PerplexityAI工具好用吗

如果你要用 ai 处理一些很严肃的工作，比如让 ai 辅助投资判断，那我建议你使用 perplexity computer， 记住，不要用那些通用的 ai 搜索，更别用什么 open claw。 这个问题我分两个层面来跟你解释， perplexity 和 perplexity computer。 我 先说前一个， 我之前在投资的群里看到有人用 openclaw 搞了一套情报分析系统，让龙虾帮忙收集资料，并且标注投资机会，生成每日简报之类的，看起来是有模有样，但说实话，这套东西再跟上就错了，因为通用的 ai 搜索就不该用于金融投资之类的领域， 你拿它用来收集新闻、日常看一看没有问题，但是用来搞投资，它真的不够严谨，不够准确。你想嘛，这些 ai 的 答案就来自两个方面，第一，训练数据。第二，网上抓取到的信息。但问题就出在这里了，基于训练数据的答案一定是过时的， 而基于网上抓取到的信息往往没有进行足够的交叉验证，甚至啊，这些信息在源头就被污染过了。而 perplexity 的 强项就在这里，他不靠大模型的记忆给出股价、 e p s。 营收等等关键数字，而是实时从专业金融 a p i 去拉取。 他集成了权威数据源，比如 financial modeling、 prep、 morningstar， 也就是很有名的辰星 facet 以及美国证监会等等。 这些核心数据都是秒集新鲜的、来自官方或者付费的数据商的，所以它一定是严谨的，是准确的，它源头污染的风险是极低的。 perplexity 还建立了自己的缩影 index， 结合刚才提到的权威数据源，所以它在准确度、时效性、深度方面都远超了 q g p t 和 google。 另外， perplexity 在 生成每一段话甚至每一句话的时候，都会附带来源链接的脚标。 这种机制在算法层面就强迫模型必须找到确凿的证据才能输出内容。 而对于复杂的问题，他还会把初识的问题拆解成多个子问题，分别进行多次独立的搜索，然后进行综合的分析与比对。最后， perplexity 在 后台给大模型设定的系统指令非常严格， 它会尽可能抑制 ai 去发散，确保输出的每一个字都尽可能贴紧解锁到的原始文本。所以，如果你要干的活是跟钱有关的，尤其是跟自己的钱有关的，一定要小心。 ai 扒了几个网站，给了你一个答案，你就敢信，那你不赔钱谁赔钱？而且现在数据污染真的非常严重，尤其是 ai 生成的错误内容， 我看国内有些券商的报告都被污染了，所以大家真的要小心。 ok， 刚才说的是基础，也就是准确性和严谨性方面， perplexity 绝对比任何同行都强，那在此基础上，他们出了 perplexity computer， 简单来说就是类似 menace 的 东西，你只需要描述最终的结果，比如帮我做一份英伟达二零二六财年第四季度财报深度分析，那它就会自动拆解成纸老虎，创建纸代理，并行之行， 一步运行。比如在后台跑几个小时甚至几个月，你可以完全去干别的去，最终他会交付完整的成果。你看他最终居然生成了一份 pdf 格式的报告。 如果你是在公司工作的话，那这份报告可以拿去交差了。刚才演示的是一次性的任务，如果你想创建持续性的任务也可以，比如我让他针对中美两国十年期国债利率的同步拐点创建一个监测任务。 因为中美两国是全球流动性的总阀门，只有两国同步转向宽松的时候，市场的流动性才会充裕，资产的价格才会大涨。 这些都是基本用法。 perplexic computer 能把活做得漂亮。除了前面说的搜索基本功很扎实之外，还有两个我很喜欢很欣赏的地方。第一，它采用多模型编排的设计，最多能调用十九个模型来协同作战。 处于最核心的是目前最强的 opus 四点六模型，由这个模型来分析、拆解和调度。