真相不在提示词，而在你根本没打开对的门
周二早晨。
五个竞品定价页面在浏览器里排成一排。我第三次把功能点复制粘贴进Excel表格，心里清楚：等我汇报的时候，这些数据早就过时了。
听起来熟悉吗？
我用Claude做研究好几个月，一直把它当作"高级聊天机器人"——问问题，得答案，手动整理结果。
能用，但谈不上惊艳。
直到我发现了一件事：
真正的杠杆，不在于写更好的提示词，而在于——你知道什么时候该用Claude的哪个界面。
结果？
竞品分析：3小时 → 25分钟 市场趋势综合：6小时 → 1小时 数据保鲜：随时重跑工作流，想要多新有多新
这套系统，现在是我们公司的生产级工具。
今天，我把它拆给你看。
? Claude不是一个工具，是三个
大多数Claude教程，默认你用的是浏览器聊天界面。
这就像评价一家餐厅，只看菜单不进门——你错过了最精华的部分。
Claude其实有三个完全不同的界面，每个都为不同场景优化：
| Web UI + Research模式 | ||
| Projects | ||
| Claude Code |
什么时候用哪个？
Research模式：当你还不知道竞争对手是谁的时候用。点击左下角按钮（变蓝），Claude会自主花5-45分钟深挖上百个信息源。
Projects：当你已经锁定了竞品，想分析上传的定价页、功能清单、营销文案时用。200K token的上下文窗口用RAG检索——Claude会根据你的问题去搜索文件，按需提取相关段落，而不是一股脑全部加载。
Claude Code：当你需要同时研究5个以上竞品时用。你可以生成多个子代理，每个都有独立的上下文窗口，主代理保持干净专注做综合分析。
? 上下文窗口的价值，不只在于大小——更在于持久性和并行性。
立即行动：下次做调研前，先问自己：我现在需要的是"探索未知"还是"分析已知"？答案决定你该打开哪个界面。
? 只用Claude，是最大的战略失误
这是一个让人不舒服的真相：
Claude单独使用，不足以支撑全面的市场研究。
我试过单一工具路线。不行。
Claude的知识截止日期是2025年5月——定价数据可能已经过时好几个月 上周的功能发布公告？训练数据里根本没有 搜索量数据？需要专业工具
我的实际工具栈
第一步：Perplexity（15-30分钟）
→ 收集实时市场数据：最新融资、产品公告、定价变动
→ 导出引用来源——后面验证要用
第二步：Claude Projects（20-40分钟）
→ 上传Perplexity导出内容 + 竞品文档
→ 请求战略综合：定位分析、功能差距、SWOT矩阵
第三步：Google Trends（5-10分钟）
→ 验证竞品品牌搜索量
→ 识别上升/下降趋势
→ 检查地域集中度
为什么不能只用Claude？
上个月，我问Claude某竞品的企业版定价。
它自信满满地引用了一个套餐层级。
问题是——那个套餐2024年就停了。
Perplexity通过实时搜索发现了这个错误，直接显示了当前的定价页面。
? 混合工具方案每次多花20分钟，但能救你一场尴尬的汇报。
立即行动：建立你自己的三段式工作流——实时数据层 → AI综合层 → 趋势验证层。
? Deep Research和普通Claude，是两个物种
这个区别绊倒了大多数用户——也是表面答案和深度情报之间的分水岭。
什么时候用哪个？
❓ "XX领域的前5大竞争对手是谁？"
→ 用Research模式。你不知道自己不知道什么。
❓ "比较我已经确定的这5个竞品"
→ 用普通Claude + Projects。你有输入，需要综合。
一个有效的提示词模式
使用Research工具分析[你的品类]的竞争格局。
包含：
- 市场规模和增长预测（标注来源）
- 按估计市场份额排名的前5玩家
- 各层级定价模式和套餐设计
- 近期融资轮次（2024-2025）
- 评价网站上的客户情绪模式
标记所有超过6个月的数据。
重要提示：Google Workspace集成在这里很关键。如果你收到过竞品邮件、在文档中讨论过定位、或安排过战略会议，Research模式可以同时调取这些内部上下文和外部网页数据。
? 200K上下文窗口，需要策略性喂养
竞品分析需要给Claude大量文档。没有加载策略，你会浪费token在无关内容上，分析到一半就撞墙。
200K token实际意味着什么？
5个竞品的定价、功能、定位分析，预计需要4-6万token的源材料——还要留空间对话。
为检索优化文档结构
Projects使用RAG，意味着Claude会搜索上传文件并提取相关段落。帮助检索系统，就是帮助你自己：
## 竞品：Notion
### 定价（截至2025年1月）
- 免费版：$0，有限blocks
- Plus：$10/用户/月，无限blocks
- Business：$15/用户/月，高级权限
- Enterprise：定制定价，SSO，审计日志
### 核心功能
- 基于blocks的编辑器
- 数据库视图（表格、看板、日历、画廊）
- 所有付费版API访问
### 市场定位
"文档、Wiki和项目的连接工作空间"
目标：用一个平台替代多个工具的团队
⚠️ "上下文腐烂"问题
长对话会降低响应质量。
