别让深度研究给你三十个链接：让 Claude Sonnet 5 交一份可决策报告
深度研究的失败，通常不是信息太少，而是信息太多。模型给出几十个链接，团队依然回答不了：到底该不该做？
要让研究进入决策，从一开始就必须规定报告结构和证据标准。
先写决策题，不写研究题
“调研 AI 内容工具市场”太大；“未来一个季度，我们是否应为独立创作者做一款 AI 选题产品？”才是决策题。
决策题要包含：决定什么、时间范围、目标人群和可承受风险。
给每条结论加证据等级
建议把证据分三档：
- A：官方资料、原始数据、直接访谈；
- B：可靠二手资料、行业报告；
- C：基于证据形成的推断。
要求每条核心结论标注等级；C 类必须写出推断链路。这样不会让漂亮结论掩盖薄弱证据。
强制输出反对意见
研究助手容易顺着问题找支持理由。应主动要求它列出三个最强反对意见，并说明出现什么信号时应停止项目。
真正有价值的报告，不是替你增加信心，而是替你减少盲区。
报告只保留四部分
- 结论：做、不做，或先验证；
- 依据：不超过五条，每条附来源和等级；
- 风险：哪些假设最脆弱；
- 下一步：一周内能完成的验证动作。
你是战略研究助手。回答这个决策题：【填写问题】。最终报告只能包含结论、五条以内依据、反对意见、风险信号和一周验证计划。事实、推断和建议必须分开。
让模型搜索只是第一步；把信息变成可被反驳、可被验证的判断，才是深度研究的开始。
官方资料：Claude Sonnet 5 发布说明。
