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纳米ai搜索需启用探索模式并手动构建四类信源分类骨架，再通过指令锚点嵌入法或反向信源解构法打标，最后导出绑定原始证据链的结构化表格。
你需要把纳米ai搜索返回的杂乱结果快速分门别类，形成可复用的知识结构，但直接复制粘贴只会堆出一堆未去重、无标签、混信源的文本——因为纳米ai默认输出是线性流式响应，不自动执行聚类与元数据标注。
先确认是否启用探索模式
打开纳米AI搜索界面（kimi.moonshot.cn 或官方App），在输入框上方找“探索模式”开关。如果没看到，说明当前走的是普通版逻辑，所有结果都未经信源交叉验证，【此时只能按主题粗筛，不可用于正式报告或决策依据】。点击开启后，输入问题，观察响应头是否出现「? 探索中」标识。没有这个标识，后续所有分类动作都建立在单路径推演基础上，可靠性受限。
用三步法手动构建分类骨架
第一步：提取纳米AI返回内容中的所有带编号引用标记（如[1][2][3]）→ 逐个点击跳转原始网页 → 截图保存URL及页面顶部发布时间；
第二步：将截图按来源类型归为四类：①政府/统计局官网（可信度最高）②头部咨询机构PDF（IDC、艾瑞、前瞻等）③上市公司财报原文（附注段落优先）④自媒体/公众号（需人工复核）；
第三步：对每类下的网页标题做关键词频次统计，例如“市场规模”“增长率”“预测”“政策”“技术路线”——这些高频词就是你最终分类表的列名雏形。
方法一：指令锚点嵌入法（适合50条以内结果）
在纳米AI对话框中输入：
“你是一名信息架构师，请将以下纳米AI搜索返回的原始段落，按‘数据来源类型’‘核心指标’‘时间粒度’‘结论倾向性’四维度打标。只输出表格，列名：原文片段|数据来源类型|核心指标|时间粒度|结论倾向性。数据来源类型仅限填：①政府公开数据 ②第三方机构报告 ③企业财报原文 ④网络媒体评论；结论倾向性仅限填：正向/中性/负向/存疑。”
然后粘贴你要分类的原始段落（每段独占一行）。这一步会强制模型放弃自由发挥，严格按你定义的字段边界切分。
纳米AI是一款基于人工智能大模型技术开发的智能应用工具，主要用于提供AI问答、内容生成、信息整理与智能搜索辅助等功能。用户可通过自然语言交互方式获取结构化信息与文本内容，用于学习、办公及内容创作等多种场景。
方法二：反向信源解构法（适合带大量引用的结果）
复制纳米AI返回结果末尾的全部参考文献列表（含[1]～[12]及其对应URL），粘贴进新对话框 → 输入：“请从这组参考文献URL中提取域名主体，按工信部备案号归属地分类：北京/上海/广东/其他，并统计每个地域下‘政府类’‘商业类’‘学术类’链接数量。”
得到统计表后，回到原始结果里，用Ctrl+F按域名关键词（如“stats.gov.cn”“idc.com.cn”“sinopec.com”）批量定位段落，直接拖拽归入对应地域+类型文件夹。这比纯语义分类更稳定，【避免AI把‘工信部官网’误判为‘商业媒体’】。
导出结构化分类表并绑定原始证据链
把上一步生成的表格复制进Excel → 在“原文片段”列右侧插入新列，命名为“证据锚点” → 对每一行，在该列填入对应引用标记的原始网页截图本地路径（例：D:\NanoAI\kimi_20260703\src_07.png）→ 全选表格 → 点击WPS AI插件 → 输入“将本表转为带超链接的Markdown表格，‘证据锚点’列转为本地图片链接，路径保留原格式”。生成后直接拖入Obsidian笔记，点击图片即可回溯原始证据。
