Perplexity AI指南：从入门到完全精通的实战手册 --知识铺
Perplexity AI指南：从入门到完全精通的实战手册
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核心理念与平台介绍
Perplexity AI是一个新一代答案引擎，不同于传统搜索引擎的被动关键词匹配。它通过实时网络搜索、多个先进AI模型、代码执行和多源数据整合，提供准确、可验证、结构化的答案。
核心优势：
- 实时网络搜索：每个答案都基于最新信息
- 多模型支持：GPT-5、Claude Sonnet 4.5、Gemini 2.5 Pro、Sonar等
- 完全透明：每个声明都有直接源链接
- 交互式研究：保持对话上下文的迭代探索
- 多模式搜索：满足不同深度和场景需求
订阅计划对比：
- Free: 有限Pro Search、基础功能
- Pro: 无限Pro Search、Labs、Spaces、Pages、高级模型 ⭐ 推荐新用户选择
- Max: 所有Pro功能 + 无限Labs、Perplexity Max专属
- Enterprise: 团队协作、内部知识库、高级安全性
专业建议：要充分利用本指南中的14个实战场景和进阶技巧，建议选择Pro订阅计划。立即升级并获享优惠
完整功能解析
1. 搜索模式架构
标准搜索 (Standard Search)
适用场景：快速事实查询、日常问题 特点：
- 秒级响应
- 单一来源或少量源
- 基础摘要
最佳实践：
问题：巴黎的时间是几点？
天气查询：北京今天的天气如何？
基础事实：Python中len()函数的用途是什么？
Pro Search - 精准研究
适用场景：复杂问题、深度分析、专业研究 核心流程：
-
模型选择：根据任务特点选择最优模型
- Best (自动匹配)
- GPT-5：逻辑推理、长文本生成
- Claude Sonnet 4.5：代码编写、深度分析
- Gemini 2.5 Pro：多模态理解、创意任务
- Sonar：快速实时搜索
-
网络爬取：
- 多维度搜索（Web、Academic、Finance、Files）
- 跨多个数据源聚合
- 源质量自动评分
-
信息合成：
- 读取数十个源的内容
- 逻辑推导和关联分析
- 生成结构化答案
-
源透明化：
- 数字化引用标记
- 可追溯的信息来源
- 验证机制
适用范围：
- 投资决策研究
- 学术论文写作
- 技术方案评估
- 市场趋势分析
Pro Search可用性：仅在Pro及以上订阅计划中提供。立即升级
Deep Research - 深度探索
适用场景：综合性报告、详细分析、长期研究 特点：
- 自主执行数十次搜索
- 阅读数百个源文档
- 时间投入：2-4分钟
- 输出：结构化研究报告
工作流程：
- 自动生成研究问题分解
- 执行迭代搜索和分析
- 综合多角度发现
- 输出包含摘要、细节、关键发现
2. 搜索焦点功能 (Choose Sources)
Web Search
- 一般网络信息
- 新闻和时事
- 博客和讨论
Academic
- 学术论文数据库
- 同行评审文献
- 研究机构发布
Finance
- SEC财务报表
- 股票市场数据
- 经济指标
Org Files (企业专属)
- 内部文档和知识库
- 员工手册
- 历史研究档案
多源搜索
- Web + Org Files组合
- 内外部信息融合
- 企业决策支持
3. Spaces - 知识中枢
核心功能：
- 组织：按项目/主题聚合Thread
- 协作：邀请查看者和研究伙伴
- 定制AI指令：设置领域特定的AI行为
- 文件管理：上传至多50个文件（Pro）或500个文件（Enterprise）
- 权限控制：视图访问 vs 贡献者访问
创建Space的最佳实践：
步骤1：点击左侧"Spaces" > "创建新Space"
步骤2：命名（例："2024年Q4产品研究"）
步骤3：添加Sources（Web + 相关文件）
步骤4：定义AI指令（例："采用市场分析师视角"）
步骤5：邀请协作者并设置权限
步骤6：在Space内创建Thread时自动应用这些设置
权限模型：
- 仅邀请成员：私密团队协作
- 组织内任何人：企业范围共享
- 任何人都可链接：公开知识库
文件连接器（Enterprise Pro）：
- Google Drive
- SharePoint