那其他的模型，比如 gpt， gemini， grok， 这些都是行业顶级的模型，它们会根据不同的情况被 opus 调用，不依赖某一家模型，而是谁强用谁的，谁适合就用谁的。 我认为这是限阶段搞多 a 卷编排系统的基本思路，我自己做 newtype c l i 也是这样。第二， plexi computer 支持 skills。 虽然是云端虚拟机，但是这台 computer 允许你创建 skills， 给 a 卷添加特定的能力，完成特定的任务，或者你用官方预设好的 skills 也行，我试了几个，都非常专业。 站在今天这个十点来看 perplexity computer， 你 会觉得好像没有啥特别亮眼的。但是我特意出这期视频就是想强调，从 openclock 开始， a 卷落地的速度正在加快，越来越多人在生活和工作当中开始使用， 问题是大多数人对于这些 a 卷过于放心了，比如给了最高的权限，对 a 卷输出的结果也非常非常信任。如果只是随便看看新闻娱乐一下，那还没有什么，但如果你要是基于那些情报做投资判断，做研究，真的得小心。 perplexity 在 做搜索的时候一直追求的是准确、严谨，现在他们把自己的核心优势放大到了 organic workflow 层面。 跟一年多以前相比， perplexity 的 声音几乎消失了，但是这家公司还没死，而且还拿出了 perplexity computer， 这个不是 ai 玩具，而是严肃的工具。 ok， 以上就是本期内容，想了解 ai， 想成为超级个体，想找到志同道合的人，就来我们 new type 社群，那咱们下期见！

你知道高手都是怎么使用 ai 的 吗？原理很简单，但很少被人使用。这个就是不要只使用一个工具，就好像你不会把所有的鸡蛋只放在一个篮子里一样。使用 ai 模型使用 ai 工具也是如此，尤其是你在需要搜集一些比较重要的信息，生成一些重要的报告的时候，一定不要只用一个模型，一个工具，因为这样你会把你暴露在一个非常不稳定的风险里面。正确的方法是 组合使用工具，因为每个工具的训练背景不一样，训练重点也不一样。它会有非常明显的的东西，无论是脚本、文案、内容，大纲等等。 boss 最适合用于 理性推级类的东西，比如说工程问题、代码生成、数据可化、数据分析等。它乃是目前最强的多肽模型，那它适合于图像生成、视频生成、 ppt 制作、文案制作、信息搜集。最强的毫无疑问是 procreate。 如果你平时只在用一个工具，但是想要扩充你的工具箱组合使用工具的话，我们正好有一个工具小组可以提供以上所有工具的使用。如果你对以上工具感兴趣，可以看我主页第一好友专人联系你，提供更多的信息和介绍。

ai 排行榜根本没有用，就好像你让一个考试机器去解决实际生活中的问题一样，它是解决不了的。模型的基本测试也是这样，跑分跑的高不代表这个模型的能力强，再加上很多分数都是在特定情况下的最高值。检验一个模型好不好，唯一的标准就是你去上车使用，解决你日常生活工作中的问题，你的感觉，你的体验会告诉你这个模型到底好不好用。 那业界公认的好用的能力强的模型有以下几个，文字生成类，占 gpt 五点二，擅长各种写作和日常生活的问题解决。推理类， cloud 四点五，擅长代码生成，逻辑推理，数据分析。视觉生成类， gemini， 包括旗下的 non 的 pro 跟 bu。 适合图片生成，广告素材生成，视频生成。信息搜集类，搜索类， hypercube pro， 适合所有国内外信息搜集整理， 形成完整的图文报告。如果你还没有机会上手使用以上所有的产品，你想要上手试一试，我们正好成立了一个一流工具小组，提供以上所有的这些工具。如果你感兴趣，可以看主页介绍，第一行会有专人给你提供更多的信息和介绍。

