Kimi Chat辅助精读或阅读长文章

• 分类定义：分析文章类型是主要解决 what（是什么）、why （为什么）还是 how（怎么做)） ？
• 摘要：总结每一篇的主要内容和核心观点，无序列表输出，至少3点。
• 预期贴合：基于下述我的阅读预期，对每个链接进行评分，并给出评分理由
• 可信度打分：给出可信度打分和打分理由
• <我的阅读预期；ai行业主要招聘和紧缺的人才，ai的人才争夺和吸引战略和方法>
• <评分标准：0-2分，不值得读；3-6分，部分有价值；6-8分，建议重点阅读+全文阅读；8-10分，值得反复阅读。>

一、摘要

• 分析文章类型，主要解决What、Why 还是 How的问题,所用的理论依据以及论证框架是什么？
• 核心观点：精确的输出文章的主题和结论
• 预期贴合：对这篇文章我的预期是【了解人工智能的发展对职场物化的影响原理和结果】，评估和判断该文是否满足我的预期。有哪些预期没有得到满足，需要补充什么
• 技术可信度评估和理由
• 全面审视与评估，包括作者的学术和工作背景、学术和商业信誉以及可能存在的偏见或潜在的利益冲突。需深入且全面评估论文中使用的数据、研究方法以及逻辑结构的严谨性和一致性。

•  提取论文的实验设置、数据集和分析结果。可以建议哪些部分的内容、数据、被试情况可以重点关注和阅读，可以获得哪些启发
• 提取论文中学术领域的专有名词，并提供相关解释
• 对实验结果进行分析

• 创新性：分析上述论文中采用的实验流程的创新点，评估创新点和局限性，输出评分及原因。用无序列表输出
• 应用潜力：论文的总结对于后续人工智能对于职场影响的相关研究是否有借鉴意义，给出相关性，并分析应用的难点。用无序列表输出

同时，上述三步分开输入会得到比较详细的回复，如果是三步在一次对话中整体输入，Kimi会反馈更简洁的回复，具体实操可以比较下。