真正卡住进度的不是找不到资料，而是问题未拆解为可执行路径；需用三问法生成含目标动作、风险假设、验证数据源的初始框架，再输入秘塔ai搜索。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜
用秘塔AI搜索做深度研究时，直接扔一个模糊问题进去，结果常是信息堆砌、逻辑断裂、关键缺口被忽略——真正卡住进度的不是找不到资料，而是问题本身没被拆解成可执行的研究路径。这一步必须在点击“深度研究”按钮前完成，否则模型会替你瞎猜框架，而它猜的往往和你实际要解决的业务痛点对不上。
先想后搜：用三问法手动生成初始框架
打开秘塔AI搜索首页，不急着输入行业词或关键词，先在草稿纸或新标签页里自问三个问题：
① 我要决策/交付的具体动作是什么？（例：“下周向CEO汇报智能硬件退货率飙升原因，需给出3条可落地的改进动作”）
② 这个动作背后最可能被挑战的假设是什么？（例：“假设是客服响应慢导致用户放弃维权，但真实链路可能是物流揽收超时→用户误判为‘不发货’→直接申请仅退款”）
③ 哪些原始数据源能证伪或证实这个假设？（例：“京东开放平台商家后台的‘退款原因分布热力图’、菜鸟物流API返回的T+1揽收延迟率、拼多多商家版APP里的‘用户取消订单前最后停留页面’埋点日志”）
这三个问题的答案合起来，就是你的初始研究框架。它天然包含目标动作、风险假设、验证数据源三层结构，秘塔的“先想后搜”模式正是按这个逻辑展开子任务的。
把框架喂给秘塔：两种输入方式
方法一：直接粘贴三问答案（推荐新手）
在搜索框中完整输入：
“我要【下周向CEO汇报智能硬件退货率飙升原因，需给出3条可落地的改进动作】；我怀疑核心问题是【物流揽收超时导致用户误判为不发货，而非客服响应慢】；请调用深度研究模式，优先检索【京东商家后台退款原因热力图、菜鸟物流T+1揽收延迟率、拼多多商家APP用户取消订单前最后停留页面埋点日志】这三类原始数据源，并生成带时间戳和来源链接的对比分析。”
方法二：用符号分隔精简输入（适合高频使用者）
输入格式：
【动作】下周汇报退货率原因并提3条改进
【假设】物流揽收超时→用户误判不发货→仅退款
【数据源】京东退款热力图｜菜鸟T+1揽收率｜拼多多取消订单埋点
【注意】输入时必须保留【动作】【假设】【数据源】三个标识符，且用中文全角符号｜分隔数据源项，否则秘塔无法识别为框架指令，会退化为普通关键词搜索。
验证框架是否生效：盯住左上角任务树
点击“深度研究”后，页面左上角立刻出现动态生长的任务树图表。如果看到节点按“澄清动作目标→拆解假设变量→定位数据源类型→筛选原始文档→交叉比对字段”顺序逐级展开，说明框架已被正确解析。
若任务树停留在“搜索XX行业报告”“汇总专家观点”等泛化节点，证明你的初始输入仍含模糊表述，比如用了“相关数据”“权威分析”这类无效词——立刻中断，回到第一步重写三问答案，把“相关”替换成具体平台名，“权威”替换成具体数据库名或API接口名。
