Wie ich KI-Deep Research in fünf einfachen Schritten durchführe: 1. Frage dein Lieblings-LLM nach einem Master-Prompt auf PhD-Niveau, der speziell für LLMs zu dem Thema, das du recherchierst, entworfen wurde. Erkläre dein Interesse an dem Thema, das endgültige Ziel der Forschung oder halte es allgemein, um zu sehen, was zurückkommt. 2. Füge diesen Master-Prompt im Forschungsmodus ein: @grok, @claudeai, @ChatGPTapp, @perplexity_ai, @Gemini usw. Du wirst eine gute Auswahl an Halluzinationen für deine Auswahl erhalten ;) 3. Füge jeden resultierenden Bericht in einen separaten Tab in einem Google-Dokument ein. Das ermöglicht es dir, jeden Bericht sauber und zentralisiert zu halten und einfach zu aktualisieren. 4. Exportiere das Google-Dokument mit allen Tabs als ein Master-Dokument (jetzt hast du nur noch 1 Dokument statt 5). Ich finde es wirklich wichtig, die Logik und Werte des LLM, das du verwendest, zu verstehen und zu begreifen, wie es sich im Laufe der Zeit verändert. Du kannst die internen Werte der Teams hinter den LLMs an den Ergebnissen erkennen, die sie dir zu welchen Themen auch immer bereit sind zu geben. 5. Lade das neue Master-Berichtsdokument zurück in dieselben LLMs (neue Chats) hoch und bitte sie, alle Details gnadenlos zu hinterfragen und einen endgültigen PhD-Bericht zum Forschungsthema zurückzugeben und Quellen für alles bereitzustellen. Der endgültige Bericht wird eine Quelle für zukünftigen Kontext sein, der mir übrigens immer noch nicht vollständig vertraut ist. Zum Beispiel, als ich Forschung zu Veve betrieben habe, waren die Zahlen, die ich für ihre Drops und Einnahmen usw. zurückbekommen habe, völlig falsch. Sie hatten sogar die grundlegendsten Informationen über das Produkt falsch, wie zum Beispiel, dass ein bestimmtes NFT 7.000 Einheiten hatte, aber tatsächlich hatte es 50.000. Und die Mathematik war völlig durcheinander. Ich musste jeden einzelnen Punkt manuell überprüfen, um zu verifizieren. Das ist offensichtlich zeitaufwendig, aber es hat mir geholfen, zu wissen, wo ich suchen und das Gesamtbild besser sehen kann. Nichtsdestotrotz kannst du dieses neue Deep Research Berichtsdokument nutzen, um größeren Kontext in all deinen Aufforderungen zu geben. Das ermöglicht es dir, deine eigenen Ideen und Annahmen mit einem gezielten Datensatz abzugleichen, sodass du all das positive Gaslighting, das du für deine nächste Milliarde-Dollar-Idee erhältst, tatsächlich vertrauen kannst. ...