- OneDrive
- Box
- Dropbox
4. Labs - 项目创建引擎
定义：从研究到可交付成果的端对端项目生成
能力范围：
- 报告和白皮书生成
- 数据可视化和仪表板
- 电子表格和数据分析
- 交互式Web应用（HTML/CSS/JS）
- 演示文稿和故事板
- 代码项目和技术方案
工作原理：
- 输入任务描述
- Labs自主分解子任务
- 执行深度网络搜索
- 生成多种资产格式
- 用户可干预流程（暂停、修改、扩展）
时间预期：
- 简单任务：5-10分钟
- 中等复杂度：15-30分钟
- 复杂项目：30分钟-1小时
输出资产管理：
- Assets标签集中存储
- 支持下载所有生成文件
- 导出格式：HTML、PDF、CSV、JSON等
5. Pages - 内容发布平台
功能定位：将研究转化为可视化、可分享的文章
创建方式：
- 从Thread转换：点击"Convert to Page"
- 从头开始：输入主题，Page自动生成初稿
媒体和定制：
- 生成图像（绘画、照片、插图、图表风格）
- 上传自定义图像
- 文本对齐选项
- 分节布局定制
- 图像位置调整
- 添加新章节
源管理：
- 每个章节可视化源
- 无关源移除和重写
- 源透明性确保
Thread vs Page对比：
- Thread：私密沙箱，快速学习
- Page：专业输出，永久分享
6. Copilot - 对话助手
功能：上下文感知的对话式AI助手
应用场景：
- 项目协作讨论
- 实时问题解答
- 文档和代码审查
- 创意头脑风暴
7. Comet浏览器 - 集成生态
独特价值：在浏览中集成Perplexity能力
核心功能：
- Perplexity AI搜索：作为默认搜索引擎
- Ask Button：对任何网页实时提问
- Summarize按钮：一键摘要长内容
- Personal Search：基于浏览历史的智能检索
- Browser Commands：自然语言标签管理
- Gmail集成：邮件和日历查询增强
- 内置广告拦截：清爽浏览体验
工作流增强：
- 无需标签页切换
- 直接在浏览上下文中研究
- 自动信息整合
8. Threads - 对话持久化
概念：每个搜索/对话是一个独立Thread
特点：
- 上下文保持
- 历史记录
- 可管理的对话树
- Library永久存储
最佳实践：
- 相关话题保持同一Thread
- 新方向创建新Thread
- 定期整理并清理过期Threads
14个实战应用场景
场景1：学术研究与论文写作
任务：为心理学论文搜集社交媒体对心理健康的影响文献
使用工具链：
- Deep Research 获取全景概览
提示词：请进行深度研究，分析社交媒体对心理健康的影响，特别关注焦虑、抑郁和自尊心。包含最新研究、统计数据和关键研究者。
- Academic Focus 精准搜索同行评审文献
Pro Search + Academic Focus：
"什么是社交媒体使用与抑郁症之间的因果关系的最新元分析发现？"
- Pages 组织成研究大纲
Convert Thread to Page，添加引用、图表、章节结构
输出：完整的参考资料库、结构化论文框架、可引用的来源
场景2：商业竞争分析
任务：分析三个竞争对手的市场定位、定价策略和产品差异
工具链：
- Pro Search + Finance Focus 获取财务数据
提示词：比较企业A、B、C的最新财务报表，包括收入增长、利润率、研发投入和市场份额。
- Labs创建竞争分析仪表板
"分析A/B/C三家竞争对手，创建对比仪表板，显示定价、功能、市场份额、客户评价分布"
- Space协作
创建"2024年竞争分析" Space，邀请团队成员共同补充和审查发现
输出：可视化竞争矩阵、市场定位图、决策建议
场景3：技术选型与方案评估
任务：评估三个无服务器框架用于创业公司的适用性
工具链：
- Pro Search + 代码解释
提示词：比较AWS Lambda、Google Cloud Functions和Azure Functions在以下方面的表现：
- 冷启动时间
- 价格模型
- 社区支持
- 生产环境案例
提供代码示例和性能基准。
- Labs生成对比报告和决策矩阵
"创建一份详细的技术评估报告，包括对比表、成本分析、性能图表和建议"
- Spaces + 团队反馈
