我把 10 个 AI 竞品交给 Apodex，它把整套研究做完了
作者将一份包含 10 款 AI 产品的竞品研究任务交给 Apodex（Deep Solve 1.1 模式）。Apodex 将任务拆解为 10 项工作并在任务板上可视化推进，首轮 60 步完成定价矩阵、研究报告、产品定位图和带 URL 的证据来源。遇到文档生成错误时能局部修复并保留已有成果；第二轮修改研究范围时复用首轮证据、仅补充受影响部分。作者认为 Apodex 提供的不只是长回答，而是一套可检查、可继续使用的研究成果。
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Perplexity 调研工作流：从问题拆解、证据核验到可交付报告
本文介绍如何用 Perplexity 做产品调研和行业研究的完整工作流，共五步：一、把大问题拆解为可验证的问题清单；二、用 Research 模式做宽搜，明确来源优先级；三、逐条核验引用来源，分为 A/B/C 三档；四、针对证据缺口做定向追问与反证；五、把结果按决策顺序改造成可交付报告，附来源表。文章还指出该流程的边界与五项验收标准，强调 Perplexity 的价值在于把“我觉得”改造成可追踪、可反驳的证据链。
