2.1 再改：讲清它和联网问答的区别
你看不出「免费试看」那里的转折，又追问 Deep Research 和联网问答到底差在哪。改了几版，最后用一开始那段完整需求当研究委托，64 分钟。
按下播放，用 64 秒看完这 64 分钟。
说起来，这一页感觉还是不太好，我没能看出来免费试看那里是一个怎么样子的转折？
是的，现在的画面里，「免费试看」只是被圈出来了，没有讲清它为什么改变了下一步行动。
真正的转折应该是：
要求核心内容免费 → 网页却只承诺试看免费 → 还不能判定符合要求 → 转而查完整课程是否收费。
目前“核对”便签上的“中文 ✓、零基础 ✓、核心免费？”把这个冲突冲淡了，观众还得自己推理“试看”和“完整课程”的区别。
我建议保留已确认的三个工位，只改这两次 Click：
- 发现问题时：在「免费试看」旁贴一句 “试看免费 ≠ 完整课程免费”，核对便签突出 “还不能推荐”。
- 返回搜索时：搜索内容明确变成 “这门课的完整内容收费吗？”，旁边保留原来的
web_search。
这样转折就不只是“又搜索了一次”，而是能看见：刚读到的内容暴露了一个缺口，因此下一步查的问题变了。
对应该想清楚，我们看一下如何改？
我建议把转折落在 “找到候选了，但证据还不足以推荐”，三个工位和环路都保留。
这里也修正一下刚才的说法：「免费试看」不代表完整课程一定收费，只能说明免费范围还没确认。 所以不宜用“≠”直接下结论。
具体改三个 Click：
时刻 画面怎么变 要让观众明白什么 读到课程介绍 保留「中文、零基础、免费试看」 这门课看起来是个候选 发现信息缺口 圈出「试看」，旁注 “只说明试看免费，核心内容呢？”；核对便签突出 “免费范围未确认” 找到课程，还不足以推荐 回去补查 查找区增加 “这门课的核心内容是否免费？”；随后阅读区加入费用说明 新资料改变了接下来要查的问题 “中文 ✓、零基础 ✓”可以保留为次要信息，让“要求核心免费”与“页面只写试看免费”成为这一拍唯一的焦点。
讲到这里停一下：“如果现在就推荐，它漏核对了什么？” 下一次 Click 再沿回环补查。这样观众先看懂为什么要回去，循环才有意义。
我还有一个疑问，这个 deep research 和一般的带网络搜索工具的提问还有什么区别么？
我还有一个疑问，这个 deep research 和一般的带网络搜索工具的提问还有什么区别么？我也想在这页 PPT 里面说清楚？
我先核对官方对 Search 和 Deep Research 的区分，再看这一页怎样补一句，既说清差别，又不抢走“为什么继续补查”这个重点。
干了不到 1 分钟，1 步
打开 1 个网页
打开 help.openai.com/en/articles/10500283-deep-research
text(await tools.web__run({open:[{ref_id:"https://help.openai.com/en/articles/10500283-deep-research"}],response_length:"short"}));Script completed Wall time 2.2 seconds Output: Deep research in ChatGPT | OpenAI Help Center (https://help.openai.com/en/articles/10500283-deep-research) citeturn5view0 [wordlim: 200] Crawled: today; Content type: text/html; Source: open({"ref_id":"https://help.openai.com/en/articles/10500283-deep-research","lineno":null}); Total lines: 139 L0: [Input: Search for articles...] L1: L2: 1. cite0†All Collections L3: 2. cite1†ChatGPT L4 …（中间省略 8951 字）… ttings at any time by clicking the cookie preferences link at the bottom of the page. L137: L138: Reject All Accept All
官方把两者主要区分为“快速查信息”和“多步骤研究”。这也提醒我们：仅仅展示一次补查，还不足以说明 Deep Research 的特点。
干了不到 1 分钟，2 步
打开 2 个网页，运行 1 条命令
打开 platform.openai.com/docs/guides/tools-web-search；运行 cat ~/.codex/skills/.system/openai-docs/SKILL.md
text(await tools.exec_command({cmd:"cat ~/.codex/skills/.system/openai-docs/SKILL.md","max_output_tokens":2200})); text(await tools.web__run({open:[{ref_id:"https://platform.openai.com/docs/guides/tools-web-search"}],response_length:"short"}));Script completed Wall time 2.7 seconds Output: {"chunk_id":"1b4dc5","wall_time_seconds":0.0000045,"exit_code":0,"original_token_count":1362,"output":"---\nname: \"openai-docs\"\ndescription: \"Use for Codex models/pricing, scheduled tasks, skills, settings, setup, troubleshooting, customization, automations, and self-knowledge—including 'you,' 'your,' 'this app,' or 'this coding agent' when they refer to Codex—and for OpenAI APIs/products and Ch …（中间省略 17500 字）… other agent L413: L414: ### Foundations L415: L416: * cite237†Prompting L417: * cite238†Personalize ChatGPT打开 developers.openai.com/api/docs/guides/tools-web-search
text(await tools.web__run({find:[{ref_id:"https://developers.openai.com/api/docs/guides/tools-web-search",pattern:"Agentic search"}],response_length:"short"}));Script completed Wall time 2.4 seconds Output: Web search | OpenAI API (https://developers.openai.com/api/docs/guides/tools-web-search) citeturn7view0 [wordlim: 200] Crawled: today; Content type: text/html; Source: find({"ref_id":"https://developers.openai.com/api/docs/guides/tools-web-search","pattern":"Agentic search"}); Total lines: 3413 L657: ### Blog L658: L659: * cite389†Company blog†openai.com L660: * cite390†Developer blog …（中间省略 12167 字）… he text result in `message.content[0].text` L1038: * Annotations `message.content[0].annotations` for the cited URLs
可以说清楚，而且需要先修正我们这页的暗示：“发现疑问后继续搜索”并不是 Deep Research 独有的能力。 带搜索工具的推理模型，也可以分析结果、决定继续搜索。不能用“搜一次还是多次”“有没有循环”作为两者的分界。OpenAI 官方技术文档
更准确的区别是工作模式和研究投入：
普通联网问答 Deep Research 主要用途 快速查询、回答当前问题 围绕复杂目标开展多步骤研究 过程 可以搜索，也可能继续补查 明确研究计划，持续查阅和综合多份材料 交付 通常是带链接的回答 通常是较完整、带来源的研究报告 这是产品定位上的侧重，能力存在重叠。ChatGPT 的 Deep Research 还提供计划修改、进度查看和研究中途调整等操作。官方说明
放回这页，我建议补一个简短定位，不再增加一套对比图：
联网问答侧重快速解答；Deep Research 侧重围绕目标，持续研究并形成报告。
然后让现有画面承担具体解释：计划 → 多份资料中的核对与补查 → 综合报告。「免费试看」只是其中一次调整研究方向的例子，不承担证明两者差异的任务。
结论仍然落在：Deep Research 让我们看见一种 Agent 的工作方式——根据目标和新信息，持续决定下一步。 同时在讲述中补一句：“普通联网问答也可能采用这种方式。”这样既能解释区别，也不会制造“普通问答一定没有循环”的误解。
OK，继续？
我把刚才确认的两点一起落到这一页：用一句话交代联网问答与 Deep Research 的侧重，再把“试看免费还不足以确认核心内容免费”的转折写清楚，保留三个工位和原有环路。
干了 2 分钟，6 步
运行 2 条命令，其他操作 4 次
运行 rg -n '2.1 Deep|资料桌|免费试看|核心免费|再查：|先找候选|course-conclusion' slides/02.md; rg -n '2.1 Deep|主画面|Click 4|Click 5|免费试看' '/…
text(await tools.exec_command({cmd:"rg -n '2.1 Deep|资料桌|免费试看|核心免费|再查：|先找候选|course-conclusion' slides/02.md; rg -n '2.1 Deep|主画面|Click 4|Click 5|免费试看' '~/Library/Mobile Documents/iCloud~md~obsidian/Documents/Note/Areas/大模型(LLM)/AI 通识课程/课程内容/02 - 从「回答」到「执行」.md'","max_output_tokens":2800}));Script completed Wall time 0.1 seconds Output: {"chunk_id":"75a698","wall_time_seconds":0.000005,"exit_code":0,"original_token_count":1956,"output":"149:<div v-click=\"5\" class=\"lesson-reveal-step course-conclusion absolute left-[70px] right-[70px] top-[578px]\">\n150:<strong class=\"course-conclusion__title\">AI 在处理表格，你还是得来回接手。</strong>\n246:<div v-click=\"4\" class=\"lesson-reveal-step course-conclusion absolute left-[70px] right-[70px] top- …（中间省略 4160 字）… 个确认节点：`越界、删除、运行程序 → 人确认`。\n531:> 使用 4.1 实际排练后保存的 WorkBuddy 任务记录，不使用教学虚构的成功日志。主画面保持为同一个 WorkBuddy 界面，通过 Click 依次聚焦四处。\n"}思考：**Adding a two-line intro**
Adding a two-line intro
运行 cat > /tmp/research-clarity.py <<'PY'
text(await tools.exec_command({cmd:"cat > /tmp/research-clarity.py <<'PY'\nfrom pathlib import Path\nsrc=Path('~/Library/Mobile Documents/iCloud~md~obsidian/Documents/Note/Areas/大模型(LLM)/AI 通识课程/课程内容/02 - 从「回答」到「执行」.md')\ns=src.read_text();a=s.index('### 2.1 ');b=s.index('### 2.2 ',a);t=s[a:b]\nt=t.replace('下面是一段教学示意，不是这项任务的真实运行记录。','联网问答侧重快速解答；Deep Research 侧重围绕目标，持续研究并形成报告。¹ 这是工作模式和研究投入的侧重，不是互斥的能力边界：带搜索工具的推理模型也可能分析结果后继续补查，不能用搜索次数或有没有循环区分两者。[Ope …（中间省略 2788 字）… run slides:build slides/02.md --out /tmp/ai-literacy-21-clarity-build","yield_time_ms":1000,"max_output_tokens":500}));Script completed Wall time 1.2 seconds Output: {"chunk_id":"c866ca","wall_time_seconds":1.000841708,"session_id":44872,"original_token_count":0,"output":""}定位当前演示页
