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llm_wiki/raw/教育AI研究/templates/03-机构分析.md
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hehaiguang1123 a6f05ab2d5 Phase 0-2: Schema cleanup, typed relations, event-driven automation
- Phase 0: AGENTS.md cleanup (dedup quotes, renumber sections, merge qmd)
- Phase 1: typed relations (manage-relations.py, graph-search.py, check-staleness.py, detect-conflicts.py)
- Phase 2: frontmatter validator, weekly lint, knowledge promotion, git hooks
- Fix .gitignore to track tools/ and .githooks/
- Fix git remote URL (remove plaintext token)
- New wiki pages: 504 pages, 34 raw sources
2026-07-01 08:05:43 +08:00

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机构分析 Prompt 模板
模板
Prompt
机构分析
教育AI
2026-03-31 2026-03-31 template 教育AI研究机构分析的Prompt模板 v1.0

机构分析 Prompt 模板

基本配置

  • 模型GLM Coding Plan
  • 用途:教育AI研究机构分析
  • 频率:每周四执行
  • 输出:机构档案更新

Prompt 内容

# 指令:教育AI研究机构分析

## 分析背景
本周研究主题:{{research_topic}}
分析时间范围:{{time_range}}
分析重点:{{analysis_focus}}

## 分析对象
请分析国内从事"AI在教育领域应用"研究的机构,重点关注{{research_topic}}方向:

### A. 机构分类
1. **高校实验室**(按研究方向细分)
2. **科研院所**(中科院、社科院等)
3. **企业研究院**(百度、阿里、腾讯、字节等)
4. **新型研究机构**(创新中心、联合实验室)

### B. 分析维度
对每个代表性机构(选择10-15个),提供:

**基本信息**:
- 机构全称
- 所在地
- 机构类型
- 成立时间
- 官方网站/主页
- 联系信息(如公开)

**研究方向**:
- 主要研究领域(2-3个)
- 标志性项目/系统
- 技术特色/优势
- 近期研究重点

**产出与影响**:
- 代表性论文(近2年,3-5篇)
- 专利/标准(数量及核心专利)
- 产业合作案例
- 国际影响力(国际合作项目)

**团队情况**:
- 领军人物(1-2位,附简介)
- 核心研究人员(3-5位)
- 团队规模(研究人员、学生等)
- 培养体系(研究生项目等)

**资源与平台**:
- 实验设施(专用实验室、设备)
- 数据集资源(自有数据集)
- 开源项目(GitHub仓库)
- 合作网络(产学研合作)

**动态更新**:
- 近期重要活动(2024-2026
- 最新研究成果(2025-2026)
- 未来发展规划
- 招生/招聘信息

### C. 深度分析维度

#### 1. 技术路线对比
- 不同机构在{{research_topic}}上的技术选择
- 方法论差异比较
- 创新路径分析

#### 2. 合作网络分析

合作网络图建议:

  1. 高校-企业合作网络
  2. 跨地域合作网络
  3. 国际合作网络

#### 3. 资源投入分析
- 经费来源(国家项目、企业合作)
- 硬件投入(计算资源、实验设备)
- 人才投入(研究团队规模)

#### 4. 影响力评估
- 学术影响力(论文引用、H指数)
- 产业影响力(技术转化、产品落地)
- 政策影响力(标准制定、政策建议)

### D. 热点机构追踪
#### 1. 新兴力量(近2年表现突出)
- 机构名称
- 突破性成果
- 增长趋势

#### 2. 传统优势机构(持续领先)
- 机构名称
- 保持优势的原因
- 面临的挑战

#### 3. 国际合作亮点
- 合作机构对
- 合作成果
- 合作模式

## 输出格式要求

### 机构档案标准格式
```markdown
# 🏛️ [机构全称]

## 基本信息
- **所在地**{城市}
- **机构类型**:{高校/企业/院所}
- **成立时间**:{年份}
- **官方网站**:{链接}
- **分析时间**{当前日期}

## 研究方向
### 主要研究领域
1. **领域1**{详细描述}
2. **领域2**{详细描述}

### 技术特色
- 特色1...
- 特色2...

### 近期研究重点(2025-2026
- 项目1...
- 项目2...

## 产出与影响
### 代表性论文(近2年)
1. **[{论文标题}](链接)** - {第一作者},{发表年份}
   - 期刊/会议:...
   - 核心贡献:...
   - 引用次数:...

### 知识产权
- **专利数量**{总数}
- **核心专利**{列举1-2个}
- **标准参与**:{国家标准/行业标准}

### 产业合作
- **合作企业**{企业列表}
- **合作项目**:{项目简述}
- **技术转化**:{成果转化情况}

## 团队情况
### 领军人物
**{姓名}** - {职称/职务}
- 研究方向:...
- 学术成就:...
- 联系方式:{如公开}

### 研究团队
- **研究人员**{数量}
- **研究生**:{数量}
- **访问学者**{数量}

## 资源平台
### 实验设施
- {设施1}
- {设施2}

### 数据集资源
- [{数据集名称}](链接) - {规模、用途}

### 开源项目
- [{项目名称}](GitHub链接) - {Star数,主要功能}

## 动态更新
### 近期活动(2025-2026
- {活动1}
- {活动2}

### 未来规划
- 短期目标(1年):...
- 中期目标(3年):...

## 评估与展望
### 优势分析
- 优势1...
- 优势2...

### 挑战与机遇
- 挑战:...
- 机遇:...

### 推荐关注度:⭐️⭐️⭐️⭐️☆ (4/5)

综合报告结构

  1. 机构概览(机构数量、类型分布)
  2. 重点机构分析(按上述格式)
  3. 对比分析
    • 技术路线对比表
    • 资源投入对比
    • 影响力排名
  4. 趋势观察
    • 机构发展动态
    • 合作模式演变
    • 未来发展趋势

质量要求

  • 信息准确,来源可靠
  • 分析深入,数据支撑
  • 格式规范,结构完整
  • 更新及时,动态跟踪
  • 评估客观,证据充分

变量说明

  • {{research_topic}}:本周研究主题
  • {{time_range}}:分析时间范围
  • {{analysis_focus}}:分析重点

使用示例

# 执行个性化学习系统相关机构分析
obsidian create path="projects/openclaw/教育AI研究\机构档案\2026-W13-机构分析.md" \
  content="$(cat templates/03-机构分析.md | sed 's/{{research_topic}}/个性化学习系统/; s/{{time_range}}/2024-2026/; s/{{analysis_focus}}/技术路线与合作网络/')" \
  silent

质量检查清单

  • 机构选择代表性充分
  • 信息完整且准确
  • 分析深入且有洞察
  • 格式规范统一
  • 动态更新及时

更新记录

日期 版本 更新内容
2026-03-31 v1.0 初始版本创建