将报告分享给技术团队，收集反馈和补充信息
输出：技术白皮书、采购建议、迁移路线图
场景4：投资决策研究
任务：评估某个初创企业的投资潜力
工具链：
- Pro Search + Finance Focus 多维数据聚合
提示词：详细分析创业企业X（包括融资历史、团队背景、市场机会、竞争格局、最近新闻）。评估其融资阶段的合理性和退出前景。
- Deep Research 深度市场分析
"对X企业所在的[行业]进行全面市场研究，包括市场规模、增长率、主要参与者和并购趋势"
- Labs创建投资者演讲稿和数据包
"基于研究，生成投资者演讲大纲、财务预测模板和关键风险评估矩阵"
输出：尽职调查报告、投资论文、财务模型框架
场景5：内容营销和SEO优化
任务：为产品创建一系列SEO优化的博客文章
工具链：
- Pro Search 关键词研究和竞争分析
提示词：分析关键词"AI内容生成"的搜索意图、排名前10的竞争对手内容、以及用户最常见的问题。
- Pages创建优化文章
"创建一篇SEO优化的博客文章：'AI内容生成完整指南2024'。包括H1/H2标题、关键词密度优化、内部链接建议、以及补充图表。"
- Labs生成社交媒体变体
"基于博客文章，为LinkedIn、Twitter、TikTok生成格式优化的内容变体"
输出：优化的长文章、社交媒体内容、关键词研究报告
场景6：产品开发需求收集
任务：为新产品功能收集用户需求和行业最佳实践
工具链：
- Deep Research 行业最佳实践
"深度研究项目管理工具的最新功能趋势、用户最常抱怨的问题、以及新兴的工作流需求"
- Pro Search 竞争对手功能分析
"分析Asana、Monday.com、Notion在协作功能方面的差异和用户反馈"
- Space组织多源见解
创建"产品需求研究" Space，整合用户反馈、竞争分析、行业报告
- Labs生成需求文档
"基于研究创建产品需求文档(PRD)框架，包括用户故事、功能规范、优先级矩阵"
输出：用户需求清单、竞争特性矩阵、产品路线图框架
场景7：法律合规性检查
任务：确保在线商店遵守欧洲电商法规
工具链：
- Pro Search + Academic/Web Focus
提示词：我运营一个在线商店，面向欧洲消费者。请提供GDPR、CCPA、消费者权益法、税收法规的完整合规清单。包括具体要求和最近的执法案例。
- Pages生成合规指南
"创建一份分区的合规指南，按类别组织（数据保护、消费者权益、税收、支付）"
- Labs生成合规自查表
"创建一个可交互的合规检查清单/电子表格"
输出：法律合规清单、政策模板、风险评估
场景8：市场进入策略
任务：规划进入日本市场的本地化战略
工具链：
- Deep Research 市场环境分析
"分析日本[行业]市场的现状、主要竞争对手、消费者偏好、监管环境和进入障碍"
- Pro Search 本地化文化因素
"日本市场中对[产品类型]的文化期望、沟通风格偏好和营销禁忌有哪些？"
- Pro Search 实际案例研究
"列举3-5个成功进入日本市场的外国科技公司的案例，分析他们的策略"
- Labs生成市场进入计划
"创建市场进入计划文档，包括SWOT分析、当地合作伙伴建议、营销策略、风险缓解措施"
输出：市场进入白皮书、本地化建议、合作伙伴资源列表
场景9：技能学习与教程生成
任务：学习Python中的异步编程，从基础到进阶
工具链：
- Pro Search 课程资源发现
"推荐学习Python异步编程的最佳教程、文档、博客和开源项目示例"
- Interactive Mode 交互式学习
创建一个Thread，进行多轮对话：
第1轮："解释Python中async/await的基本概念"
第2轮："这与threading有什么区别？"
第3轮："给我一个现实世界的例子"
- Pro Search + Code Interpreter 代码实验
"为异步数据抓取任务编写Python代码，并解释每一行。我应该如何优化性能？"
- Pages生成学习指南
"将这个Thread转换为结构化的学习指南，包括概念、代码示例和练习"
输出：个性化学习路径、注释代码示例、进度检查清单
场景10：品牌监控与舆情分析
任务：监控品牌在网络上的声誉和消费者情绪
工具链：
- Pro Search 定期舆情快照
"今天关于我们品牌[品牌名]的主要讨论是什么？包括社交媒体、新闻、论坛和客户评价"
