挑战：市场研究报告需要 5 天完成，客户等不及。
方法：
- 用 Claude 进行深度战略分析
- 用 DeepSeek 进行数据计算验证
- 用 GPT-4o-mini 快速生成初稿
效果：
- ✅ 研究时间从 5 天降至 1 天
- ✅ API 成本降低 60%
- ✅ 报告质量评分提升 40%
立即见效的 5 个技巧
新手必读，马上提升你的使用效率
1
具体比模糊好
❌ 模糊的问法
"帮我分析一下市场"
✅ 具体的问法
"帮我分析2024年中国宠物食品市场，包括市场规模、主要玩家、增长趋势"
2
说明你的角色和目的
❌ 缺少背景
"写一份分析报告"
✅ 有背景信息
"我是一名投资分析师，需要为投资委员会准备一份关于新能源汽车行业的投资分析报告"
3
分步骤而不是一次性
❌ 一次性复杂请求
"帮我调研市场、分析竞品、制定策略、写完整报告"
✅ 分步骤进行
先说"帮我调研市场规模"
然后"接下来分析主要竞品"
最后"基于以上信息制定策略"
4
提供参考格式
❌ 没有格式要求
"整理成报告"
✅ 明确格式
"整理成PPT大纲格式，每页一个要点，每个要点附3个支撑数据"
5
及时纠正方向
❌ 被动接受结果
发现方向不对但继续让AI写下去
✅ 主动引导
"这个方向不太对，我想要的是...能重新来一遍吗？"
选择合适的 AI 模型
不同任务用不同模型，既省钱又高效。Minto 支持 20+ 种 AI 模型，每种模型都有自己的特点。选对模型，事半功倍。
深度分析与战略规划
Claude Sonnet
Claude Opus
这类模型擅长处理复杂问题、长文档、深度推理。适合需要严密逻辑的战略分析工作。
适用场景：
- 市场进入策略分析
- 投资可行性研究
- 竞争格局深度分析
数据计算与逻辑验证
DeepSeek Reasoner
o1
专门针对数学计算和逻辑推理优化。当你需要精确计算时，这类模型更可靠。
适用场景：
- 财务模型计算
- 市场规模估算
- ROI 分析验证
快速问答与草稿
GPT-4o-mini
Gemini Flash
响应快、成本低。适合简单任务、头脑风暴、初稿撰写。可以节省 80% 以上费用。
适用场景：
- 快速问答
- 简单翻译
- 文案润色
长文档处理
Gemini Pro (200K)
Claude (200K)
支持超长文本输入，可以一次性处理整本研究报告或大量数据。
适用场景：
- 分析整份研究报告
- 处理大量文档
- 长篇内容总结
💡 如何切换模型？
在对话中输入 /model 命令，然后选择你想使用的模型即可。也可以让 Minto 根据任务自动选择最合适的模型。
高效工作流程
从任务开始到完成的完整方法
第1步
明确目标
开始前先想清楚：
- 这个研究的最终用途是什么？
- 谁会看这份报告？
- 需要回答哪些关键问题？
示例："我需要为总经理准备一份关于是否进入东南亚市场的决策建议"
→
第2步
分解任务
把大任务拆成小步骤：
- 先做哪部分？
- 每部分需要什么信息？
- 输出什么格式？
示例："第一步先了解东南亚市场概况，第二步分析竞争对手，第三步评估我们的优劣势"
→
第3步
逐步执行
和 Minto 一起完成每个步骤：
- 每完成一步，检查结果
- 有问题及时纠正
- 好的内容保存下来
示例："市场规模数据看起来准确，但竞品分析需要补充本土品牌"
→
第4步
整合完善
把各部分组合成完整输出：
- 检查逻辑是否通顺
- 数据是否准确一致
- 格式是否符合要求
示例："把以上研究整理成一份10页的PPT，突出关键发现和建议"
管理对话上下文
让 AI 始终记住重要信息。随着对话进行，AI 可能会"忘记"早期讨论的内容。以下技巧帮你保持连贯性。
📌 定期总结
当讨论了很多内容后，可以说：
"帮我总结一下我们目前讨论的要点"
这样既可以检查理解是否正确，也帮助 AI 巩固关键信息。
💾 保存重要信息
发现重要结论时，可以说：
"把这个结论保存到项目记忆中"
下次即使开新对话，这些信息也能被调用。
🔄 使用压缩功能
对话太长时，输入：
/compact
Minto 会智能压缩之前的内容，保留关键信息，释放空间继续讨论。
📄 引用之前的内容
需要 AI 参考之前讨论时，可以说：
"基于我们之前分析的市场规模数据..."