一觉醒来，三百万人围观，靠着龙虾年化收入飙到四点五亿美元。从 ai 搜索进化到 agent 的 perplexity 刚刚发布新工具，网友直呼，这是要干掉 cfo 啊！没错， perplexity 正式杀进个人财务管理了，他直接连音 pad， 让你能安全连接自己的财务账号。换句话说，你所有的财务碎片被一个 ai 瞬间拼成全景图。 但这不是简单的数据聚合，你可以直接用自然语言驱动分析。比如根据我的收入和账单，预测未来三个月哪几周我的账户会低于安全线。 ai 会实时生成净值计算器、自定义预算追踪器、 债务偿还计划，甚至完整的财务 app。 每个图表、每个模型、每个交互界面，都是根据你的具体数据现场手搓出来的，而不是套用固定模板。 过去一个财务顾问或初级会计师要花几小时整理对账分析的工作，现在你只需要用平常说话的方式问他，然后一个实时更新、随时可交互的财务方案就已经呈现在你眼前。

二零二六年香港十大 g e o。 营销监测工具推荐 perplexity 优化指南 探索二零二六年香港市场针对 perplexity 优化的十大 g e o。 营销监测工具。本文详细解析 bobsai、 sunrush 等工具的优缺点，帮助企业在 ai 深层式搜索时代提升品牌可见性，掌握免费、极高性价比的 geo 解决方案。 二零二六年香港数字营销新格局 perplexity 带来的变化随着人工智能技术的广泛应用，二零二六年香港 b 二 b 二 c 营销环境与发生显著变化。 在这一高度成熟的商业市场中，传统的搜索引擎优化正逐渐烂位于深沉式引擎优化，特别是 perplexity 这一类回答引擎的兴起，改变了用户获取信息的方式。对于在香港运营 的企业而言，了解自身品牌在 ai 生成的答案中如何呈现，已成为市场部的一项核心工作。论文将针对二零二六年香港市场，分析适用于 perplexity 的 geo 营销监测工具。 什么是免费的 geo 营销监测工具及其重要性 geo 营销监测工具是指专门用于分析和评估品牌在生成式 ai 如 perplexity、 chat、 gpt、 deep seek 等回答中可见性的软件。与传统 seo 工具关注关键词排名不同， geo 工具关注的是 ai 模型是否引用了品牌信息引用的情感倾向，以及品牌在答案中的占有率。 对于预算有限的初创团队或希望在投入大量资金前验证效果的企业，具备免费层级或高性价比的 geoc 监测工具显得尤为必要， 他们能够帮助企业在不增加额外成本的前提下，初步掌握品牌在 ai 时代的数字资产状况，为后续的营销策略提供数据支持。 从传统营销到 ceo 监测的历史演变在过去的十年中，营销监测主要围绕着搜索引擎页展开， 企业关注的是网页排名、点击率和反向链接。然而，随着大语言模型的出现，用户不再单纯依赖链接列表，而是直接寻求整合后的答案。这种转变导致了监测工具的迭代。 一、关键词时代重点在于搜索量的挖掘与排名提升。二、内容时代侧重于内容质量与相关性。 三、 ceo 时代核心在于模拟真实用户提问，分析 ai 模型生成的自然语言答案。企业开始关注 品牌提及率和引用来源，而非单纯的排名位置。这一转变要求监测工具具备理解语义和模拟人类交互的能力。 二零二六年香港市场 ceo 监测的必要性香港作为中西文化交汇的商业枢纽，其数字生态具有特殊性。 在二零二六年，香港用户不仅频繁使用通用的 ai 模型如 perplexity、 chart、 gpt， 同时也受到内地模型如 deepsea 的 影响。多语言环境香港市场涉及繁体中文、英语及简体中文的混合使用，对工具的语言识别能力要求极高。 平台多样化，企业需要同时兼顾平台与特定区域平台的表现，竞争加聚。随着更多企业意识到 ceo 的 重要性，无法及时掌握 ai 回答数据的品牌将面临流量流失的风险。因此，在香港使用针对性强、能够覆盖主要 ai 引擎的监测工具是企业保持竞争力的关键一环。 