{ "code": "await cua.getState();", "title": "定位当前演示页" }Wall time: 1.8781 seconds Output: ## Computer Use Control native apps and browsers on the user’s computer by reading or operating UI. Prefer purpose-built connectors, APIs, or CLIs when available. - Use `cua_repl` (JavaScript) for all UI actions. - Do not use other technologies besides `cua_repl` for computer interactions, unless specifically requested by the user (e.g. AppleScript, `osascript`, JXA, System Events, CGEvent synthesis). - Prefer …（中间省略 25280 字）… abId":"a98a2989-69c4-4851-ab6f-0f6e2c2f9b34","title":"从「回答」到「执行」 - Slidev","url":"http://localhost:3032/4?clicks=9"}]}]}
检查改后幻灯片
{ "code": "var clarity=await cua.getTab('1',{browser:'1'});", "title": "检查改后幻灯片" }Wall time: 0.8793 seconds Output: # Other Browser APIs For browser tabs, the above API is the most efficient way to complete: - Short tasks - Tasks which lack repetition, regardless of length Other APIs are available in case: - The accessibility API is not working or does not support the capability - The specific task can be completed more efficiently with another API For example, for certain tasks you can build locators with Playwright to b …（中间省略 31064 字）… re Options 52 text 4 / 5 The focused UI element is 0 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/4?clicks=9
检查新增说明和转折的布局
{ "code": "await clarity.getScreenshot();", "title": "检查新增说明和转折的布局" }Wall time: 1.2994 seconds Output: [图片]
思考：**Refining box text layout**
Refining box text layout
核对说明区实际边界
{ "code": "nodeRepl.write(await clarity.playwright.evaluate(()=>{let r=[...document.querySelectorAll('.slidev-layout')].find(e=>e.textContent.includes('联网问答侧重快速解答'));return [...r.querySelectorAll('section:first-child > div')].map(e=>({text:e.textContent.slice(0,50),rect:e.getBoundingClientRect().toJSON(),children:[...e.children].map(c=>({text:c.textContent.slice(0,40),rect:c.getBoundingClientRect().toJSON()}))}));}));", "title": "核对说明区实际边界" }Wall time: 0.4659 seconds Output: [ { children: [], rect: { bottom: 345.4375, height: 17.8125, left: 35, right: 310, top: 327.625, width: 275, x: 35, y: 327.625 }, text: '研究委托 · 完整需求' }, { children: [ { rect: { bottom: 621.6875, height: 267.5, left: 35, right: 310, top: 354.1875, width: 275, …（中间省略 791 字）… width: 275, x: 35, y: 354.1875 }, text: '帮我为没有编程基础的同事找 3 门适合入门的中文 AI 课程。要求核心内容免费、目前仍可学习，优先核' } ]
转折现在明确成了“只说明试看免费 → 免费范围未确认 → 补查核心内容是否免费”。左侧也补上了两种模式的定位，并注明联网问答也可能多轮补查，避免把循环说成 Deep Research 独有的能力。
干了不到 1 分钟，4 步
运行 2 条命令，其他操作 2 次
运行 python3 - <<'PY'
text(await tools.exec_command({cmd:"python3 - <<'PY'\nfrom pathlib import Path\np=Path('slides/02.md');s=p.read_text();a=s.index('# 2.1 ');b=s.index('\\n---\\n',a);t=s[a:b].replace('leading-[1.65]','leading-[1.55]').replace('top-[352px]','top-[338px]');p.write_text(s[:a]+t+s[b:])\nPY\npnpm run slides:build slides/02.md --out /tmp/ai-literacy-21-clarity-final","yield_time_ms":1000,"max_output_tokens":500})); text(await tools.write_stdin({session_id:44872,chars:"",yield_time_ms:1000,max_output_tokens:200}));Script completed Wall time 1.2 seconds Output: {"chunk_id":"d3c5a0","wall_time_seconds":1.001031458,"session_id":10349,"original_token_count":17,"output":"$ slidev build slides/02.md --out /tmp/ai-literacy-21-clarity-final\n"} {"chunk_id":"6084d4","wall_time_seconds":0.00000225,"exit_code":0,"original_token_count":3572,"output":"Warning: truncated output (original token count: 3572)\nTotal output lines: 118\n\n$ slidev build slides/02.md --out / …（中间省略 660 字）… ets/modules/vue-FxgGn04Y.js 258.67 kB │ gzip: 96.71 kB\n✓ built in 9.22s\n"}检查开场定位说明
{ "code": "await clarity.goto('http://localhost:3032/4?clicks=0');await clarity.getAXState();", "title": "检查开场定位说明" }Wall time: 1.7514 seconds Output: Browser tab: 1, Title: "从「回答」到「执行」 - Slidev", URL: "http://localhost:3032/4?clicks=0". 1 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/4?clicks=0 2 container app 3 container slide-container 4 container slide-content 5 container 6 heading 2.1 Deep Research，已经是一个 Agent 了, Value: 1 7 text 2.1 Deep Research，已经是一个 Agent 了 8 container 9 text 研究委托 · 完整需求 10 container 11 …（中间省略 1653 字）… re Options 53 text 4 / 5 The focused UI element is 1 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/4?clicks=0
核对各步揭示及最终内容
{ "code": "await clarity.getScreenshot();for(var c=1;c<=9;c++){await clarity.pressKey('Right');await clarity.getAXState({emit:false});await clarity.getScreenshot();}", "title": "核对各步揭示及最终内容" }Wall time: 10.7729 seconds Output: [图片] [图片] [图片] [图片] [图片] [图片] [图片] [图片] [图片] [图片]
运行 git diff --check -- slides/02.md 'course/课程内容/02 - 从「回答」到「执行」.md'
text(await tools.write_stdin({session_id:10349,chars:"",yield_time_ms:1000,max_output_tokens:300})); text(await tools.exec_command({cmd:"git diff --check -- slides/02.md 'course/课程内容/02 - 从「回答」到「执行」.md'\ncmp 'course/课程内容/02 - 从「回答」到「执行」.md' '~/Library/Mobile Documents/iCloud~md~obsidian/Documents/Note/Areas/大模型(LLM)/AI 通识课程/课程内容/02 - 从「回答」到「执行」.md'","max_output_tokens":300}));Script completed Wall time 0.3 seconds Output: {"chunk_id":"f9b75b","wall_time_seconds":0.000001917,"exit_code":0,"original_token_count":3555,"output":"Warning: truncated output (original token count: 3555)\nTotal output lines: 117\n\n\n\n ●■▲\n Slidev v51.8.2 \n\n theme @slidev/theme-seriph\n css engine unocss\n entry ~/code/ai-literacy-series/slides/02.md\nvite v6.4.3 building for production...\n\n(!) outDir /tmp/ai-literacy …（中间省略 988 字）… t in 14.85s\n"} {"chunk_id":"5b798d","wall_time_seconds":0.080893416,"exit_code":0,"original_token_count":0,"output":""}
- 补上联网问答与 Deep Research 的侧重，注明两者都可能多轮补查。
- 明确转折：只说明试看免费 → 免费范围未确认 → 补查核心内容是否免费。
三个工位和环路保留，全部 Click 与构建检查通过。
有一个事情可能需要调整一下，现在这个完整需求，是一个很好的 prompt 啦，但是一开始就直接将这个 完整的 prompt 放出来，主要是这个 prompt 涉及好多细节，人类阅读不友好
而且 deep research 一般会在一开始先反问用户吧？先获清楚足够的需求再开始进行？
看看如何优化？
我先核对 Deep Research 开始前澄清需求的方式，再调整这一页的开场顺序。完整 Prompt 可以保留，但不必让观众第一眼就读完所有条件。
干了不到 1 分钟，1 步
打开 1 个网页
打开 help.openai.com/en/articles/10500283-deep-research
