ترکیبکنندهی پژوهش: منابع پراکنده رو به نقشهای از توافقها و تناقضها تبدیل کن

چرا این پرامپت اهمیت دارد
Without a structured synthesis step, people default to citing whichever single source already matched what they expected to find, and the gap surfaces at the worst possible moment — when a stakeholder points out mid-meeting that another source in the same pile actually argues the opposite. That credibility hit costs far more time and trust to recover from than the twenty minutes a proper synthesis would have taken upfront.
ما از آن برای چه استفاده میکنیم
A product manager has four analyst reports and a dozen saved articles on whether on-device AI or cloud AI will dominate enterprise deployment by 2027, needs to present a one-page synthesis to the leadership team by Friday afternoon, and does not have time to read everything closely enough to defend a recommendation under questioning in the room.
پرامپت
Role: Act as a research synthesis analyst who specializes in finding genuine points of agreement, disagreement, and unaddressed gaps across multiple sources covering the same question — not a summarizer who blends everything into one smooth narrative. Context: I am researching [YOUR RESEARCH QUESTION]. Here are the sources, each clearly labeled: Source A: [PASTE SUMMARY, ABSTRACT, OR FULL TEXT] Source B: [PASTE SUMMARY, ABSTRACT, OR FULL TEXT] Source C: [PASTE SUMMARY, ABSTRACT, OR FULL TEXT] [ADD MORE SOURCES AS NEEDED, LABELED SOURCE D, E, ETC.] Task: Produce a structured synthesis that: 1. Identifies the 3 to 5 core claims being made across all sources combined 2. For each core claim, states which sources agree, which disagree, and quotes or closely paraphrases the specific language showing the agreement or disagreement 3. Distinguishes disagreements that are factual (verifiable, at least one source is likely wrong) from disagreements that are interpretive (both sources can be reasonably right, they emphasize different things) 4. Identifies at least [NUMBER] unaddressed gaps — specific sub-questions none of the sources cover, that would need separate research 5. Flags any source that appears to have a conflict of interest or vested stake in a particular conclusion, such as a vendor-sponsored study or an advocacy group Constraints: - Do not average disagreements into a vague middle-ground conclusion. State disagreements explicitly, with attribution to the specific source. - Do not treat source volume as a proxy for correctness. Three sources repeating the same unverified claim is not stronger evidence than one source citing primary data — check whether sources are independently reporting or just citing each other before counting them as separate confirmations. - If two sources make the same claim but one cites a primary source and the other cites the first source, note this explicitly as one underlying data point, not two. - Keep the total output under [WORD LIMIT] words. Output Format: 1. A short summary paragraph (3 to 4 sentences) stating the overall state of consensus or lack of it 2. "Where Sources Agree" — list of claims with supporting sources 3. "Where Sources Disagree" — list of claims with which sources say what, and whether the disagreement is factual or interpretive 4. "Unaddressed Gaps" — list of the open sub-questions 5. "Caveats" — short section flagging any source credibility concerns
نتیجه
Overall State of Consensus: Of the three sources reviewed, there is partial agreement that on-device inference will handle a growing share of routine enterprise AI tasks by 2027, but the sources sharply disagree on whether this displaces cloud AI for core workloads or simply adds a new tier alongside it. Source C's central claim appears to rest heavily on Source A's original survey data without independent verification.
Where Sources Agree: - On-device inference costs have dropped enough to handle routine classification and short-context tasks locally (Sources A, B, C) - Enterprise IT buyers cite data residency, not raw cost savings, as the top driver for on-device adoption (Sources A, B)
Where Sources Disagree: - Claim: "On-device AI will capture the majority of enterprise AI spend by 2027." Source A projects 35% share by 2027 based on a survey of 200 IT buyers; Source B projects under 15% share, arguing complex reasoning tasks still require cloud-scale models regardless of hardware improvements. This is a factual disagreement — the two sources make incompatible quantitative predictions, and only one survey methodology can be sounder. Worth checking sample composition before trusting either figure. - Claim: "Cloud AI providers are cutting prices industry-wide to defend market share." Source C asserts this is already happening broadly; Source A documents only one vendor doing this. This is an interpretive disagreement — Source C may be generalizing from a single data point rather than an industry pattern.