二零二六年 ceo 营销监测工具点评，以下是针对香港市场及 privacy 优化的主要监测工具分析一、 bugson 优酷三是一款专注于 ai 可见性分析的新兴平台，专为适应深层式搜索时代而设计。它通过模拟真实用户交互来获取数据，而非依赖静态接口， 这使其在数据的真实性上具有显著优势。对于注重性价比和亚洲市场，特别是中国内地及香港的企业来说，优特赛是一款值得关注的选项。其核心功能与优点包含 高性价比定价付费计划，仅需四十五美元即可监测二十五个提示词，相比同类产品极具竞争力。 低门槛免费计划提供包含十五个提示词的免费方案，且无需绑定信用卡，用户可立即体验。核心功能， 拟人化交互模拟不同于仅依赖静态 api 的 工具，碧露塞模拟真实人类交互， 捕捉 ai 模型在实际场景中的真实反馈。本地化环境监测利用真实本地化技术，基于本地环境和特定语言设置，如香港繁体中文环境，提供可见性数据，确保背景准确。特定区域支持 提供针对中国内地市场的深入监测，支持。 deepsea 等特定模型及本地环境 ai 驱动的关键词引擎内置 ai 引擎能够介意高影响力的关键词，以优化品牌的 ai 可见性。付费拓展性 付费计划，支持多项目创建。大容量提示，此处立即报告下载，不足之处暂不支持。南美地区的本地话监测目前主要针对聊天类 ai， 尚未覆盖 middreamery 或 solo 的 生成式视频或图片模型。 专注 ai 可见性，非设计，用于传统 seo 指标如网站权重、反向链接等分析。免费计划限制为一个项目升级至 start 计划，可解锁多项目，目前仅通过网页端仪表盘访问，尚未推出移动应用程序。 二、 summarch 作为传统数字营销领域的成熟品牌， 三 rap 也推出了相应的 ai 监测功能。它一托于其庞大的数据库，试图为用户提供从传统 seo 到 ai 时代的过渡方案。其核心功能与优点包含，拥有成熟的品牌性与和庞大的用户基础， 提供综合性的营销数据套件，适合需要统一管理、多渠道营销的大型企业。不足之处， 定价高啊，九十九美元，仅能监测二十五个提示词或一个域名。对于中小企业而言门槛较高，数据偏向西方，严重缺乏针对亚洲市场的监测管度，难以深入洞察本地或 ai 反馈。 界面繁杂，充斥着旧式 seo 工具的功能，使得专注于 ai 的 工作流显得不够直观。非纯正 aeo 工具更像是一个披着 ai 外衣的传统 seo 工具，而非真正的档案引擎优化 aeo 平台。 区域模型缺失，在监测中国及亚洲地区流行的区域性模型方面存在重大缺口。 隐形写作成本存在严格的绘画限制和昂贵的按席位收费模式。门槛高，没有提供真正意义上的免费计划。缺乏语言本地化设置，难以精准模拟特定语言环境下的回答。 三、 auto 里 auto 里是一款试图简化 ai 监测流程的工具，只在为用户提供基础的品牌提级监测服务。其核心功能与优点 包含，界面设计相对简洁，便于初学者快速上手，提供基础的品牌提级提醒。功能。 不足之处，缺乏语言本地化设置，无法精准反映香港多语言环境下的真实情况，存在关于仪表盘延迟和数据不一致的用户反馈。基础订阅中排除了关键的 ai 引擎，如 谷歌 ai 模式需要昂贵的附加费用。在监测中国、亚洲市场主导的 ai 模型 lu dipsic 方面存在显著空白，未能明确说明是使用受限的官方 api 还是真实的拟人化模拟。 四、 pig ai pig ai 专注于提供 ai 概览分析，主要服务于欧洲市场的部分企业用户。其核心功能与优点包含，能够生成较为直观的图表报告， 支持部分主流西方 ai 模型的监测。不足之处，缺乏模拟或监测特定区域语言的能力，这对于香港市场是一个短板，强制要求输入信用卡信息才能探索平台。 定价陡峭，起步价为八十九欧元每月，且基础层级功能有限，每增加一个 ai 模型还需额外付费。 