当上下文使用率超过约70%，我注意到：回答变得肤浅、之前的分析被遗忘、结论开始自相矛盾。
? 与其硬撑到底，不如果断开新对话。Projects会保留你的文档上下文，即使你开始新聊天。
? 并行子代理，让研究从线性变成指数级
这是Claude Code改变游戏规则的地方。
算一笔账
顺序执行：5个竞品 × 每个10分钟 = 50分钟
并行执行：5个竞品同时分析 = ~10分钟
Claude Code的Task工具可以生成并发运行的子代理，每个都有独立的上下文窗口。主代理保持干净，专注做综合分析。
方法一：基于提示词的并行执行
最简单的方式——在提示词中明确并行指令：
claude -p "使用子代理并行研究这5个竞品：
Notion, Coda, Slite, Obsidian, Craft。
对每个竞品分析：
- 定价层级和每席位成本
- 核心功能和集成
- 目标客户细分
- 最近产品更新（过去6个月）
创建独立文件：./research/[name]-analysis.md
然后综合成：./research/comparison-matrix.md" \
--allowedTools "Task,WebSearch,WebFetch,Read,Write" \
--max-turns 20
方法二：通过--agents标志自定义子代理
为不同研究维度定义专门的代理：
claude --agents '{
"pricing-analyst": {
"description": "提取和比较定价结构",
"prompt": "你分析SaaS定价模式。提取所有层级、每席位成本、功能门槛和企业选项。",
"tools": ["WebSearch", "WebFetch", "Write"],
"model": "sonnet"
},
"feature-analyst": {
"description": "评估产品能力",
"prompt": "你评估产品功能。聚焦核心功能、集成、API访问和独特差异化因素。",
"tools": ["WebSearch", "WebFetch", "Write"],
"model": "sonnet"
}
}'
方法三：可复用的斜杠命令
保存到 ~/.claude/commands/compete.md，随时重复使用：
---
allowed-tools: Task, WebSearch, WebFetch, Read, Write
argument-hint: [competitor1] [competitor2] [competitor3]
description: 运行并行竞品分析
---
## 并行竞品分析
使用子代理同时研究这些竞品：$ARGUMENTS
对每个竞品收集：
1. **定价**：所有层级、每席位成本、企业选项
2. **功能**：核心能力、集成、API访问
3. **定位**：目标市场、信息传递、关键差异化
4. **势头**：近期发布、融资、媒体报道
输出：
- 独立报告：`./research/[name]-profile.md`
- 对比矩阵：`./research/comparison.md`
- 差距分析：`./research/opportunities.md`
调用：/compete Notion Coda Slite Obsidian Craft
⚠️ 重要限制：子代理不能再生成子代理——没有嵌套。在一个层级规划你的并行。
? 实际效果：前后对比
每周影响：在典型研究节奏下，节省8-10小时。
这些数据来自我自己的实际计时。你的结果会因行业复杂度和验证需求而异。
⚠️ 诚实的局限性
我还在摸索。以下是工作流会崩溃的地方：
知识截止日期很重要
Claude的训练截止到2025年5月。我抓到过它引用已停用的定价层级、过时的领导团队、已废弃的功能。永远用公司官网验证当前数据。
Research模式不是人人可用
你需要Pro、Max、Team或Enterprise。免费版不包含代理式研究能力。
具体细节有幻觉风险
Claude偶尔会编造功能名称、虚构定价层级、或错误归因引用。声明越具体，越需要验证。
不能替代一手研究
Claude综合现有信息。它不能采访客户、访问公司内部数据、或揭示公开来源之外的情报。
子代理不支持嵌套
并行执行只能在一个层级。复杂多阶段研究需要在并行阶段之间进行顺序编排。
? 下一步探索
工作流还在进化。我正在探索的方向：
MCP服务器集成：把Claude Code直接连接Linear、Jira或内部数据库 自动监控竞品变化：定时运行，自动标记定价更新或功能发布 多模型路由：用Haiku做高频提取，Sonnet做综合分析——优化成本不牺牲质量
根本性的转变不在于更好的提示词。而在于认识到：Claude不是市场研究的替代品——它是市场研究的基础设施。
你选择的界面，决定了你的杠杆。
? 互动话题
你自动化了哪些研究工作流？
我特别好奇B2B竞争情报领域，以及大家如何处理实时定价验证的问题。
欢迎在评论区分享你的经验。
本文引用自原文作者Alireza Rezvani的实际研究实践，工作流程、时间测量和局限性均来自真实使用场景。
