分享一个关于使用Kimi Agent集群进行行业分析和调研的Prompt分享。这个Prompt可以调动6个不同的AI Agent，从用户需求、工作流、技术可行性、系统集成、合规安全、商业模式等6个视角并行拆解一个研究主题，然后让它们互相质询、暴露盲点，最后由总控Agent裁决，输出优先级清单和产品路线图。
主要目的
• 解决问题：避免调研时只从单一视角思考，导致自嗨或忽略冲突。例如，用户觉得“必须有”的功能，技术上可能“做不到”，或商业上“能卖”但合规上“不行”。这个Prompt强制让这些冲突浮出水面。
• 特点：模板通用，适用于各种行业主题。作者说即使只阅读这个Prompt，也能从中获得思考启发，已在实际场景验证有效。
Prompt的核心结构
Prompt将AI设定为“多智能体研究总控（Chief Orchestrator）”，围绕用户指定的研究主题进行深度研究。任务目标是识别并排序功能机会/痛点，重点找用户“must have”（刚需）、技术“solvable”（可落地）、商业“profit center”（可盈利）的交集，最终输出“机会地图 + 优先级清单 + 产品路线图 + 验证方案 + 商业打包策略”。
研究范围
• 应用场景：分为第一梯队（核心场景，3-5个）和第二梯队（增量场景，3-5个），加上跨场景通用维度。
• 价值链/流程：全链路覆盖，包括使用前、中、后，以及协同支撑。
• 用户角色：不只核心用户，还包括协作、管理、支撑和间接受益者。
关键问题
每个候选功能必须回答：解决什么问题、现有方案缺陷、为什么是must-have、技术难点、商业付费逻辑、合规风险、失败后果、可复用性等。
研究方法：6个Agent并行
1. Agent 1：核心用户需求与工作流（识别痛点、区分真伪需求）。
2. Agent 2：使用流程、人机工效与多角色协同（效率损耗、学习曲线）。
3. Agent 3：技术/算法可解性（可行性分级、数据需求）。
4. Agent 4：系统工程与产品化（集成难度、架构方案）。
5. Agent 5：合规/安全/伦理与验证路径（风险分级、验证方案）。
6. Agent 6：商业模式与利润结构（变现路径、定价策略）。
协作机制
• Phase 1：每个Agent独立分析Top 10机会、论据、风险。
• Phase 2：交叉质询，至少提出反对意见，暴露冲突（如用户需求 vs 技术可行）。
• Phase 3：总控裁决，保留/观察/淘汰。
量化评分
每个功能按11项指标（用户刚需度、技术可解性等）打0-5分，加权计算总分。
输出格式
严格结构，包括执行摘要、场景拆解、Agent结论、交叉质询、候选功能表、优先级清单、产品路线图、验证方案、商业策略、管理层摘要。
质量要求
• 务实、尖锐、可落地；必须覆盖全角色、全链路；指出伪机会；诚实面对技术难题。
帖子还附带了几条回复，如有人提到用豆包PC端的超能模式试用效果好，其他回复是零散评论或疑问。
总体来说，这个是为AI从业者或行业调研者分享的一个实用Prompt模板，帮助系统化、多角度分析问题，避免盲点。如果你想试用，可以复制到支持多Agent的AI工具（如Kimi）中，输入你的研究主题运行。