text(await tools.web__run({open:[{ref_id:"https://help.openai.com/en/articles/10500283-deep-research"}],response_length:"short"}));Script completed Wall time 3.9 seconds Output: Deep research in ChatGPT | OpenAI Help Center (https://help.openai.com/en/articles/10500283-deep-research) citeturn8view0 [wordlim: 200] Crawled: today; Content type: text/html; Source: open({"ref_id":"https://help.openai.com/en/articles/10500283-deep-research","lineno":null}); Total lines: 139 L0: [Input: Search for articles...] L1: L2: 1. cite0†All Collections L3: 2. cite1†ChatGPT L4 …（中间省略 8951 字）… ttings at any time by clicking the cookie preferences link at the bottom of the page. L137: L138: Reject All Accept All
建议把开场改成 “一句朴素需求 → 澄清关键条件 → 形成研究委托”。现在的问题是把沟通后的完整需求，放到了沟通之前。
Deep Research 可能在研究前提问澄清目标，也会提供可查看、修改的研究计划；并非每次必定反问，也不能保证它总能问全。官方说明
这一页可以这样展开，保留左右两列：
步骤 左侧怎么展示 初始 只有一句用户的话：“帮我给同事推荐 3 门 AI 入门课。” Click 1 出现 AI 的追问：“同事有编程基础吗？课程语言和预算有什么要求？” Click 2 出现用户回答：“没有编程基础，要中文，核心内容免费。” Click 3 对话整理成一张“确认后的研究委托”，再补上研究计划与交付要求，随后进入右侧研究过程 完整信息仍保留，但最后的委托书按三组呈现，便于扫读：
- 给谁选：零编程基础同事，3 门中文 AI 入门课。
- 核对什么：核心内容免费、目前可学，优先查官网。
- 交付什么：比较人群、内容、时长与练习，附来源，未知单列。
其中“如何比较、怎样附来源”可以作为 AI 提出的计划，供用户确认，不用假装用户一开始就想好了所有细节。
这样还有一个直接好处：“核心内容免费”是观众刚刚看见用户亲口提出的条件。后面读到“免费试看”，他们更容易意识到：这还没有回答用户的要求。
联网问答与 Deep Research 的区别说明，建议移到最后报告出现时再展示，让开场只承担“把需求说清楚”这一件事。
试试？一定要注意，突出重点，最终的整页 PPT 一定不能失焦了
我会把开场拆成简短的需求对话，再收成固定的研究委托。最终画面只突出“免费要求未被证实，因此继续补查”，其余条件和模式说明保持次要层级。
干了不到 1 分钟，1 步
运行 1 条命令
运行 sed -n '295,415p' slides/02.md
text(await tools.exec_command({cmd:"sed -n '295,415p' slides/02.md","max_output_tokens":7200}));Script completed Wall time 0.1 seconds Output: {"chunk_id":"0cb052","wall_time_seconds":0.000004833,"exit_code":0,"original_token_count":3223,"output":"---\nlayout: default\ntitle: Deep Research，已经是一个 Agent 了\nclicks: 9\n---\n\n# 2.1 Deep Research，已经是一个 Agent 了\n\n<div class=\"absolute left-[56px] right-[56px] top-[113px] grid grid-cols-[440px_696px] gap-[32px]\">\n<section>\n<div class=\"mb-[14px] text-[19px] font-semibold text-[#5D8493]\">研究委托 …（中间省略 10302 字）… span>\n</div>\n\n<div class=\"absolute left-[70px] top-[109px] grid w-[1140px] grid-cols-[480px_580px] gap-[80px]\">\n"}思考：**Implementing dialogue layout**
Implementing dialogue layout
开场只呈现一轮追问，确认后把对话收成三组条件，避免聊天记录和研究过程同时抢注意力。联网问答与 Deep Research 的区别，会等报告出现时再补充。
干了不到 1 分钟，6 步
运行 1 条命令，其他操作 5 次
运行 cat > /tmp/research-opening.py <<'PY'
text(await tools.exec_command({cmd:"cat > /tmp/research-opening.py <<'PY'\nfrom pathlib import Path\nimport re\nsrc=Path('~/Library/Mobile Documents/iCloud~md~obsidian/Documents/Note/Areas/大模型(LLM)/AI 通识课程/课程内容/02 - 从「回答」到「执行」.md')\ns=src.read_text();a=s.index('### 2.1 ');b=s.index('### 2.2 ',a);t=s[a:b]\nx=t.index('先看一个研究任务。');y=t.index('它先提出研究计划：',x)\nt=t[:x]+'''先看一个研究任务。[ChatGPT Deep Research](https://help.openai.com/en/articles/10500283-deep- …（中间省略 6082 字）… un slides:build slides/02.md --out /tmp/ai-literacy-21-dialogue-build","yield_time_ms":1000,"max_output_tokens":500}));Script completed Wall time 1.2 seconds Output: {"chunk_id":"bd922e","wall_time_seconds":1.000950208,"session_id":59166,"original_token_count":0,"output":""}检查简短需求对话
{ "code": "await clarity.goto('http://localhost:3032/4?clicks=2');await clarity.getAXStateAndScreenshot();", "title": "检查简短需求对话" }Wall time: 2.3613 seconds Output: Browser tab: 1, Title: "从「回答」到「执行」 - Slidev", URL: "http://localhost:3032/4?clicks=2". 0 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/4?clicks=2 1 container app 2 container slide-container 3 container slide-content 4 container 5 heading 2.1 Deep Research，已经是一个 Agent 了, Value: 1 6 text 2.1 Deep Research，已经是一个 Agent 了 7 container 8 text 先把需求说清楚 9 container 10 text …（中间省略 2046 字）… tions 70 text 4 / 5 The focused UI element is 0 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/4?clicks=2 [图片]
检查对话收成研究委托
{ "code": "await clarity.pressKey('Right');await clarity.getAXStateAndScreenshot();", "title": "检查对话收成研究委托" }Wall time: 1.1647 seconds Output: Browser tab: 1, Title: "从「回答」到「执行」 - Slidev", URL: "http://localhost:3032/4?clicks=3". The following is a diff from the previous accessibility tree with ~ and + representing changed and added elements, respectively. Removed elements are summarized by ID range. Removed element IDs: 8-21 ~0 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/4?clicks=3 + 71 text 确认后的研究委托 The focused UI element is 0 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/4?clicks=3 [图片]
检查研究过程与最终视觉重点
{ "code": "for(var n=4;n<=11;n++){await clarity.pressKey('Right');await clarity.getAXState({emit:false});await clarity.getScreenshot();}", "title": "检查研究过程与最终视觉重点" }Wall time: 11.4741 seconds Output: [图片] [图片] [图片] [图片] [图片] [图片] [图片] [图片]
独立核对最终排版
{ "code": "var openingCheck=await cua.createBrowserTab('iab','http://localhost:3032/4?clicks=11',{visible:false});", "title": "独立核对最终排版" }Wall time: 3.2018 seconds Output: Browser tab: 2, Title: "从「回答」到「执行」 - Slidev", URL: "http://localhost:3032/4?clicks=11". 0 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/4?clicks=11 The focused UI element is 0 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/4?clicks=11
检查最终画面重点与留白
{ "code": "await openingCheck.getAXStateAndScreenshot();", "title": "检查最终画面重点与留白" }Wall time: 0.5723 seconds Output: Browser tab: 2, Title: "从「回答」到「执行」 - Slidev", URL: "http://localhost:3032/4?clicks=11". 0 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/4?clicks=11 1 container app 2 container slide-container 3 container slide-content 4 container 5 heading 2.1 Deep Research，已经是一个 Agent 了, Value: 1 6 text 2.1 Deep Research，已经是一个 Agent 了 7 container 8 text 确认后的研究委托 9 container 10 te …（中间省略 1736 字）… ions 57 text 4 / 5 The focused UI element is 0 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/4?clicks=11 [图片]
最终画面已经收住了：左侧只留下三组研究条件，聊天记录退出；右侧保留资料和环路，重点仍是“试看免费”与“核心内容免费”之间的证据缺口。现在检查回退能否准确恢复开场。
干了不到 1 分钟，4 步
运行 2 条命令，其他操作 2 次
核对回退、开场与关键转折
{ "code": "for(var backStep=10;backStep>=0;backStep--){await openingCheck.pressKey('Left');await openingCheck.getAXState({emit:false});nodeRepl.write(await openingCheck.playwright.evaluate(()=>location.href));if(backStep<4||backStep===10||backStep===6)await openingCheck.getScreenshot();}", "title": "核对回退、开场与关键转折" }Wall time: 5.9877 seconds Output: http://localhost:3032/4?clicks=10http://localhost:3032/4?clicks=9http://localhost:3032/4?clicks=8http://localhost:3032/4?clicks=7http://localhost:3032/4?clicks=6http://localhost:3032/4?clicks=5http://localhost:3032/4?clicks=4http://localhost:3032/4?clicks=3http://localhost:3032/4?clicks=2http://localhost:3032/4?clicks=1http://localhost:3032/4 [图片] [图片] [图片] [图片] [图片] [图片]
