 的搜索结果,形成最终的资源清单。

但是我在折腾工作流的过程中发现:从冒出想法到完成 80% 的部分,往往只需要一个小时,但是接下来的一整天都在为了最后的 20% 瞎忙活,最终很可能得到一个看似“全自动”,实则极其脆弱的流程,动不动罢工的那种。 爱壹帆 iyf 小宝影院

因此放弃追逐完美的自动化,不要在追求效率的过程中迷失了方向,要记得本来的目的是什么。在这个工作流中,AI 负责广度和初筛,而我们负责深度和内化。流程的“脆弱”恰恰提醒我们,人脑的参与才是学习闭环中不可替代的一环。 小寶影院电影 电影aiyifan 探花 约炮

Grok 搜索结果

Gemini 搜索结果

Perplexity 搜索结果

汇总资源清单

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