> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://linkly.ai/docs/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# AI 深度调研助手

> 让 AI 基于你电脑上的真实资料进行专题调研和分析，而不是凭空生成。

## 让 AI 真正读懂你的资料

你的电脑上有大量有价值的资料——行业报告、研究论文、项目文档、会议纪要、竞品分析……当你需要做一次专题调研时，这些资料就是最好的素材。

但问题是：AI 看不到它们。

你打开 ChatGPT 或 Claude，它只能基于训练数据回答问题。想让它参考你的资料？你得手动打开文件、复制内容、粘贴到对话框。当资料有十几份甚至几十份时，这种方式几乎不可行。

**Linkly AI 改变了这一点。**

## 传统方式的痛点

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="手动复制粘贴" icon="paste">
    逐个打开文件、复制关键内容、粘贴到 AI 对话框。效率低下，且容易遗漏重要信息。
  </Card>

  <Card title="上下文窗口限制" icon="window-maximize">
    AI
    的上下文有限，无法一次塞入所有资料。你只能挑选几份，却不确定是否遗漏了关键内容。
  </Card>

  <Card title="AI 无法主动获取" icon="robot">
    传统 AI
    只能被动接收你给的内容，无法主动去翻阅你的资料，更无法判断哪些资料是相关的。
  </Card>

  <Card title="格式障碍" icon="file-pdf">
    很多资料是 PDF、Word 格式，直接上传后 AI 的解析效果参差不齐，尤其是扫描版
    PDF。
  </Card>
</CardGroup>

## Linkly AI 的解决方案

安装 Linkly AI 并将其 MCP 服务连接到你的 AI 助理后，AI 就获得了**主动检索你本地文档**的能力。

Linkly AI 提供了三层渐进式的工具，让 AI 可以像一个熟练的研究助理一样工作：

<Steps>
  <Step title="search — 搜索相关文档">
    AI
    根据研究主题，使用关键词或语义搜索在你的本地文档中查找相关文件。就像助理先去资料室翻目录，找出可能有用的文件清单。
  </Step>

  <Step title="outline — 查看文档大纲">
    对于搜索到的文件，AI
    可以先查看大纲（标题、章节结构），快速判断是否值得深入阅读。就像助理翻看目录，决定哪些章节需要仔细看。
  </Step>

  <Step title="read — 阅读具体内容">
    确认相关后，AI
    读取文件的具体内容，提取需要的信息。就像助理仔细阅读并做笔记。
  </Step>
</Steps>

这种渐进式的方式既高效又精准 —— AI 不会一次性读取所有文件（那样太慢也太浪费），而是有策略地逐步深入。同时也避免了传统 RAG 检索导致的碎片化问题和高昂的成本。

## 实际操作示例

### 场景：基于项目文档总结 Q1 进展

假设你是一位项目经理，电脑上有过去一个季度的各种项目文档——周报、会议纪要、里程碑报告等。你需要写一份 Q1 总结。

在你的本地 AI 助理（Claude Code、ChatGPT Codex、Cursor 等）中输入：

```
请帮我基于电脑上的项目文档，总结 2025 年Q1 的项目进展。
重点关注：完成了哪些里程碑、遇到了什么问题、下一步计划。
完成一份总结并标注来源，使用 linkly-ai。
```

AI Agent 会自动调用 Linkly AI 的搜索工具，用"Q1"、"里程碑"、"进展"等关键词搜索你的文档。
识别出相关文档后，通过`outline`和`read`工具提取具体内容，组合出完整上下文后完成总结。

## 进阶用法

<Tip>以下技巧可以让 AI 调研的效果更好。</Tip>

* **明确调研范围**：在 Prompt 中说明你希望 AI 关注哪些方面、忽略哪些方面，AI 的搜索会更精准
* **指定文件类型**：如果你知道资料是 PDF 或 Word 格式，可以告诉 AI，它会优先搜索这些类型
* **分步提问**：对于复杂的调研任务，可以拆成几个子问题分别提问，每次聚焦一个主题
* **要求引用来源**：让 AI 在回答中标注信息来源于哪个文件，方便你核实

## 适用场景

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="竞品分析" icon="chart-line">
    让 AI 阅读你收集的竞品报告和行业分析，输出结构化的竞品对比
  </Card>

  <Card title="投资研报" icon="money-bill-trend-up">
    基于多份研报和财务数据，让 AI 帮你梳理投资逻辑和风险点
  </Card>

  <Card title="学术文献综述" icon="graduation-cap">
    让 AI 阅读多篇论文，总结研究现状、方法对比、研究空白
  </Card>

  <Card title="项目回顾" icon="clipboard-check">
    基于过往的项目文档、周报、会议纪要，自动生成项目总结和复盘报告
  </Card>
</CardGroup>

<Note>
  Linkly AI 本身不调用任何 LLM服务。它只负责索引和检索你的本地文档，真正的"思考"和"分析"由你选择的 AI助理完成。
</Note>

<Note>
  你的原始文件内容不会被上传，LLM 也只获取了片段内容，且无法修改原文，也不知道原文在哪里，最大程度上保护了你的数据隐私和安全。
  后续迭代中还会陆续增加更多的隐私保护机制，比如敏感数据脱敏等。
</Note>