运行 git diff --check -- slides/02.md 'course/课程内容/02 - 从「回答」到「执行」.md'
text(await tools.write_stdin({session_id:59166,chars:"",yield_time_ms:1000,max_output_tokens:300})); text(await tools.exec_command({cmd:"git diff --check -- slides/02.md 'course/课程内容/02 - 从「回答」到「执行」.md'\ncmp 'course/课程内容/02 - 从「回答」到「执行」.md' '~/Library/Mobile Documents/iCloud~md~obsidian/Documents/Note/Areas/大模型(LLM)/AI 通识课程/课程内容/02 - 从「回答」到「执行」.md'","max_output_tokens":300}));Script completed Wall time 0.3 seconds Output: {"chunk_id":"409b84","wall_time_seconds":0.000004958,"exit_code":0,"original_token_count":3597,"output":"Warning: truncated output (original token count: 3597)\nTotal output lines: 118\n\n$ slidev build slides/02.md --out /tmp/ai-literacy-21-dialogue-build\n\n\n ●■▲\n Slidev v51.8.2 \n\n theme @slidev/theme-seriph\n css engine unocss\n entry ~/code/ai-literacy-series/slides/02.md\ …（中间省略 1156 字）… uments/iCloud~md~obsidian/Documents/Note/Areas/大模型(LLM)/AI 通识课程/课程内容/02 - 从「回答」到「执行」.md differ: char 36509, line 362\n"}运行 python3 - <<'PY'
text(await tools.exec_command({cmd:"python3 - <<'PY'\nfrom pathlib import Path\nsource=Path('~/Library/Mobile Documents/iCloud~md~obsidian/Documents/Note/Areas/大模型(LLM)/AI 通识课程/课程内容/02 - 从「回答」到「执行」.md').read_text()\nmirror=Path('course/课程内容/02 - 从「回答」到「执行」.md').read_text()\ndef part(s):return s[s.index('### 2.1 '):s.index('### 2.2 ')]\nassert part(source)==part(mirror)\nprint('2.1 source and mirror match; later sections have concurrent edits.')\nPY","max_output_tokens":300}));Script completed Wall time 0.2 seconds Output: {"chunk_id":"f60074","wall_time_seconds":0.057751958,"exit_code":0,"original_token_count":17,"output":"2.1 source and mirror match; later sections have concurrent edits.\n"}回到新开场供演示
{ "code": "await clarity.goto('http://localhost:3032/4?clicks=0');await clarity.getAXState();await openingCheck.close();", "title": "回到新开场供演示" }Wall time: 0.8656 seconds Output: Browser tab: 1, Title: "从「回答」到「执行」 - Slidev", URL: "http://localhost:3032/4?clicks=0". 1 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/4?clicks=0 The focused UI element is 1 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/4?clicks=0
已回到新开场：一句需求 → AI 追问 → 用户补充 → 收成研究委托。
最终不堆叠聊天记录，重点仍是 “免费范围未确认，因此继续补查”。模式区别随报告出现，保持次要层级。
点击、回退和构建检查通过。
联网问答与 Deep Research 的区别 你之前这个描述根本就没说清楚，太笼统了
对，“快速解答／持续研究”只说了倾向，没有告诉观众，使用时到底有什么不同。
更具体地说：联网搜索是一项能力，Deep Research 是围绕研究任务组织起来的一套工作流程。 两者并不是互斥的类别。
以这次选课为例：
看什么 普通联网问答 Deep Research 开始前 提问后进入回答过程，也可能澄清需求 可以先澄清要求，提出供你查看、修改的研究计划 进行中 可以搜索、阅读，也可能继续补查 将多步骤研究作为一个任务运行，你可以查看进度、中途调整方向 交付时 给出回答和来源链接 汇总多份材料，形成结构化报告，提供来源和研究活动记录 这些是 ChatGPT 两种模式的产品设计侧重，不保证 Deep Research 一定更准确，也不意味着普通问答做不到同样的研究。官方说明
这一页不应该再塞一句笼统对比，而应借现有三个物件把差别标实：
- 计划便签旁：研究前，可以修改计划
- 研究环路旁：研究中，可以查看进度、调整方向
- 报告旁：研究后，可以核查来源与研究记录
最后留一句边界：搜索、补查和循环都不是 Deep Research 独有；它把这些能力组织成了一个可跟踪的研究任务。
这样观众看到的是具体的工作方式，而不是“搜得更久、写得更长”。
你现在这一页 PTT 的字体样式太多，这就让人看起来乱糟糟了，请重新用《写给大家的设计书》里面的原则重新 review 一下
我按《写给大家的设计书》的亲密性、对齐、重复、对比四个原则重新看这一页，重点检查字体变化是否真的承担信息层级。先给出评审和收敛方案，不改文件。
干了不到 1 分钟，4 步
运行 1 条命令，其他操作 3 次
运行 sed -n '295,418p' slides/02.md; sed -n '92,156p' slides/DESIGN.md
text(await tools.exec_command({cmd:"sed -n '295,418p' slides/02.md; sed -n '92,156p' slides/DESIGN.md","max_output_tokens":6200}));Script completed Wall time 0.1 seconds Output: {"chunk_id":"893d6a","wall_time_seconds":0.000003,"exit_code":0,"original_token_count":5171,"output":"---\nlayout: default\ntitle: Deep Research，已经是一个 Agent 了\nclicks: 11\n---\n\n# 2.1 Deep Research，已经是一个 Agent 了\n\n<div class=\"absolute left-[56px] right-[56px] top-[113px] grid grid-cols-[440px_696px] gap-[32px]\">\n<section>\n<div class=\"mb-[14px] text-[19px] font-semibold text-[#5D8493]\">{{ $cl …（中间省略 13906 字）… 置。这一步只完成读题到分析的衔接，后续点击再展开回答或材料。移动后的文字完整保留，在投影中仍可读；长任务可以换行，不通过删减关键条件、截断或过度缩小来腾出空间。其他元素不被推动，问题在之后的步骤中保持固定，回退点击时能恢复开场状态。\n"}评审当前步骤的字体层级
{ "code": "await clarity.getAXStateAndScreenshot();", "title": "评审当前步骤的字体层级" }Wall time: 0.4097 seconds Output: Browser tab: 1, Title: "从「回答」到「执行」 - Slidev", URL: "http://localhost:3032/4?clicks=11". 0 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/4?clicks=11 1 container app 2 container slide-container 3 container slide-content 4 container 5 heading 2.1 Deep Research，已经是一个 Agent 了, Value: 1 6 text 2.1 Deep Research，已经是一个 Agent 了 7 container 8 text 确认后的研究委托 9 container 10 te …（中间省略 1736 字）… ions 57 text 4 / 6 The focused UI element is 0 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/4?clicks=11 [图片]
核实字号和强调样式的数量
{ "code": "nodeRepl.write(await clarity.playwright.evaluate(()=>{const r=[...document.querySelectorAll('.slidev-layout')].find(e=>e.querySelector('h1')?.textContent.includes('2.1 Deep Research'));const arr=[...r.querySelectorAll('section text,section div,section strong,section a,section span')].filter(e=>[...e.childNodes].some(n=>n.nodeType===3&&n.textContent.trim())&&!e.closest('.slidev-vclick-hidden'));return {sizes:[...new Set(arr.map(e=>get …（中间省略 278 字）… '交付什么','查找','课程推荐报告','来源','待确认项','免费范围未确认','核心内容是否免费？','带着新资料再核对'].includes(e.text))};}));", "title": "核实字号和强调样式的数量" }Wall time: 0.1402 seconds Output: TypeError: parseFloat is not a function at <anonymous>:2686:460 at Array.sort (<anonymous>) at __playwrightEvaluate (<anonymous>:2686:448) at <anonymous>:2687:14 at runUserScript (<anonymous>:2688:10) at <anonymous>:2692:10 at <anonymous>:2693:3读取实际字号与强调分布