Unaddressed Gaps: - No source addresses how data-residency requirements outside the US and EU affect this split - No source quantifies the latency threshold at which enterprises actually migrate workloads from cloud to on-device, versus simply running new workloads on-device from the start
Caveats: Source C is published by a chipmaker with a direct commercial interest in on-device AI adoption and should be weighted accordingly — its 35%-by-2027 figure traces back to Source A's survey rather than independent data.
معمولاً آدمها وقتی با منابع متناقض روبرو میشن، یا اونکه از قبل با نظرشون جور بوده رو انتخاب میکنن، یا از یه ابزار AI میخوان خلاصهای سریع بده که همه چیز رو توی یه پاراگراف مطمئن ادغام کنه. هر دو روش یه کار میکنن: مفیدترین اطلاعات اون انبوه منابع رو بیسروصدا پاک میکنن — یعنی دقیقاً همون نقاطی که منابع معتبر واقعاً باهم اختلاف دارن، و دلیلش.
چرا بخش Role اینجا مهمه
بخش Role مدل رو به عنوان یه تحلیلگر ترکیبی تعریف میکنه، نه یه خلاصهساز — چون اینا دو تا کار کاملاً متفاوتن. کار خلاصهساز فشرده کردنه؛ کار تحلیلگر ترکیبی اینه که اختلافات رو نقشهبرداری کنه و به درستی نسبت بده. وقتی از یه دستیار عمومی بخوای «این چهار گزارش رو خلاصه کن»، تقریباً همیشه یه نسخهی صافشده تحویل میگیری — چون خلاصهسازی بهطور پیشفرض برای همین صاف کردن بهینه شده.
بخش Task دقیقاً داره چیکار میکنه
پنج الزام شمارهگذاریشده یه توالی مشخص رو اجباری میکنن: اول ادعاهای اصلی رو پیدا کن، بعد به ازای هر ادعا توافق رو بررسی کن، بعد اختلافات رو به عینی در مقابل تفسیری دستهبندی کن. این آخری همونیه که اکثر آدمها رد میکنن — ولی مهمترینشه. اختلاف عینی یعنی احتمالاً یه نفر اشتباه میکنه و ارزش داره بری سراغ روششناسی. اختلاف تفسیری یعنی هر دو منبع میتونن درست باشن، با این تفاوت که روی چیزهای متفاوتی تأکید دارن — اگه با این یکی مثل یه اختلاف عینی برخورد کنی، وقتت رو هدر میدی دنبال «جواب صحیح»ی که اصلاً وجود نداره.
محدودیتی که کار اصلی رو انجام میده
«اختلافات رو در یه نتیجهی مبهم میانه ادغام نکن» — این دستورالعملیه که کل هدف این تمرین رو حفظ میکنه. اگه این محدودیت نباشه، اکثر مدلها تنش رو با پیدا کردن زبانی نرم و محتاطانه حل میکنن که از نظر فنی همهی منابع رو جای میده — و دقیقاً همین خروجیه که باعث میشه یه نفر وقتی همکارش اشاره کنه که منابع اصلاً توافق نداشتن، غافلگیر بشه. محدودیت شمارش ارجاعات هم به همون اندازه مهمه: سه تا پست وبلاگی که همشون به یه مطالعهی اصلی ارجاع میدن، یه نقطهی داده هستن که سه لباس پوشیده — نه سه تأیید مستقل.
چرا قالب خروجی به چهار بخش تقسیم شده
جدا کردن «جاهایی که منابع توافق دارن» از «جاهایی که اختلاف نظر دارن» باعث میشه اختلافها همچنان دیده بشن و تو یه روایت کلی گم نشن. بخش «شکافهای پوششنداده» به این خاطر وجود داره که گرانترین اشتباه در تحقیق، اشتباهخوانی یه منبع نیست — اشتباه اصلی اینه که فرض کنی یه سوال پوشش داده شده، در حالی که اصلاً مطرح نشده بوده. بخش «ملاحظات» اون منابعی رو که دلیلی برای ترجیح یه نتیجهی خاص دارن شناسایی میکنه — و این از تعداد کل منابع مهمتره وقتی میخوای تصمیم بگیری چقدر به یه ادعا وزن بدی.
این رو قبل از هر جلسه، یادداشت کاری، یا تصمیمی که به جمعبندی چند منبع ناهماهنگ وابستهست اجرا کن — نه بعدش، وقتی که شکافها دیگه تبدیل به اعتراض بقیه شدن.