- Space组织历史记录
创建"品牌监控-2024年" Space，为每周/每月创建一个新Thread
- Labs生成舆情报告
"基于最近的监控数据，生成舆情分析报告，包括情绪分布、主要话题、关键意见领袖提及"
- Pages发布内部通讯
"将舆情分析转换为高管通讯"
输出：舆情趋势报告、危机预警、品牌健康仪表板
场景11：创意项目构思与制作
任务：为科幻短片开发故事框架和视觉方案
工具链：
- Pro Search 创意灵感和参考
"请收集关于[主题]的科幻故事灵感、视觉参考、叙事结构和已有作品"
- Labs创建创意资产包
"为一部关于[设定]的科幻短片开发：
- 完整的故事框架和剧本
- 9个关键场景的故事板（生成图像）
- 视觉设计指南
- 音效和音乐建议"
- Pages生成制作指南
"将所有创意资产组织成可分享的制作指南"
输出：完整剧本、视觉故事板、制作指南包
场景12：财务规划与个人投资决策
任务：为个人制定财务规划和投资组合策略
工具链：
- Pro Search + Finance Focus 金融产品对比
"比较适合30-40岁高收入人群的投资产品（指数基金、房地产、创业投资），考虑风险和回报"
- Deep Research 财务规划框架
"深度研究适合中等收入家庭的全面财务规划方法，包括应急基金、投资、保险、退休规划"
- Labs生成个性化财务计划
"基于我的[收入/支出/资产]数据，创建5年财务规划模型，包括预算、投资配置、里程碑目标"
输出：财务规划文档、投资建议、财务预测模型
场景13：事件规划与后勤协调
任务：规划一个100人的技术会议，包括日程、讲者、场地等
工具链：
- Pro Search 活动基准和最佳实践
"技术会议的成功举办最佳实践是什么？包括议程结构、讲者遴选、参会者参与、赞助商招募"
- Pro Search 场地和物流
"在[城市]举办100人技术会议的场地选择、供应商、预算基准"
- Labs生成活动规划包
"为我的技术会议生成：
- 完整的议程和讲者列表（基于主题研究）
- 日程表
- 预算和赞助商模型
- 场地检查清单
- 参会者沟通时间表"
- Space协作管理
创建"活动规划" Space，与场地、讲者等利益相关者协作
输出：活动规划文档、预算模型、协调时间表
场景14：数据分析与可视化
任务：分析公司的年度销售数据并生成可视化报告
工具链：
- Pro Search 数据分析方法论
"对于B2B SaaS公司，关键的销售指标和分析框架有哪些？"
- Pro Search + Code Interpreter 数据处理
"分析这个CSV文件（销售数据），计算：
- 按地区的收入分布
- 月度增长率趋势
- 平均交易规模变化
- 新客户 vs 现有客户收入比"
- Labs生成可视化仪表板
"基于销售数据（已上传），创建一个交互式仪表板，显示关键指标、趋势图、地理分布和预测"
- Pages生成执行报告
"为高管团队生成年度销售报告，包括摘要、关键发现、图表和建议"
输出：交互式仪表板、可视化报告、数据洞察清单
进阶技巧与优化策略
1. 提示词工程最佳实践
结构化提示框架（ICKO）
【Instruction】明确指令
您需要做什么？（总结、比较、分析、生成等）
【Context】背景信息
为什么需要？受众是谁？应用场景是什么？
【Knowledge】知识输入
包含任何相关的数据、文档、参考框架
【Output】输出规范
格式（表格、列表、段落）、长度、风格、具体要求
示例对比：
❌ 弱提示词：
告诉我关于气候变化的信息
✅ 强提示词：
【Instruction】为一篇面向高中学生的学术论文创建一个关于气候变化影响的结构化大纲
【Context】这是一篇1500字的科学论文，需要平衡地呈现科学共识和不同观点
【Knowledge】重点关注：温度变化、极端天气事件、海平面上升、生物多样性丧失、经济影响
【Output】用Markdown格式，包括：I级标题（主要章节）、II级标题（小节）、每个章节3-4个关键点、推荐的证据类型
针对不同模型的优化
GPT-5优化：
- 强逻辑推理和多步骤问题
- 详细自然语言解释
- 创意文本生成
- 提示词可以稍长，系统会很好理解
Claude Sonnet 4.5优化：
- 代码生成和技术分析
- 长文本处理和复杂推理
- 精准的结构化输出
- 提供清晰的约束和边界条件
Gemini 2.5 Pro优化：