{ "code": "nodeRepl.write(await clarity.playwright.evaluate(()=>{const r=[...document.querySelectorAll('.slidev-layout')].find(e=>e.querySelector('h1')?.textContent.includes('2.1 Deep Research'));const arr=[...r.querySelectorAll('section text,section div,section strong,section a,section span')].filter(e=>[...e.childNodes].some(n=>n.nodeType===3&&n.textContent.trim())&&!e.closest('.slidev-vclick-hidden'));return {sizes:[...new Set(arr.map(e=>get …（中间省略 236 字）… ,'交付什么','查找','课程推荐报告','来源','待确认项','免费范围未确认','核心内容是否免费？','带着新资料再核对'].includes(e.text))};}));", "title": "读取实际字号与强调分布" }Wall time: 0.0888 seconds Output: { samples: [ { color: 'rgb(93, 132, 147)', size: '15px', text: '给谁选', weight: '400' }, { color: 'rgb(93, 132, 147)', size: '15px', text: '交付什么', weight: '400' }, { color: 'rgb(78, 95, 108)', size: '23px', text: '查找', weight: '600' }, { color: 'rgb(78, 95, 108)', size: '18px', text: 'web_search', …（中间省略 786 字）… ], sizes: [ '19px', '15px', '22px', '20px', '17px', '14px', '18px', '23px', '16px', '12px' ] }
看了最终画面和实际样式，这一页的重复与对比没有做好。我之前不断给新增内容单独设样式，造成了现在的碎乱。
正文区目前有 10 档字号：12、14、15、16、17、18、19、20、22、23px，还不包括页标题、结论和脚注。许多差别只有 1px，观众感受到变化，却看不出变化代表什么。
按四个原则评审：
原则 当前问题 应怎样收敛 重复 同属说明文字，却用了多档字号；工具名又单独加粗、着色 相同角色用同一套样式，取消逐项定制 对比 工具名、材料标题、补查问题、核对结果都在强调，争夺注意力 主体重点留给“免费要求 → 证据不足 → 补查”；工具名降为普通标注 亲密性 模式区别放在委托书里，容易被理解为需求的一部分；“带着新资料再核对”游离在物件之间 说明贴近所属对象，模式区别与用户需求明确分组 对齐 外部两列成立，但物件内部的标题、正文、说明各自起线；“查找／阅读”标题与工具名也没共用文字起线 每个物件内部统一左边距，工位统一标题、工具名和材料的对齐关系 建议保留图形与内容，把正文排版限定为三档。这是针对本页的方案，不是书中的硬性字号规定：
- 24px：三个工位标题、关键判断。
- 20px：需求、材料正文、对话，统一常规字重。
- 16px：工具名、角色标签、来源属性与辅助说明。
中文沿用同一字体；英文工具名保留等宽字体，但不再同时加粗、着色。正文统一深灰，辅助文字统一次灰。橙色集中标记免费条件及其证据缺口，当前步骤沿环路强调。页标题、结论、脚注继续遵循全局规范。
还要改掉一个做法：不能靠缩小字号把文字塞进物件。 字号统一后，装不下的地方应调整物件尺寸、换行和间距。
最终验收看的是：缩小整页后，先看见研究过程和关键转折；靠近阅读时，完整条件仍然清楚。资料桌的物件已经足以区分内容，不需要再让每段文字各穿一套衣服。
本轮只完成评审，未修改文件。
结合上面的联网问答与 Deep Research 的区别，再改一版吧？
我把这两项一起改：统一正文的字号、字重和颜色，并把 Deep Research 的区别分别放到计划、研究过程、报告旁边。最终仍以“免费范围未确认，因此继续补查”为主线。
干了 2 分钟，6 步
运行 3 条命令，其他操作 3 次
运行 sed -n '295,408p' slides/02.md; rg -n '主画面|Click 10|联网问答侧重' '~/Library/Mobile Documents/iCloud~md~obsi…
text(await tools.exec_command({cmd:"sed -n '295,408p' slides/02.md; rg -n '主画面|Click 10|联网问答侧重' '~/Library/Mobile Documents/iCloud~md~obsidian/Documents/Note/Areas/大模型(LLM)/AI 通识课程/课程内容/02 - 从「回答」到「执行」.md'; rg -n 'svg.*text|text.*fill|font-family' slides/styles/index.css","max_output_tokens":7600}));Script completed Wall time 0.2 seconds Output: {"chunk_id":"b6d48e","wall_time_seconds":0.000005625,"exit_code":0,"original_token_count":4063,"output":"---\nlayout: default\ntitle: Deep Research，已经是一个 Agent 了\nclicks: 11\n---\n\n# 2.1 Deep Research，已经是一个 Agent 了\n\n<div class=\"absolute left-[56px] right-[56px] top-[113px] grid grid-cols-[440px_696px] gap-[32px]\">\n<section>\n<div class=\"mb-[14px] text-[19px] font-semibold text-[#5D8493]\">{{ …（中间省略 12475 字）… 40px; font-family: Georgia, serif; font-size: 56px; font-weight: 400; line-height: 1; color: var(--course-title); }\n"}思考：**Refining comparison layout**
Refining comparison layout
运行 cat > /tmp/research-type-system.py <<'PY'
text(await tools.exec_command({cmd:"cat > /tmp/research-type-system.py <<'PY'\nfrom pathlib import Path\nimport re\nsrc=Path('~/Library/Mobile Documents/iCloud~md~obsidian/Documents/Note/Areas/大模型(LLM)/AI 通识课程/课程内容/02 - 从「回答」到「执行」.md')\ns=src.read_text();a=s.index('### 2.1 ');b=s.index('### 2.2 ',a);t=s[a:b]\nt=t.replace('联网问答侧重快速解答；Deep Research 侧重围绕目标，持续研究并形成报告。¹ 这是工作模式和研究投入的侧重，不是互斥的能力边界：联网问答也可能多轮补查，不能用搜索次数或有没有循环区分两者。','联网搜索提供查资料的能力；Deep Resear …（中间省略 6504 字）… pm run slides:build slides/02.md --out /tmp/ai-literacy-21-type-build","yield_time_ms":1000,"max_output_tokens":500}));Script completed Wall time 1.2 seconds Output: {"chunk_id":"e22396","wall_time_seconds":1.034576292,"session_id":10325,"original_token_count":0,"output":""}检查统一排版后的最终画面
{ "code": "await clarity.getAXStateAndScreenshot();", "title": "检查统一排版后的最终画面" }Wall time: 0.3781 seconds Output: Browser tab: 1, Title: "从「回答」到「执行」 - Slidev", URL: "http://localhost:3032/4?clicks=11". 0 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/4?clicks=11 1 container app 2 container slide-container 3 container slide-content 4 container 5 heading 2.1 Deep Research，已经是一个 Agent 了, Value: 1 6 text 2.1 Deep Research，已经是一个 Agent 了 7 container 8 text 确认后的研究委托 9 container 10 te …（中间省略 1712 字）… ions 56 text 4 / 6 The focused UI element is 0 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/4?clicks=11 [图片]
刷新样式后检查位置
{ "code": "await clarity.reload();await clarity.getAXState();", "title": "刷新样式后检查位置" }Wall time: 2.6677 seconds Output: Browser tab: 1, Title: "从「回答」到「执行」 - Slidev", URL: "http://localhost:3032/4?clicks=11". 1 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/4?clicks=11 The focused UI element is 1 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/4?clicks=11
运行 sed -n '309,327p' slides/02.md
text(await tools.exec_command({cmd:"sed -n '309,327p' slides/02.md","max_output_tokens":1800})); text(await tools.write_stdin({session_id:10325,chars:"",yield_time_ms:1000,max_output_tokens:300}));Script completed Wall time 5.2 seconds Output: {"chunk_id":"a4e856","wall_time_seconds":0.000006916,"exit_code":0,"original_token_count":995,"output":"<div v-click=\"1\" class=\"lesson-reveal-step absolute left-[20px] right-0 top-[157px] rounded-[10px] bg-[#F3F3EF] px-[24px] py-[16px]\"><div class=\"mb-[7px] text-[16px] text-[#5D6870]\">Deep Research · 澄清需求</div><div class=\"text-[20px] leading-[1.4]\">同事有编程基础吗？<br>课程语言和预算有什么要求？</div></div>\n<di …（中间省略 3933 字）… (Use `node --trace-warnings ...` to show where the warning was created)\ntransforming...\n✓ 424 modules transformed.\n"}复核最终三档文字层级
{ "code": "await clarity.getAXStateAndScreenshot();", "title": "复核最终三档文字层级" }Wall time: 0.5826 seconds Output: Browser tab: 1, Title: "从「回答」到「执行」 - Slidev", URL: "http://localhost:3032/4?clicks=11". 1 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/4?clicks=11 2 container app 3 container slide-container 4 container slide-content 5 container 6 heading 2.1 Deep Research，已经是一个 Agent 了, Value: 1 7 text 2.1 Deep Research，已经是一个 Agent 了 8 container 9 text 确认后的研究委托 10 container 11 t …（中间省略 1713 字）… ions 57 text 4 / 6 The focused UI element is 1 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/4?clicks=11 [图片]
字号已收敛到 24、20、16px 三档，工具名不再加粗或使用强调色。区别说明也变成了三个具体操作：研究前改计划、研究中看进度并调整方向、研究后核查来源与记录；它们分别贴近对应物件。
干了 1 分钟，5 步
运行 1 条命令，其他操作 4 次
检查完整演示节奏
{ "code": "var typeCheck=await cua.createBrowserTab('iab','http://localhost:3032/4?clicks=0',{visible:false});", "title": "检查完整演示节奏" }Wall time: 1.6584 seconds Output: Browser tab: 3, Title: "从「回答」到「执行」 - Slidev", URL: "http://localhost:3032/4?clicks=0". 0 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/4?clicks=0 The focused UI element is 0 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/4?clicks=0
