📋 完整步骤

用 Perplexity 把核心研究问题展开成 8-10 个子问题，每个问题让它给出带引用的回答，导出原始链接清单。

使用工具： Perplexity

💡 一定要用 Pro 模式 —— Sonar 模型 + 学术源切换，比基础版的引用质量高一个等级。

把行业白皮书、年报、公开报告（PDF 格式）丢给 ChatPDF，让它分别提取"关键数据点 + 趋势论断 + 引用页码"。

使用工具： ChatPDF

💡 让 ChatPDF 输出 markdown 表格，方便后面直接粘到 Claude 做综合分析。

把 Perplexity 的网络素材 + ChatPDF 的文献摘要全部喂给 Claude，让它输出"3-5 条核心论点 + 反方观点 + 数据支撑映射"。

使用工具： Claude

💡 Claude 100 万 token 的上下文这一步真正派上用场 —— 一次性吃完所有素材而不需要分批。

在 Notion 里按章节建数据库（一行一个论点），引用、数据、原始链接都挂在对应行，方便后续协作与回溯。

使用工具： Notion

💡 用 Notion 的"Synced Block"把核心数据点同步到多个页面，避免后期改数字漏改。

把核心论点列表丢给 Beautiful.ai，让它一键生成 15-20 页演示文稿；再人工调整 2-3 张关键图表。

使用工具： Beautiful.ai

💡 Beautiful.ai 自动布局比手动调 PPT 节省 50% 时间，但封面与结论页建议人工精修。

行业研究报告 AI 流水线

行业研究是知识工作者最常见的”高密度信息处理”任务。传统流程里，一份合格的行业报告需要分析师 3-5 天的时间——而且大部分时间花在了素材收集与初步阅读上，真正的分析与表达只占很小比例。

这条工作流把素材收集压到 2 小时、初步阅读压到 4 小时，让人有更多时间做判断—— 也就是 AI 还做不好的那一部分。

信息流向

[Perplexity: 网络素材] ─┐
                        ├──> [Claude: 综合分析] ──> [Notion: 结构化] ──> [Beautiful.ai: 演示]
[ChatPDF: 文献摘要]   ─┘

Perplexity 工作指南：如何用 AI 提升日常工作效率 —— Perplexity 在企业研究场景中的实战用法与效率提升指南。
Perplexity Computer：将研究转化为报告、幻灯片与仪表盘 —— 20+ 模型并行协作，研究结果直接输出为报告、PPT 与仪表盘。
如何将 Perplexity 融入日常工作流 —— Perplexity 的 Collections、Pro Search 及多模型选择在日常研究中的最佳实践。
生成式 AI 在风险与合规领域的行业报告（2025） —— AI 行业研究报告范例，涵盖调研方法论与报告结构设计。