- 多模式理解
- 实时信息集成
- 视觉元素分析
- 跨学科综合
2. 高效的搜索策略
搜索模式选择矩阵
| 搜索需求 | 推荐模式 | 理由 |
|---|---|---|
| 快速事实（天气、时间等） | 标准搜索 | 秒级响应 |
| 单个话题深入分析 | Pro Search | 数十个源综合 |
| 完整研究报告 | Deep Research | 自主迭代分析 |
| 代码调试 | Pro Search + 代码解释 | 代码执行 |
| 组织信息整合 | Pro Search + Org Files | 内外数据融合 |
| 多格式输出项目 | Labs | 文档、图表、应用 |
迭代搜索策略
第1层：全景探索
Pro Search或Deep Research获取基础概览和主要观点
第2层：定向深化
针对第1层的发现提出具体问题，澄清细节
第3层：关键问题
集中在决策关键点（例："如何选择方案A vs B？"）
第4层：验证和对标
交叉验证信息，对比多个来源的观点
3. 协作和工作流优化
Space权限管理最佳实践
结构化权限模型：
- 查看者(Viewer)：用于外部分享或只读访问
- 贡献者(Contributor)：用于核心团队协作
- 管理员(Admin)：Space所有者
建议配置：
产品团队Space
├─ 管理员：产品负责人
├─ 贡献者：产品经理、设计师
└─ 查看者：工程团队（用于参考）
竞争分析Space
├─ 管理员：市场部负责人
├─ 贡献者：分析师
└─ 查看者：公司高管
文件管理策略
命名规范：
[类别]-[日期]-[版本]-[描述]
示例：
- Sales_2024-Q4_v2_RegionalBreakdown.csv
- CompetitorAnalysis_2024-10-22_v1_ProductFeatures.xlsx
文件组织：
- 类别文件夹（财务、市场、技术等）
- 按季度或项目分组
- 标记最新版本
- 定期清理过期文件
4. 多模型协调策略
任务到模型的映射
需要快速推理 → Sonar
"快速对比这三个选项的优缺点"
需要代码质量 → Claude Sonnet
"为异步数据处理编写生产级代码，包括错误处理"
需要创意思维 → Gemini 2.5
"为品牌创意一个有趣的营销活动概念"
需要总体最优 → Best（自动）
让Perplexity自动为您选择
5. 性能和质量优化
确保答案质量的检查清单
| 检查项 | 标准 | 操作 |
|---|---|---|
| 源的权威性 | 来自官方、学术、新闻机构 | 验证来源链接 |
| 时间新鲜度 | 最近6个月（如无特别时间标记） | 询问"最新信息是什么" |
| 信息平衡 | 多角度、不同观点 | 寻找反方观点 |
| 特异性 | 具体数字、案例、研究 | 要求具体例子 |
| 可验证性 | 能否追溯到原始数据 | 检查引用链 |
处理冲突信息
当不同来源给出矛盾信息时：
提示词模板：
"我注意到关于[主题]的来源A说[观点1]，来源B说[观点2]。
这些看起来相互矛盾。请解释：
1. 为什么存在这个差异？
2. 哪个更可靠，为什么？
3. 我应该如何协调这两个观点？"
6. 创意最大化
通过Pages转换优化内容
最佳转换候选：
- 已经写得很好的Thread
- 包含多个关键点的研究
- 有良好逻辑流的分析
Pages优化步骤：
- 转换为Page
- 检查自动生成的结构
- 重新排序章节以改进叙述流
- 添加关键可视化（图表、图像）
- 提炼每个部分的摘要
- 移除冗余内容
7. 企业级集成
API集成策略
高价值集成点：
- CRM（销售数据与市场分析集成）
- 文档管理系统（内部知识搜索）
- Slack（团队协作通知）
- 数据仓库（与BI工具集成）
数据安全最佳实践
敏感数据处理：
1. 在Enterprise Pro中使用内部知识搜索
2. 利用组织文件功能隔离数据
3. 配置适当的访问权限
4. 定期审计数据访问日志
5. 不在公开搜索中包含PII数据
工作流整合最佳实践
内容创建工作流
研究 → 组织 → 创建 → 优化 → 发布
1. 【研究阶段】
- 使用Pro Search或Deep Research收集信息
- 在Space中整理发现
2. 【组织阶段】
- 在Thread中创建结构化大纲
- 标记关键洞察
3. 【创建阶段】
- Convert to Page生成初稿