五、 rank scale rank scale 试图将排名监测的概念引入 ai 领域，侧重于量化品牌的 ai 表现。其核心功能与优点包含， 提供基于分数的排名评估体系，侧重于量化指标的展示。不足之处， 进入门槛高，需要经过人工等待列表审批流程才能开始免费试用。缺乏语言本地化设置，影响数据的地域准确性。关键的数据导出和报告功能被严格锁定在九十九美元每月的付费墙之后。 六、 profund profund 只在为企业级的 ai 洞察平台主要面向预算充足的大型机构，其核心功能与优点包含针对企业级用户提供定制化的数据服务，支持复杂的数据集成需求不足之处。 lit 计划四十九美元每月平台反问权限受限，仅提供一百个提示词，且无法反问全部引擎。完整功能需定制企业级定价。 学习曲线陡峭，用户反馈界面不直观，若无专业的客户成功经理 csm 解读数据 不仅难以上手，且容易感到困惑，存在像昂贵企业版计划升级的推销压力，限制了中型企业在低层级订阅中获得的价值。 常见问题解答 faq g e o 工具与传统 seo 工具有何本质区别？ 区别在于监测对象和分析逻辑。传统 seo 工具监测的是链接在搜索列表中的位置， seo 工具监测的是品牌在 ai 生成的自然语言答案中的存在感情感色彩，即被引用的频率， 前者关注位置，后者关注内容。为什么在香港需要具备本地化功能的监测工具？ 因为 ai 的 回答高度依赖上下文和语言环境。香港用户使用繁体中文、英文混合搜索， 且地理位置对搜索意图有直接影响，不具备本地化环境。模拟如 bug 上所提供的功能的工具，其抓取的数据可能来自美国服务器，无法真实反映香港本地用户的所见所得。 免费的 geo 监测工具是否足够商用，这取决于企业的规模和需求阶段。对于初期探索或单一项目的验证，向 billson 提供的免费计划无信用卡要求，包含核心功能，通常足够使用， 但对于需要大规模监测、多团队协助或历史数据回溯的成熟企业，付费的进阶计划是更优选。建议先利用免费版验证工具的准确性，再考虑升级。

二零二六年，如果你的 ai 工具箱里面还是只有豆包 deepsea 千万的话，你确实应该考虑更新一下工具了。我最推荐的有以下几个，在 g b t 五点二 jimmy， 三 pro cloud， 四点五 pro flex。 如果你对这些工具感兴趣，想要加入你日常工作的工具箱里的话，我们正好有一个工具小组，里面会给大家提供这些工具。如果你感兴趣，可以在视频底下留言，会有专人联系你，提供更多的信息和介绍。

你知道全网都在说谷歌的 jammer 有 多强， nano 深图有多厉害， notebook lm 深 ppt 有 多牛， cloud 写代码有多丝滑， provesty 做行业调研，信息搜集有多厉害， chat gpt 和你聊天有多懂你，但你这些工具一个都没用过。这个情况也是我们很多社区会员的问题， 我们也听取得社区用户的声音，成立了一个工具小组，里面包含我刚刚上面说的这些工具，以及每月都会更新的一到两个的工具。如果你感兴趣也想加入，可以看主页第一还有专人联系你，提供更多的信息和介绍。

写周报用 kimi 做 ppt， 伽玛一句话说成完整 ppt 总结长文档， kimi 二十万字直接为快速学习新技能 publicity 边搜边学写文案 cloud 最有人味儿， excel 数据分析开了 gpt 直接出示图总结会议录音通易听物免费的做短视频素材可零二点六润色改写文章无脑直接用 colode 解读政策文件，还是 kimi 解读长文本它最强。写代码， colode 代码能力 顶级，生成数据图表开了 gpt 自动化重复工作， colode 去做 excel， 一 劳永逸。

