競爭研究用一個標題裝下多個問題：發佈什麼、影片教什麼、觀眾問什麼。它們可能需要不同工具。我們會比較吉他入門課，展示如何組合證據、審閱編碼並選擇原創示範。
Kabo，面向創作者研究的AI代理，回傳不同公開證據。本流程將頻道、影片及選用評論紀錄連到正確的比較說法。
選擇用戶端並確認連線
準備帳號集合與證據連結
[ ] channels.md——真實公開帳號URL與共同比較範圍。 [ ] scope.md——共同日期、納入形式及蒐集限制。 [ ] source-index——實際頻道/影片識別碼或URL與檢索日期。 [ ] comment-sample——選用評論列，附真實所屬影片引用。 [ ] finding-map——各擬議發現、證據類型與連結來源列。
連接前三類證據先分開
吉他課程比較可使用頻道清單、影片證據及選用評論，各自回答不同問題。讓用戶端把已就緒工具對應到問題，為每個檢索項目記錄所屬來源。
此處主要工作是保留關聯。要選擇原創系列，可參考處理編輯決定的Codex比較指南。
讀取channels.md、scope.md與rubric.md，檢查已就緒Kabo工具。把頻道清單、影片講解與選用評論問題對應到合適工具。定義標準化表格須保留的識別碼與來源URL。每組證據保留涵蓋與檢索日期，蒐集前先展示計畫。
蒐集共同比較框架
在共同窗口內檢索可用上傳，記錄實際涵蓋與分頁限制。將Shorts和長篇課程分開，儲存來源日期與形式判斷。回傳指標保留觀察距今時間與相關帳號背景，不作全歷史排行榜。
依真實來源連接，不依相似主題
用真實回傳識別碼或來源URL建立自己的標準化索引。首次橫按和弦的評論支持其真實所屬影片下的問題；不能只因另一堂課教相同和弦，就解釋其公開表現。
若所屬關聯無法取得，就保留為未連接證據，不以方便的標題片段配對列。
用Kabo蒐集約定公開證據。以回傳識別碼或真實來源URL保留頻道到影片、影片到評論關聯。在標準化矩陣中，把每項內容觀察附到證據紀錄，把涵蓋說法附到蒐集範圍。未配對證據單獨保留，撰寫發現前先展示幾列關聯供審閱。
示意關聯檢查
以下是編寫範例的標籤，不是工具回傳ID：
- **頻道A → 影片A1：**在已接受發佈窗口中的課程。
- **影片A1 → 評論A1-C：**從該影片下檢索的學習者問題。
- **頻道B → 影片B1：**另一堂課，有自己的公開指標快照。
- **有效筆記：**A1評論展示A1樣本中的問題。
- **無效筆記：**該評論解釋B1為何觀看更多。
最終表格以真實來源引用取代標籤，保留可見樣本限制。
稽核各發現使用的證據
讓助手區分清單發現、內容描述發現和評論問題發現。缺少轉寫或視覺證據會限制對示範的描述；少量評論樣本會限制對學習者需求的說明。兩者都不能悄悄升格為成效因果解釋。
逐項列出擬議比較發現的證據類型與關聯來源列。移除依賴未配對評論、未檢查視覺順序，或把不完整清單當完整的說法。保留有依據部分，說明缺少關聯或所需證據。
交付比較與來源關係圖
回傳矩陣、來源索引及簡短說明，指出未解關聯與涵蓋缺口。僅透過用戶端已授權資料夾存取儲存；相容聊天用戶端可回傳可複製表格。製作團隊便可選擇課程，不丟失比較背後的證據。
該評論來自另一堂課，而非比較列所指課程。將它保留為獨立受眾問題，移除它解釋該影片表現的說法。
連同來源關係圖審閱矩陣
在Google Sheets審閱矩陣。口語方法證據可用轉寫流程；團隊須校準編碼定義時，用Claude Code比較指南。
文中的完整範例用於說明方法。產品截圖顯示的是 Kabo 網頁版既有的結果，並非本指南範例的實際執行紀錄。請使用自己的素材，以及您的任務實際回傳的證據。