通过这篇文章，您将了解到“橙篇”如何简化资料搜集、信息汇总和报告生成的过程，让您的研究报告工作变得轻松而专业。
作为一名产品人，你开始在工作中使用AI 工具了没？是用来生成设计稿、写研究报告、还是数据分析？
今天我分享最近发现的一款AI神器“橙篇”，它可以帮助咱干好一个事：写研究报告。
可能你会说日常工作里面很少写研究报告，这个是在大厂会需要干的事，小公司决策并没这么复杂。
但实际上，随着增长放缓，行业新人不断涌入，越来越多的公司需要对行业、市场、技术趋势有更深入研究的产品经理。
这种情况下，一份能体现自己专业度和思考能力的研究报告，无疑能给我们能力提供更好的背书，也为产品决策提供支撑。
一、写报告，你是否面临这些问题？
我在公司做新产品立项的时候，为了从多个维度充分验证新产品是值得投入，分各个课题写了好几份研究报告，包括行业、市场、竞品、技术等维度，写过这么多报告，我发现困难主要集中在几方面：
1. 资料收集难，为保证信息全面，需要收集很多资料
包括但不限专业机构的研究报告、竞品公司的白皮书、专业论文等资料，方便评估新产品是否符合行业和技术的发展趋势、能否有差异化优势，有时候也会去参加行业的峰会，获取一些最新的资讯
2. 信息量巨大，获取信息效率低
一篇报告少则几千字，大则上万字，里面不一定所有内容都是我们需要的，为了从海量信息中获得有价值的信息，我需要一篇篇查阅，并将相关内容进行摘录纪要，工作量是巨大的。
3. 报告看起来“专业度”不够
大部分人一般都是在网上找各种模板来套内容，套完后内容看起来还是比较生硬，专业度不够，毕竟除了毕业论文外，我们都很少以专业的文体来写内容
通用AI工具的局限能用AI解决上面提到的问题吗？
在用橙篇前，我也试过用不少AI工具来写研究报告，但发现Kimi等工具在针对研究报告这类长文创作的场景，提供的能力有限，目前它们都只能提供一个报告提纲而没法生成一份内容翔实的报告。
今天给大家分享的“橙篇”，在尝试用它写了一篇研究报告后，可以说是目前我觉得很适合拿来写研究报告、论文这类长文的工具了；具体有何不同，下面给大家具体介绍。
二、开箱体验，如何用橙篇写研究报告？
橙篇目前的能力已经cover了写研究报告的各个环节。像我之前是负责营销系统的，以写一篇关于AI技术在数字营销领域应用的研究报告为例，整个写报告的过程可以拆分以下几个环节：
1. 收集资料
在这个环节使用橙篇的AI全网搜索能力，它可以对目前全网一些公开信息进行总结提炼，有助于我们快速获取信息。在这一步，我就可以对AI技术在数字营销领域几个大的应用方向有初步了解
2. 资料总结
除了汇总网络的公开资料外，往往我们还会去搜集其他非公开的资料，比如我为了进行这个课题研究，也通过各种渠道下载了相关资料，有些是友商的产品白皮书、有些是一些行业专业机构的分析报告，我本地至少下载了几十份，其中有一些还是上百M级别的报告。
在这个环节，借助橙篇的文档总结能力，我就可以将这些资料都丢给橙篇了，然后快速结合橙篇总结的内容，看看哪份资料里面有我关心的信息：
甚至，我们也可以直接跟橙篇提问，让橙篇从资料中提取特定内容，相比以前一个个文件都打开阅读的方式效率高太多了！
比如我在写这个课题研究的时候，就直接跟橙篇提问，看看哪些资料中有提及AI，这样我就能之前目前各个友商和机构，在数字营销的AI应用方面提了哪些信息。
此外，橙篇在文档类型支持上也很丰富，除了PDF、word、excel、ppt外，还支持图片格式，像在行业峰会拍的一些照片，上传后橙篇也能总结出图片中的关键内容，这些类型也基本已经能覆盖我们能搜集到的各类资料了。
3. 搜集论文
查论文，可以进一步了解学术界的实践探索，在做新课题研究的时候也很重要，借助橙篇的学术搜索能力，只需告诉橙篇想要找的文献资料主题，就可以从上亿实时的学术资料库中进行资料的检索：
这个学术搜索能力可以说是为写研究报告或者论文而生了，我们能在研究报告中引用文献，让报告内容显得更加有理有据。
相比之下，目前kimi等工具只能基于网络的公开资料来生成回答：
4. 写报告
通过上面3个环节，我们已经能有效地汇总网络公开资料、本地非公开资料、学术专业资料的信息了，前期的资料准备工作完成后，我们对这个领域也已经有一定的认知了，接下来报告怎么写？
这个时候可以借助橙篇的长文写作能力，这个是除学术资料库外，用橙篇写报告的另外一个大杀器能力。为什么这么说呢？可以先看看我之前在kimi上得到的内容，很明显，它只能帮我生成1个提纲：
在橙篇上，则可以帮我直接生成最终的报告内容：
可以看到，在输入报告主题后，橙篇会先生成提纲，我们确认提纲没问题后，橙篇就将基于提纲进行长文的生成，稍作等待，便能得到一篇内容翔实的报告，并且报告里也自动插入了参考文献和引用说明。
当然，在生成提纲后也可以对提纲进行编辑调整，比如我就在第二章增加了2.3 AI生成营销内容的部分，橙篇也会结合你在提纲中新增的内容来生成报告：
有了初稿，接下来就需要对内容进行进一步的完善填充，可以直接在橙篇中就对报告内容进行在线编辑，并且可以结合橙篇全文校正能力给出的提示，对报告中出错的地方、可读性比较弱的地方进行优化。
在这个环节，我还发现了1个比较惊艳的能力：全文建议。
目前很多云文档工具都只能做到对文档进行格式或语法上的建议，但橙篇可以从报告内容层面给出的建议，比如它会建议我在报告里补充说明本次研究的目的、再补充一些数据、应用案例。
参考橙篇的建议，再进一步优化内容，我们最终就能得到一篇专业有料的报告了~
三、总结
全程体验下来，除了收获1个卷报告的神器外，我也愈加相信后面AI应用层的发展，必定是场景化、垂直化的，必须要能闭环地解决用户在垂直场景里遇到的问题，给用户交付最终结果。
不然，就会遇到类似用通用AI工具来进行专业内容创作的问题，一是缺少专业化的内容支撑，二是用户没法得到最终的可用内容，只能零散地解决整个长文创作过程中遇到的问题。
橙篇在定位上的聚焦，让它在满足用户长文创作需求时更关注查阅创编的整个过程，有机地将AI能力结合到资料收集、查阅整理、写报告、内容优化的整个过程中，也拉通了百度学术资源，为用户提供更可靠的内容依据。
友情提示
本站部分转载文章，皆来自互联网，仅供参考及分享，并不用于任何商业用途；版权归原作者所有，如涉及作品内容、版权和其他问题，请与本网联系，我们将在第一时间删除内容！
联系邮箱：1042463605@qq.com