明确引用帮助 AI 找到正确的上下文。
⚠️ 什么时候应该开新对话？
- 开始一个完全不同的任务
- 之前的讨论已经跑偏太远
- 想要从头开始思考一个问题
确保输出质量
AI 不是万能的，这些检查必不可少
🔍 事实核查
- 关键数据是否有来源？能否验证？
- 数据的时效性如何？是不是过时了？
- 不同来源的数据是否一致？
🎯 逻辑检查
- 论证是否严密？有没有跳跃？
- 结论是否由前提合理推导？
- 是否考虑了反面意见？
📋 完整性检查
- 是否回答了所有关键问题？
- 是否遗漏了重要因素？
- 建议是否具有可操作性？
👥 受众适配
- 语言风格是否适合目标读者？
- 专业程度是否合适？
- 格式是否符合预期？
💡 小技巧：让 AI 自我检查
完成初稿后，可以说：
"请检查你刚才的分析，有没有逻辑漏洞或需要补充的地方？"
AI 会重新审视自己的输出，往往能发现问题并改进。
团队协作技巧
让 Minto 成为团队的共同助手
📝 建立共享的 Agent 库
把团队常用的任务做成专门的 Agent，比如：
- 市场研究 Agent：按照团队的标准框架进行市场分析
- 报告润色 Agent：按照公司的风格指南优化报告
- 竞品分析 Agent：使用团队总结的分析方法论
好处：保证团队输出的一致性，新人也能快速产出高质量内容
📚 沉淀知识库
把研究成果和重要发现保存下来：
- 行业研究的关键发现
- 客户的偏好和禁忌
- 成功项目的经验教训
好处：团队知识不会因人员变动而流失
🔄 统一配置
团队使用相同的 Minto 配置：
- 统一的模型选择策略
- 共享的提示词模板
- 一致的质量标准
好处：减少重复摸索，快速推广最佳实践
常见误区与解决方案
避免这些坑，少走弯路
过度依赖 AI 的"权威"
问题：AI 说的话听起来很专业，但不一定都对。特别是具体数字、最新信息，AI 可能会"编造"。
解决：关键数据务必核实来源，让 AI 说明信息出处，对数字保持怀疑态度。
一次性问太大的问题
问题：把复杂任务一股脑丢给 AI，结果往往是泛泛而谈，缺乏深度。
解决：把大任务拆成小步骤，每步深入讨论，逐步构建完整答案。
不给 AI 足够的背景
问题：AI 不知道你是谁、要做什么、给谁看，只能给出通用答案。
解决：开头就说明你的角色、目的、受众、格式要求。
接受第一个答案就完事
问题：AI 的第一个回答往往不是最好的，可能有遗漏或偏差。
解决：追问细节、要求补充、让 AI 自我检查、尝试不同角度。
不告诉 AI 哪里不满意
问题：发现答案不理想，但不说具体问题，只说"重新写"。
解决：具体说明哪里不好、想要什么样的改进、给出修改方向。
忽视成本控制
问题：所有任务都用最贵的模型，费用快速累积。
解决：简单任务用便宜的快速模型，只在需要深度分析时用高端模型。
成功案例
看看其他人是怎么用好 Minto 的