运行 git diff --check -- slides/02.md 'course/课程内容/02 - 从「回答」到「执行」.md'
text(await tools.write_stdin({session_id:10325,chars:"",yield_time_ms:1000,max_output_tokens:300})); text(await tools.exec_command({cmd:"git diff --check -- slides/02.md 'course/课程内容/02 - 从「回答」到「执行」.md'\npython3 - <<'PY'\nfrom pathlib import Path\nimport re\ns=Path('slides/02.md').read_text().split('# 2.1 ',1)[1].split('\\n---\\n',1)[0].split('<div v-click=\"11\"')[0]\nprint('Body font sizes:',sorted(set(re.findall(r'(?:font-size:|text-\\[)(\\d+) …（中间省略 216 字）… ('### 2.1 '):x.index('### 2.2 ')]\nassert f(a)==f(b)\nprint('2.1 source/mirror match')\nPY","max_output_tokens":500}));Script completed Wall time 0.3 seconds Output: {"chunk_id":"88a548","wall_time_seconds":0.000002458,"exit_code":0,"original_token_count":3382,"output":"Warning: truncated output (original token count: 3382)\nTotal output lines: 101\n\nrendering chunks...\ncomputing gzip size...\n../../../../../tmp/ai-literacy-21-type-build/index.html 0.90 kB │ gzip: 0.47 kB\n../../../../../tmp/ai …（中间省略 1058 字）… 16584,"exit_code":0,"original_token_count":15,"output":"Body font sizes: ['16', '20', '24']\n2.1 source/mirror match\n"}验证每一步字体与布局
{ "code": "await typeCheck.getAXStateAndScreenshot();for(var st=1;st<=11;st++){await typeCheck.pressKey('Right');await typeCheck.getAXState({emit:false});await typeCheck.getScreenshot();}", "title": "验证每一步字体与布局" }Wall time: 6.7899 seconds Output: Browser tab: 3, Title: "从「回答」到「执行」 - Slidev", URL: "http://localhost:3032/4?clicks=0". 0 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/4?clicks=0 1 container app 2 container slide-container 3 container slide-content 4 container 5 heading 2.1 Deep Research，已经是一个 Agent 了, Value: 1 6 text 2.1 Deep Research，已经是一个 Agent 了 7 container 8 text 先把需求说清楚 9 container 10 text …（中间省略 2075 字）… XWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/4?clicks=0 [图片] [图片] [图片] [图片] [图片] [图片] [图片] [图片] [图片] [图片] [图片] [图片]
思考：**Checking final footer fit**
Checking final footer fit
确认三档字号并结束检查
{ "code": "nodeRepl.write(await typeCheck.playwright.evaluate(()=>{const r=[...document.querySelectorAll('.slidev-layout')].find(e=>e.querySelector('h1')?.textContent.includes('2.1 Deep Research'));const els=[...r.querySelectorAll('section text, section div, section span, section a, section strong')].filter(e=>[...e.childNodes].some(n=>n.nodeType===3&&n.textContent.trim())&&!e.closest('.slidev-vclick-hidden'));return {bodySizes:[...new Set(els. …（中间省略 109 字）… ludes('示意报告')).map(e=>({text:e.textContent,box:e.getBBox()}))};}));await typeCheck.close();", "title": "确认三档字号并结束检查" }Wall time: 0.8714 seconds Output: TypeError: Cannot read properties of undefined (reading 'querySelectorAll') at __playwrightEvaluate (<anonymous>:2686:183) at <anonymous>:2687:14 at runUserScript (<anonymous>:2688:10) at <anonymous>:2692:10 at <anonymous>:2693:3关闭临时检查页
{ "code": "await typeCheck.close();", "title": "关闭临时检查页" }Wall time: 0.3663 seconds Output:
- 正文统一为 24／20／16px，减少加粗和颜色变化。
- 区别落实为：研究前改计划、研究中跟踪调整、研究后核查来源与记录。
- 主体仍突出“免费范围未确认 → 继续补查”，完整需求和环路保留。
全部 Click 与构建检查通过。
这个看着很乱，我不喜欢一大一小这种，能不能直接用最开始的那个完整 prompt 作为最后的研究委托？
可以。开场的简短对话保留，确认后直接呈现最初的完整 Prompt，去掉“给谁选／核对什么／交付什么”小标题，统一正文样式，只强调“核心内容免费”。
干了 2 分钟，9 步
运行 6 条命令，运行 1 段代码，其他操作 2 次
运行 sed -n '301,330p' slides/02.md; rg -n '三组|给谁选|分组保留|完整委托按' '~/Library/Mobile Documents/iCloud~md~obsidi…
text(await tools.exec_command({cmd:"sed -n '301,330p' slides/02.md; rg -n '三组|给谁选|分组保留|完整委托按' '~/Library/Mobile Documents/iCloud~md~obsidian/Documents/Note/Areas/大模型(LLM)/AI 通识课程/课程内容/02 - 从「回答」到「执行」.md'","max_output_tokens":2400}));Script completed Wall time 0.1 seconds Output: {"chunk_id":"759417","wall_time_seconds":0.000006875,"exit_code":1,"original_token_count":1210,"output":"# 2.1 Deep Research，已经是一个 Agent 了\n\n<div class=\"absolute left-[56px] right-[56px] top-[113px] grid grid-cols-[440px_696px] gap-[32px]\">\n<section>\n<div class=\"mb-[14px] text-[20px] text-[#354552]\">{{ $clicks < 3 ? '先把需求说清楚' : '确认后的研究委托' }}</div>\n<div class=\"relative h-[428px]\">\n<div v-i …（中间省略 4040 字）… = 5 || $clicks === 8 ? '#C85F3C' : '#B6C3CA'\" stroke-width=\"2.5\" marker-end=\"url(#research-desk-arrow)\"></path>\n"}运行 rg -n -A45 '### 2.1' '~/Library/Mobile Documents/iCloud~md~obsidian/Documents/Note/Areas/大模型(LLM)/AI 通…
text(await tools.exec_command({cmd:"rg -n -A45 '### 2.1' '~/Library/Mobile Documents/iCloud~md~obsidian/Documents/Note/Areas/大模型(LLM)/AI 通识课程/课程内容/02 - 从「回答」到「执行」.md'; rg -n '给谁选|三组|确认后的研究委托' course slides/02.md","max_output_tokens":1700}));Script completed Wall time 0.2 seconds Output: {"chunk_id":"2f31fd","wall_time_seconds":0.000008875,"exit_code":0,"original_token_count":597,"output":"slides/02.md:305:<div class=\"mb-[14px] text-[20px] text-[#354552]\">{{ $clicks < 3 ? '先把需求说清楚' : '确认后的研究委托' }}</div>\nslides/02.md:314:<div class=\"absolute left-[25px] right-[25px] top-[22px]\"><div class=\"mb-[5px] text-[16px] text-[#5D6870]\">给谁选</div><div class=\"text-[20px] leading-[1.4] tex …（中间省略 714 字）… 仍可学习、优先官网；交付什么——比较适合人群、主要内容、预计学习时间和练习形式、附来源、未知单列。右侧出现计划「先找候选，再核对条件」，旁注「研究前 · 可修改计划」。备注说明 AI 提议并经用户确认，这一步允许原位替换，后续固定。\n"}运行 cat > /tmp/restore-research-prompt.py <<'PY'
text(await tools.exec_command({cmd:"cat > /tmp/restore-research-prompt.py <<'PY'\nfrom pathlib import Path\nsrc=Path('~/Library/Mobile Documents/iCloud~md~obsidian/Documents/Note/Areas/大模型(LLM)/AI 通识课程/课程内容/02/2.1.md')\ns=src.read_text().replace('按「给谁选／核对什么／交付什么」分组保留完整信息','直接呈现最初的完整 Prompt，统一字号，按自然段阅读，不添加分组小标题').replace('完整委托按三组可见信息保留','完整委托以原始完整 Prompt 可见呈现')\na=s.index('三组信息为：');b=s.index('右侧出现计划',a)\ns=s[:a]+'正文恢复原始完整 Prompt，分成目标、限制、交付要求三个自然段， …（中间省略 799 字）… m run slides:build slides/02.md --out /tmp/ai-literacy-21-full-prompt","yield_time_ms":1000,"max_output_tokens":300}));Script completed Wall time 1.3 seconds Output: {"chunk_id":"00ae84","wall_time_seconds":1.001449,"session_id":6222,"original_token_count":98,"output":"Traceback (most recent call last):\n File \"/tmp/restore-research-prompt.py\", line 7, in <module>\n p=Path('slides/02.md');s=p.read_text();a=s.index('# 2.1 ');b=s.index('\\n---\\n',a);t=s[a:b];x=t.index('<div class=\"absolute left-[25px] right-[25px] top-[22px]\">');y=t.index('<div v-click=\"10\"',x)\n ~~~~~~~^^^^^^^^^^\nValueError: substring not found\n"}运行 rg -n '给谁选|# 2.1' slides; cat slides/02.md
