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kimi联网搜索可快速获取2024年《中国青年短视频行为白皮书》等最新资料，结合权威报告与真实用户评论，生成聚焦动机、场景、付费行为、内容信任度四维度的半结构化访谈提纲，并支持人工校验与本地化适配。
你需要在三天内完成一份关于“z世代大学生短视频消费习惯”的调研访谈提纲，但对行业现状、已有研究、关键变量缺乏基础认知，手动查文献耗时且零散——kimi联网搜索能直接帮你抓取最新学术摘要、行业报告关键词和真实用户评论，生成逻辑闭环的提纲初稿。
明确调研目标并输入精准指令
打开Kimi网页版或App，确保右上角“联网搜索”开关已开启（灰色为关闭，蓝色为开启）。【未开启联网则所有结果均来自模型旧知识，无法获取2024年新发布的《中国青年短视频行为白皮书》等关键资料】
在输入框中键入：“请联网搜索近一年内关于‘Z世代大学生’‘短视频平台使用’‘消费决策影响因素’的学术论文摘要、行业报告核心结论及小红书/豆瓣真实用户发帖高频词。基于搜索结果，帮我设计一份用于深度访谈的半结构化提纲，聚焦动机、场景、付费行为、内容信任度四个维度。”
筛选并清洗联网返回的原始信息
等待Kimi返回含来源链接的混合结果后，快速扫读每条信息末尾的出处标识，优先保留标注“《2024抖音高校用户行为报告》”“清华大学新闻学院《青年媒介素养研究》”“小红书#大学生vlog 话题下TOP100热评”等可信来源的内容。
人工剔除明显过时（如2022年前数据）、泛泛而谈（如“年轻人喜欢刷短视频”）或与大学生群体无关（如职场人、银发族）的条目。这一步不能跳过——Kimi可能混入营销软文，比如某MCN机构发布的“短视频变现指南”，它会误导你把“带货话术训练”误设为访谈重点。
将筛选后的5～8条高价值信息复制到新建文本文件，每条前加编号，例如：①《2024抖音高校用户行为报告》P12指出：73%受访大学生因“课间碎片时间”启动APP，而非“睡前放松”；②豆瓣小组“大学牲日常”热帖中，“被算法困住”“想停但划不停”出现频次超200次……
用结构化指令驱动Kimi生成提纲
方法一：分维度追问法
在原对话窗口追加提问：“基于我刚给你看的①③⑤⑦四条信息，请按以下结构输出提纲：第一部分动机（含3个问题），第二部分典型使用场景（含2个问题+1个追问提示），第三部分付费行为（含2个问题，必须包含‘是否为非功能型内容付费’这一问），第四部分内容信任度（含2个问题，需引用小红书热评原话设计反问句）。”
一键设置，在 OpenClaw 和 Claude Code CLI 中使用 Kimi K2.5 (Kimi Code) 作为编程模型。Kimi Code 兼容 Anthropic Messages API——替换……
方法二：模板填空法
直接输入：“请严格按此格式生成：【动机】Q1：______？Q2：______？Q3：______？【场景】Q4：______？Q5：______？→追问：如果回答‘边吃饭边刷’，请接问‘当时是否同时关注了视频里的商品链接’？……”
这一步操作起来很简单，直接把清洗后的信息编号粘贴进去就行。Kimi会自动对齐逻辑链，比如你提供“小红书热评说‘博主说好我就信，比广告靠谱’”，它生成的问题就会是：“当一位小红书博主推荐某款护眼仪，你说‘比广告靠谱’——这个‘靠谱’具体指ta的哪类表达让你愿意下单？”
人工校验与本地化适配
第一步：检查每个问题是否可被真实受访者理解。删掉“媒介依存度”“使用黏性”等学术黑话，把“请描述您的媒介依存度曲线”改为“过去一个月，有没有哪几天完全没刷短视频？那天发生了什么？”
第二步：插入本地锚点。在“付费行为”部分增加一条：“你们学校周边奶茶店最近在抖音推‘学生认证9.9元尝鲜’活动，你参与过吗？当时怎么判断这不是骗人的？”——这个问题源自你昨天在校门口看到的真实海报，能让访谈瞬间接地。
第三步：删除Kimi生成的冗余说明。它常在提纲后附“本提纲适用于30-45分钟访谈”，这类文字不进正式文档，直接删。