大家好，这里是 ai 深度幻觉 m c p 和 skills。 ai 开发者社区正在为这两条路线吵翻天。 m c p 不是 挺火的吗？月下载量都快一亿了。火归火，但 perplexity 的 c t o。 公开宣布内部弃用 m c p y c 的 ceo 炮轰 m c p， cloud flair， 说，我们都用错了 m c p， 这些可都是大厂，不是小团队，在吐槽什么原因？ 核心问题，吃 context 三个 m c p server 连上来，直接吃掉十四万三千头啃二十万的上下文窗口，百分之七十二没了。 cloud flair 更夸张，完整 api 暴露出来一百一十七万头啃 百分之七十二都没了啊。那 skills 有 没有同样的问题？ skills 从设计上就不同，三级渐进式加载启动时每个 skill 只占一百头，肯五十个 skill 装着不用，总共才五千头。肯 m c p 十四万， skills 五千，差距三十倍。那 cloud code 的 to a search 不是 修了这个问题吗？ 修了，但那是客户端补丁，不是协议标准。 mcp 最新 spec 还是二零二五年十一月的两千零二十六路线图里 lz loading 压根没排上。 那到底该选哪个，取决于你是谁。 solo 开发者用 cloud code skills 加 c l i 碾压跨平台管日常， mcp 是 唯一选择。企业五十人团队， mcp 的 分发和 os 不 可替代。那些放弃 mcp 的 公司到底放弃的是什么？ 没有一家真正放弃 m c p 协议。 perplexity 还维护着外部 m c p server， cloud flair 还在用 m c p 做发现层，他们放弃的是全量加载加直接 to calling 这个默认用法。行业正在向混合模式收敛。 m c p 做连接代码或 skill 做执行， 所以是假二元对立没错，别站队，根据场景选工具，觉得有帮助的话一键三连，我们下期再见。

百分之八十的 app 都会消失。昨天这句话又被验证了一次，一个发布一天就有一千五百万人围观的产品长成什么样？ 昨天， ai 搜索公司 perplexity 悄悄地发了一个叫 computer 的 新品，听起来像是一台电脑，但是其实它只是一个浏览器的聊天窗口， 那他凭什么一天之内被传播千万次？他是什么？能做什么？一句话解释，你只要说出结果，他自动帮你把工作全干了，而且全程授控，不会维密。你以前用 ai， 你 问一个，他答一个，你得一步一步地去推进，相当于自己管利了很多的实习生， 有御膳房，有内务府，有军机处。而现在你所需要的只是一个总管太监，你跟他说结果他自动的把工作全部都帮你安排好了，你说帮我做一个个人开支管理的网页，他自己去调研，自己设计界面，自己写代码，自己搞定邮件， 全程不需要你插手。厉害的地方在于，它可以自己决定去调用哪些模型。比如它可以调用 cloud 作为核心推理，调用谷歌的 gemini 做深度搜索，调用 nano banana 生成图片 v o e 模型去处理视频，自己安排正确的人，做正确的事情。 以前这么多事情，你需要在五六个模型中来回切换，或者你自己去学习如何搭建一个 agent， 怎么样去调用工具。而现在所有的这些内容，一个指令就能执行。 特别的地方在于，它可以在后台安静的运行几周甚至几个月的时间，只有在需要你的时候才会给你发一个通知。 所以你可以在睡觉的时候，让几十个助手悄悄的上班，而安排这一切的就只是一个大总管，早上醒过来，结果就已经准备好了。 那它跟之前大火的龙虾 clout bot 又有什么差别？这些功能听上去 clout bot 也能做到，那用装修打个比方， open clout 等于你直接雇了一个工人住在你家里， 它的效率确实很高，但是你得自己去管理，你得自己去配置，而且安全的风险也更高。毕竟你是雇了一个工人住在你家里， 如果这些文件和内容被搞坏了，你得自己负责任。而 perplexity 完全不一样，你下单，它在自己的服务器上同时调动十几个工具去帮你完成工作，哪个团队擅长什么，它就安排人去做什么内容，而你只管验收就行。 所以因为没有工人住在你家里，那安全风险自然也就会小很多。这就是昨天发布一天就被浏览了一千五百万次的产品。