text(await tools.exec_command({cmd:"rg -n '给谁选|# 2.1' slides; cat slides/02.md","max_output_tokens":1100}));Script completed Wall time 0.3 seconds Output: {"chunk_id":"9ad9a4","wall_time_seconds":0.086364375,"exit_code":0,"original_token_count":426,"output":"slides/pages/01/2.1.md:6:# 2.1 大语言模型（LLM）的预训练知识 <span class=\"opacity-50 text-xl font-normal\">— 不搜索时，AI 的答案从哪里来？</span>\nslides/pages/02/2.1.md:7:# 2.1 Deep Research，已经是一个 Agent 了\nslides/pages/02/2.1.md:20:<div class=\"absolute left-[25px] right-[25px] top-[22px]\"><div class=\"mb-[5px] text-[16 …（中间省略 831 字）… 完成。\n-->\n\n---\nsrc: ./pages/02/2.1.md\n---\n\n---\nsrc: ./pages/02/2.2.md\n---\n\n---\nsrc: ./pages/02/3.1.md\n---\n"}运行 python3 - <<'PY'
text(await tools.exec_command({cmd:"python3 - <<'PY'\nfrom pathlib import Path\np=Path('slides/pages/02/2.1.md');s=p.read_text();x=s.index('<div class=\"absolute left-[25px] right-[25px] top-[22px]\">');y=s.index('<div v-click=\"10\"',x)\ns=s[:x]+'''<div class=\"absolute left-[25px] right-[25px] top-[22px] text-[20px] leading-[1.4] text-[#354552]\">\n<div>帮我为没有编程基础的同事找 3 门适合入门的中文 AI 课程。</div>\n<div class=\"mt-[14px]\">要求<strong class=\"text-[#A85 …（中间省略 133 字）… y:]\ns=s.replace('完整需求按三组保留','直接保留原始完整 Prompt，统一字号，分为三个自然段，仅强调核心内容免费');p.write_text(s)\nPY","max_output_tokens":300}));Script completed Wall time 0.2 seconds Output: {"chunk_id":"35ca64","wall_time_seconds":0.000006333,"exit_code":0,"original_token_count":0,"output":""}检查完整 Prompt 的呈现
{ "code": "await clarity.reload();await clarity.getAXState();", "title": "检查完整 Prompt 的呈现" }Wall time: 6.2694 seconds Output: Browser tab: 1, Title: "从「回答」到「执行」 - Slidev", URL: "http://localhost:3032/4?clicks=11". 0 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/4?clicks=11 The focused UI element is 0 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/4?clicks=11
核对最终委托的字号和间距
{ "code": "await clarity.getAXStateAndScreenshot();", "title": "核对最终委托的字号和间距" }Wall time: 1.7373 seconds Output: Browser tab: 1, Title: "从「回答」到「执行」 - Slidev", URL: "http://localhost:3032/4?clicks=11". 0 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/4?clicks=11 1 container app 2 container slide-container 3 container slide-content 4 container 5 heading 2.1 Deep Research，已经是一个 Agent 了, Value: 1 6 text 2.1 Deep Research，已经是一个 Agent 了 7 container 8 text 确认后的研究委托 9 container 10 te …（中间省略 1621 字）… ions 50 text 4 / 6 The focused UI element is 0 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/4?clicks=11 [图片]
运行 git diff --check -- slides/pages/02/2.1.md course/课程内容/02/2.1.md
text(await tools.write_stdin({session_id:6222,chars:"",yield_time_ms:1000,max_output_tokens:200})); text(await tools.exec_command({cmd:"git diff --check -- slides/pages/02/2.1.md course/课程内容/02/2.1.md\ncmp 'course/课程内容/02/2.1.md' '~/Library/Mobile Documents/iCloud~md~obsidian/Documents/Note/Areas/大模型(LLM)/AI 通识课程/课程内容/02/2.1.md'","max_output_tokens":300}));Script completed Wall time 6.1 seconds Output: {"chunk_id":"d0e926","wall_time_seconds":5.060724792,"session_id":6222,"original_token_count":147,"output":"$ slidev build slides/02.md --out /tmp/ai-literacy-21-full-prompt\n\n\n ●■▲\n Slidev v51.8.2 \n\n theme @slidev/theme-seriph\n css engine unocss\n entry ~/code/ai-literacy-series/slides/02.md\nvite v6.4.3 building for production...\n\n(!) outDir /tmp/ai-literacy-21-full-prom …（中间省略 278 字）… sforming...\n"} {"chunk_id":"411742","wall_time_seconds":0.134121625,"exit_code":0,"original_token_count":0,"output":""}运行代码
text(await tools.write_stdin({session_id:6222,chars:"",yield_time_ms:1000,max_output_tokens:250}));Script completed Wall time 0.3 seconds Output: {"chunk_id":"ae85f7","wall_time_seconds":0.000001666,"exit_code":0,"original_token_count":3413,"output":"Warning: truncated output (original token count: 3413)\nTotal output lines: 102\n\n✓ 424 modules transformed.\nrendering chunks...\ncomputing gzip size...\n../../../../../tmp/ai-literacy-21-full-prompt/index.html 0.90 kB │ gzip: 0 …（中间省略 688 字）… ts/modules/vue-FxgGn04Y.js 258.67 kB │ gzip: 96.71 kB\n✓ built in 45.21s\n"}
ChatGPT 的 Deep Research 的区别你还没有说清楚，现在这个还是太笼统了
对，我把“可以改计划、看进度”当成了主要区别，但这些是操作入口，没有解释为什么要专门选 Deep Research。
这页更应该回答：同样是选课程，什么时候普通联网问答就够了，什么时候值得用 Deep Research？
普通联网问答通常够用 更适合 Deep Research “这门课的核心内容免费吗？” “替同事筛选并比较 3 门符合要求的课。” 围绕一个明确问题查证、回答 拆出多个待查问题，查阅不同来源，再综合取舍 重点是得到当前问题的答案 重点是交付一份覆盖多项要求、可核查依据的研究报告 这是使用场景的侧重，不是能力的硬分界。普通联网问答也能多轮搜索、做比较；Deep Research 是专门面向多步骤、跨来源研究的模式，通常投入更多时间。区别不能靠搜索次数、报告长度或“有没有循环”判断。 ChatGPT 官方说明
我们现在的案例只放大了一门课的费用补查，所以看起来确实像普通联网问答。 这是表达上的缺口。
建议保留当前补查环路，但把它明确标成 “其中一门候选课的核对过程”。最后报告露出一个小型比较表：三门课程，分别核对免费范围、适合人群、时长与练习，并附依据、列出未知。用这份综合交付把前面的研究收起来。
旁边只留一句具体定位：
查清一门课是否免费，可以直接联网问；跨多门课程逐项核对、比较并给出推荐，更适合 Deep Research。
这样区别由案例的工作范围和最终交付体现，不再靠抽象描述。
试一下？
我会把环路标明为“其中一门候选课的核对过程”，再让最终报告展开成三门课程的比较表。这样能看见：费用补查只是研究的一部分，最后还要把多门课程的结果放在一起比较。
干了不到 1 分钟，1 步
运行 1 条命令
运行 cat slides/pages/02/2.1.md | head -110; sed -n '1,100p' 'course/课程内容/02/2.1.md'
text(await tools.exec_command({cmd:"cat slides/pages/02/2.1.md | head -110; sed -n '1,100p' 'course/课程内容/02/2.1.md'","max_output_tokens":7000}));Script completed Wall time 0.1 seconds Output: {"chunk_id":"138be9","wall_time_seconds":0.000005083,"exit_code":0,"original_token_count":5515,"output":"---\nlayout: default\ntitle: Deep Research，已经是一个 Agent 了\nclicks: 11\n---\n\n# 2.1 Deep Research，已经是一个 Agent 了\n\n<div class=\"absolute left-[56px] right-[56px] top-[113px] grid grid-cols-[440px_696px] gap-[32px]\">\n<section>\n<div class=\"mb-[14px] text-[20px] text-[#354552]\">{{ $clicks < 3 ? …（中间省略 14468 字）… deep research」](https://openai.com/index/introducing-deep-research/) — 官方称其为 Agent，并说明会根据遇到的信息调整研究路径；不证明本页示意真实发生。\n\n"}思考：**Implementing table layout**
Implementing table layout
思考：**Implementing table layout** **Refining table layout**
Implementing table layout
Refining table layout