- 使用Labs创建补充资产（图表、视觉）
4. 【优化阶段】
- 编辑文本和流程
- 添加图像和媒体
- 验证所有源链接
5. 【发布阶段】
- 设置适当的分享权限
- 导出最终格式
- 跨平台分享
决策制定工作流
问题 → 研究 → 分析 → 建议 → 协作 → 决策
1. 【问题定义】
- 在Space中清晰阐述决策问题
- 邀请相关利益相关者
2. 【研究】
- Deep Research获取市场/行业背景
- Pro Search集中在关键选项
3. 【分析】
- Labs创建对比矩阵
- Pro Search深入每个选项
4. 【建议】
- Pages生成决策文档
- 清晰阐述利弊
5. 【协作】
- 在Space中分享分析
- 收集团队反馈
- 迭代改进
6. 【决策】
- 最终确认选择
- 记录决策基础
学习和专业发展工作流
发现 → 学习 → 应用 → 创建 → 分享
1. 【发现阶段】
- 使用Pro Search找到最佳学习资源
- 创建"学习" Space集中管理
2. 【学习阶段】
- 通过对话Thread进行交互式学习
- 使用Comet浏览器探索源材料
3. 【应用阶段】
- 使用Pro Search + Code Interpreter进行实践
- 在Projects中完成小项目
4. 【创建阶段】
- 使用Labs创建学习总结或教程
- Pages将知识转换为可分享内容
5. 【分享阶段】
- 发布到专业社区
- 为他人创建学习资源
常见陷阱与解决方案
陷阱1：过度依赖单一模型
问题：总是使用同一个模型，忽视其他模型的优势 解决：基于任务特性选择模型，定期尝试新模型
陷阱2：提示词过于简短
问题：问题表述模糊，得到的答案不够精准 解决：使用ICKO框架结构化提示词
陷阱3：忽视源的验证
问题：盲目相信所有答案而不检查来源 解决：养成验证关键声明的习惯，特别是决策关键点
陷阱4：沉重的File管理
问题：Space中的文件堆积混乱，难以查找 解决：实施命名规范和定期整理
陷阱5：低估Labs的时间
问题：认为Labs只需几分钟，实际需要30+分钟 解决：在规划中预留充足的Labs处理时间
快速参考：功能选择决策树
您想做什么？
├─ 快速找到信息
│ └─ 使用【标准搜索】或【Pro Search】
│
├─ 需要深度研究和报告
│ └─ 使用【Deep Research】或【Labs】
│
├─ 在团队中组织知识
│ └─ 使用【Spaces】+ 文件管理
│
├─ 创建内容供外部分享
│ └─ 使用【Pages】
│
├─ 构建数据可视化和应用
│ └─ 使用【Labs】
│
└─ 在浏览时进行研究
└─ 使用【Comet浏览器】
总结与推荐
Perplexity AI从基础搜索到高级项目生成的完整功能体系，为不同用户和场景提供了精细化的解决方案。通过掌握这14个实战场景、理解功能特性、应用进阶技巧，深度用户可以将Perplexity从单纯的搜索工具转化为综合性的研究、创建和决策平台。
核心要点：
- 选择正确的搜索模式以匹配您的需求深度
- 构建协作Spaces以扩大团队效能
- 利用Labs从研究自动生成可交付成果
- 通过Pages和Comet扩展内容和浏览体验
- 不断优化提示词和工作流以提高效率
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Pro 订阅优势回顾
- 无限 Pro Search 和 Deep Research
- 完整 Labs 项目创建功能
- 无限 Spaces 协作
- Pages 发布平台
- 优先级客户支持
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最后更新：2025年10月25日
- 原文作者：知识铺
- 原文链接：https://index.zshipu.com/ai002/post/20251025/Perplexity-AI%E6%8C%87%E5%8D%97%E4%BB%8E%E5%85%A5%E9%97%A8%E5%88%B0%E5%AE%8C%E5%85%A8%E7%B2%BE%E9%80%9A%E7%9A%84%E5%AE%9E%E6%88%98%E6%89%8B%E5%86%8C/
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