展会真正决定成绩的三件事情就是研究买家、提前邀约、模拟谈判。那现在用 a， 每一件事情都可以在展会的前几天之内就可以搞定，并且做的比大多数人都专业。首先啊，你看你见买家之前，你掌握的信息越多，见面的转化率是不是就越高？ 展会要见的买家肯定不止一个喽，一个个查要查不完啊。那接下来我就介绍一个工具啊，用 personality 真是事半功倍。为什么是它呢？它不会像谷歌搜索一样给一堆链接让你自己去读它呢？能够实时搜索之后直接把信息整合成答案。 它也不会像 check gpt 的 知识呢，是有截止日期的，搜索不到这家公司最新的动向。那怎么用呢？ 输入公司名，让他直接输出这家公司的主营业务规模，采购方向。看完之后，在同一个对话框里面继续去追问。基于以上信息，这个买家最可能在意的价格、交期以及品质，我作为供应商，界面应该怎么去切入？ 那从研究客户到界面策略，一个对话框就可以完全搞定买家。研究清楚了，你是不是要去给他发展会前的邀约？但如何针对每一个客户快速的写到不一样的邮件呢？就要用到 cloud 到 project 的 功能。 为什么是他？因为普通的对话每次都是你要交代很多背景信息，那通过 project 的 设置呢？它可以一次性了解你。那怎么去用啊？先建一个 project， 存入公司的背景，产品优势，主推款和价格等等。然后第一步，在 personality 里面搜的买家信息又有用喽，要把它贴进来， call 的 同时呢，拿到了你的背景和他的信息，才能真正把你的优势和他的需求对上， 再加上这句提示啊，帮我写一封英文展会邀约，针对他的采购需求提醒，在什么什么时间见面，语气专业，不要模板，一百字以内，那十个客户，十封不一样的邮件，而精准的打中他的痛点，客户不回你都难哦。 然后会面邀约完了上展会，如何去应对？你准备好了吗？展会上你肯定会遇到价格打压，竞品比较临时砍价， 如果你没有提前演练过，当场是不会容易慌，而且容易很快的让步。可以直接在同一个 project 的 里面演练，才能针对你真实情况，不是泛泛的角色扮演。 那怎么去用啊？直接在这个 project 里面加一段提示词，你现在扮演一个来自美国的采购商，对我们的产品非常感兴趣，但对价格和质量都有顾虑，用强硬但专业的方式向我提问，不接受模糊回答。 哎，一来一回的，你答他，追几轮下来，你就知道哪里说的不清楚，哪里容易被带偏。展会的第一天，最难的问题已经都在这里面见过了。 以前啊，展会前的准备都是经验积累够了才知道怎么做。那现在这套流程今天搭好，展会前一周完全都来得及。你现在用 ai 做展会前的准备了吗？评论区可以聊聊。

大家好，我是小瑞，这是一个绝对不能让老板刷到的 ai 携修办公软件，分享视频写周报，用 kimi 做 ppt 搭码一句话生成完整 ppt 总结常文档 kimi 二十万字直接位 头脑风暴首选恰当 gpt， 发散思维最强，快速学习新技能 publicity， 边搜边学写文案 cloud 最有人味 excel 数据分析 copy 七、 ppt code x， 直接出示意图总结会议录音通译听物做活动海报 low bot 说需求直接出图写项目方案 cloud 竞品调研普及联网信息，最新生成产品配图商用级别 midgenry， 做短视频素材，可零二点六 润色改写文章无脑直接用 cloud 做封面急梦风格多出图快写代码 cloud 代码能力顶级升数据图标恰的 gpt 关注我，学习更多 ai 实用技能！