我会把完整 Prompt 下方留给比较表，用课程 A／B／C 和空白占位展示报告结构，不编造课程结论。原来小报告的位置改成具体用法对照：单门课程查证可直接联网问，跨多门核对与比较更适合 Deep Research。
干了不到 1 分钟，4 步
运行 2 条命令，其他操作 2 次
运行 cat > /tmp/research-comparison.py <<'PY'
text(await tools.exec_command({cmd:"cat > /tmp/research-comparison.py <<'PY'\nfrom pathlib import Path\nsrc=Path('~/Library/Mobile Documents/iCloud~md~obsidian/Documents/Note/Areas/大模型(LLM)/AI 通识课程/课程内容/02/2.1.md')\ns=src.read_text()\ns=s.replace('假设其中一个页面只写了「免费试看」。','这里放大其中一门候选课的核对过程，不代表整个任务只查一门课。假设其中一个页面只写了「免费试看」。')\ns=s.replace('联网搜索提供查资料的能力；Deep Research 将这些能力组织成一个可跟踪的研究任务。研究前可以修改计划，研究中可以查看进度、调整方向，研究后可以核查来源与研究记录。¹ 这些是产品工作流程的侧重，不是互斥的能力边界：联网问答也 …（中间省略 3985 字）… pm run slides:build slides/02.md --out /tmp/ai-literacy-21-comparison","yield_time_ms":1000,"max_output_tokens":300}));Script completed Wall time 1.2 seconds Output: {"chunk_id":"22caf1","wall_time_seconds":1.000889417,"session_id":88806,"original_token_count":0,"output":""}加载比较报告版
{ "code": "await clarity.reload();await clarity.getAXState();", "title": "加载比较报告版" }Wall time: 2.3712 seconds Output: Browser tab: 1, Title: "从「回答」到「执行」 - Slidev", URL: "http://localhost:3032/4?clicks=11". 0 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/4?clicks=11 The focused UI element is 0 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/4?clicks=11
检查局部补查与整体报告的关系
{ "code": "await clarity.getAXStateAndScreenshot();", "title": "检查局部补查与整体报告的关系" }Wall time: 0.4701 seconds Output: Browser tab: 1, Title: "从「回答」到「执行」 - Slidev", URL: "http://localhost:3032/4?clicks=11". 0 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/4?clicks=11 1 container app 2 container slide-container 3 container slide-content 4 container 5 heading 2.1 Deep Research，已经是一个 Agent 了, Value: 1 6 text 2.1 Deep Research，已经是一个 Agent 了 7 container 8 text 确认后的研究委托 9 container 10 te …（中间省略 1480 字）… ions 45 text 4 / 6 The focused UI element is 0 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/4?clicks=11 [图片]
运行 git diff --check -- slides/pages/02/2.1.md course/课程内容/02/2.1.md
text(await tools.write_stdin({session_id:88806,chars:"",yield_time_ms:1000,max_output_tokens:250})); text(await tools.exec_command({cmd:"git diff --check -- slides/pages/02/2.1.md course/课程内容/02/2.1.md\ncmp 'course/课程内容/02/2.1.md' '~/Library/Mobile Documents/iCloud~md~obsidian/Documents/Note/Areas/大模型(LLM)/AI 通识课程/课程内容/02/2.1.md'","max_output_tokens":300}));Script completed Wall time 5.5 seconds Output: {"chunk_id":"c67d92","wall_time_seconds":5.00249875,"session_id":88806,"original_token_count":147,"output":"$ slidev build slides/02.md --out /tmp/ai-literacy-21-comparison\n\n\n ●■▲\n Slidev v51.8.2 \n\n theme @slidev/theme-seriph\n css engine unocss\n entry ~/code/ai-literacy-series/slides/02.md\nvite v6.4.3 building for production...\n\n(!) outDir /tmp/ai-literacy-21-comparison …（中间省略 276 字）… sforming...\n"} {"chunk_id":"f4c129","wall_time_seconds":0.093185834,"exit_code":0,"original_token_count":0,"output":""}
完整画面里，右侧明确是单门课程的补查，左侧报告则把三门课程放到同一组维度下比较。模式选择也改成了这两个具体场景，同时保留“能力有重叠”的说明。
干了不到 1 分钟，5 步
运行 1 段代码，其他操作 4 次
检查报告出现前的焦点
{ "code": "await clarity.goto('http://localhost:3032/4?clicks=9');await clarity.getAXStateAndScreenshot();", "title": "检查报告出现前的焦点" }Wall time: 2.5259 seconds Output: Browser tab: 1, Title: "从「回答」到「执行」 - Slidev", URL: "http://localhost:3032/4?clicks=9". 1 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/4?clicks=9 2 container app 3 container slide-container 4 container slide-content 5 container 6 heading 2.1 Deep Research，已经是一个 Agent 了, Value: 1 7 text 2.1 Deep Research，已经是一个 Agent 了 8 container 9 text 确认后的研究委托 10 container 11 tex …（中间省略 1478 字）… tions 46 text 4 / 6 The focused UI element is 1 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/4?clicks=9 [图片]
检查从单门补查到三门比较的收束
{ "code": "await clarity.pressKey('Right');await clarity.getAXStateAndScreenshot();", "title": "检查从单门补查到三门比较的收束" }Wall time: 1.0523 seconds Output: Browser tab: 1, Title: "从「回答」到「执行」 - Slidev", URL: "http://localhost:3032/4?clicks=9". 1 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/4?clicks=9 The focused UI element is 1 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/4?clicks=9 [图片]
运行代码
text(await tools.write_stdin({session_id:88806,chars:"",yield_time_ms:1000,max_output_tokens:250}));Script completed Wall time 0.0 seconds Output: {"chunk_id":"8fe7bb","wall_time_seconds":0.000001708,"exit_code":0,"original_token_count":3389,"output":"Warning: truncated output (original token count: 3389)\nTotal output lines: 102\n\n✓ 424 modules transformed.\nrendering chunks...\ncomputing gzip size...\n../../../../../tmp/ai-literacy-21-comparison/index.html 0.90 kB │ gzip: 0. …（中间省略 688 字）… ts/modules/vue-FxgGn04Y.js 258.67 kB │ gzip: 96.71 kB\n✓ built in 19.20s\n"}定位比较表出现的步骤
{ "code": "await clarity.goto('http://localhost:3032/4?clicks=10');await clarity.getAXState();", "title": "定位比较表出现的步骤" }Wall time: 1.6942 seconds Output: Browser tab: 1, Title: "从「回答」到「执行」 - Slidev", URL: "http://localhost:3032/4?clicks=10". 1 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/4?clicks=10 2 container app 3 container slide-container 4 container slide-content 5 container 6 heading 2.1 Deep Research，已经是一个 Agent 了, Value: 1 7 text 2.1 Deep Research，已经是一个 Agent 了 8 container 9 text 确认后的研究委托 10 container 11 t …（中间省略 1476 字）… e Options 46 text 4 / 6 The focused UI element is 1 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/4?clicks=10
确认比较表后保留核心结论
{ "code": "await clarity.getScreenshot();await clarity.pressKey('Right');await clarity.getAXState();", "title": "确认比较表后保留核心结论" }Wall time: 0.5338 seconds Output: Browser tab: 1, Title: "从「回答」到「执行」 - Slidev", URL: "http://localhost:3032/4?clicks=11". The following is a diff from the previous accessibility tree with ~ and + representing changed and added elements, respectively. Removed elements are summarized by ID range. ~1 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/4?clicks=11 The focused UI element is 1 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/4?clicks=11 [图片]
右侧标明“单门候选课的核对过程”，最终增加三门课程比较表，并用具体场景区分：单门查证可联网问，跨多门核对与比较更适合 Deep Research。
表格明确为结构示意。已检查关键 Click，构建通过。
还好吧，就这样吧
好，2.1 暂时定在这一版，先不再调整。
Codex（gpt-6-astra），9 月 6 日 16:31–17:34。已去掉系统提示词；路径、账号等信息已脱敏；工具的长输出已截断。