Kimi-Researcher 完全指南：从申请内测到生成专业报告

Kimi-Researcher 是一款由月之暗面（Moonshot AI）开发的 AI 研究助手，它能帮你搞定复杂的调研任务，从申请内测到生成图文并茂的报告，整个过程都设计得非常用户友好。你只需要清晰地问，它就能深度地搜、聪明地想，最后给你一份万字长文加上可视化图表的研究成果。不过，它现在还处于内测阶段，需要申请才能用，而且每月有使用次数限制。

Kimi-Researcher 入门说明书：从申请到报告生成

1. 如何找到并开始使用 Kimi-Researcher

1.1 访问入口

要开始使用 Kimi-Researcher，首先你得找到它的“大门”。目前，主要有两个官方入口： Kimi 的官方网站 和 微信小程序 。你可以在电脑浏览器里输入 Kimi 的官方网址 https://kimi.moonshot.cn/ ，或者在微信里搜索“Kimi 智能助手”小程序 。这两个入口都能带你找到 Kimi-Researcher。根据一些用户的反馈，网页版的使用体验可能更流畅，功能展示也更全面 。选择哪个入口，就看你是习惯在电脑上搞研究，还是喜欢在手机上随时查点东西。记得，一定要认准官方渠道，这样用起来才放心。

1.2 申请内测

Kimi-Researcher 目前还是个“内部测试版”，不是谁都能直接用的，得先 申请内测资格 。你找到入口后，通常会看到一个“申请内测”或者类似的按钮，点进去填个表就行 。申请表可能会让你提供一些基本信息，比如你的 Kimi 账户（没有的话得先注册一个），还有你希望用 Kimi-Researcher 研究啥问题或者方向 。把这些信息填清楚，有助于开发团队了解大家的需求，也能提高你申请成功的几率。提交之后，就耐心等通知吧。审核可能需要几天时间，比如 3-5 个工作日 。一旦你的账号获得了内测权限，你就会在 Kimi 的对话框下面看到一个“深度研究”的按钮，点它就能开始你的 AI 研究之旅啦 。不过要注意，内测阶段功能和使用可能会有一些限制，比如 每月有 20 次的使用额度 ，而且同时只能进行 1 条任务 。

2. Kimi-Researcher 核心功能详解

2.1 深度研究：让 AI 帮你搞定复杂问题

Kimi-Researcher 的看家本领就是“ 深度研究 ”功能。这可不是简单的关键词搜索，而是一个 AI 自主规划的复杂调研流程 。当你丢给它一个研究问题后，它会像个小侦探一样，一步步帮你把问题搞清楚。首先，它会尝试 澄清问题 ，有时候还会反过来问你几句，确保它真的理解了你想要啥，帮你把问题空间构建得更清晰 。接着，它就开始 深入推理 了，平均每个任务会进行大约 23 步 的思考和分析，力求把问题方方面面都考虑到 。然后，它会 主动出击去搜索 ，平均每个任务会规划大概 74 个 关键词，在互联网上广泛搜集信息（平均能找到 206 个 网址左右），并且能够筛选出信息质量最高的那部分内容（比如，只保留信息质量最高的前 3.2% ），把那些没用的、重复的信息都踢掉 。最后，Kimi-Researcher 还会 自主调用浏览器、代码 等工具，处理原始数据，并自动生成分析结论 。整个过程是端到端自主完成的，最终它会交给你一份详实的深度研究报告，这份报告通常长度在 万字以上 ，并且会引用大量高质量、可溯源的参考文献（平均约 26 个 ）。这种深度研究能力，让它能轻松应对复杂的学术研究、市场分析、政策解读等任务。

2.2 动态可视化报告：清晰呈现研究结果

Kimi-Researcher 不仅文字功底了得，还能生成 动态可视化报告 ，让你的研究结果看起来更直观、更易懂 。这种可视化报告通常采用结构化的排版，里面可能包含了 思维导图、图表 等元素，能帮你一眼就看到研究的核心结论、重要趋势、关键节点或者异常信息 。这样一来，你就不用吭哧吭哧地去读那一万多字的全文，也能快速把握研究的整体结构和核心观点。这对于梳理复杂信息、进行演示汇报等场景，简直是神器。比如，你研究一个市场趋势，可视化报告可能会用折线图展示市场规模的变化，用饼图展示不同细分市场的占比。这些可视化的元素能让复杂的数据和信息一目了然。而且，生成的动态可视化报告通常支持 在线生成链接并分享 ，方便你跟团队成员或客户一起协作和讨论 。这种将深度研究与可视化呈现相结合的能力，是 Kimi-Researcher 的一大特色，极大地提升了研究成果的可用性和沟通效率。

2.3 联网搜索：获取最新最全的信息

Kimi-Researcher 具备强大的 联网搜索 能力，这是它能进行深度研究的重要基础 。跟传统搜索引擎不一样，Kimi-Researcher 的联网搜索不仅仅是简单地给你一堆链接，而是能够主动规划搜索关键词，筛选和整合来自多个数据源（比如搜索引擎、网络社群等）的信息，并结合这些信息进行逻辑分析和总结，最终给你一个相对完整和准确的答案 。更重要的是，Kimi-Researcher 在给你答案的同时，会 标注信息的来源 ，你可以通过角标等方式直接访问原始数据，方便你进行验证和深入查阅 。这种能力确保了 Kimi-Researcher 能够获取到 最新、最全面的信息 ，因为互联网上的信息是实时更新的。比如，你想了解某个行业的最新发展动态，Kimi-Researcher 可以通过联网搜索，找到最新的新闻报道、行业报告、学术论文以及社交媒体上的讨论，并将这些信息整合起来，给你一个全面的概述。这种结合了搜索、整合、分析和溯源能力的联网搜索功能，使得 Kimi-Researcher 在信息获取和处理方面表现出色。

3. 如何使用 Kimi-Researcher 进行研究和生成报告

3.1 输入你的问题或指令

使用 Kimi-Researcher 进行研究和生成报告的第一步，就是在对话框里 输入你的问题或具体需求 。这一步看似简单，但其实非常关键。你问题的清晰度和准确性，直接影响到 Kimi-Researcher 后续的研究方向和结果质量。你得尽可能明确地表达你想要研究的内容。比如，如果你想研究“人工智能在医疗领域的应用”，那么一个更好的提问方式可能是：“请分析当前人工智能在疾病诊断、药物研发和健康管理这三个医疗细分领域的应用现状、主要技术、挑战以及未来发展趋势，并给出相关的案例和数据支持。” 这样的问题就比一个宽泛的“人工智能在医疗领域的应用”具体多了，能引导 Kimi-Researcher 进行更有针对性的研究。在输入问题时，你也可以指定一些特定的要求，比如报告的长度、语言风格（正式、口语化等）、是否需要包含最新的研究数据等 。Kimi-Researcher 会根据你的指令进行深度研究，并努力生成符合你需求的报告。所以，花点时间思考并清晰地表述你的问题，是获得高质量研究成果的重要前提。

3.2 上传本地文件进行分析

除了通过输入问题进行联网研究，Kimi 还支持你 上传本地文件进行分析 ，这大大扩展了它的应用场景 。你可以上传多种格式的文件，包括但不限于 PDF、Word 文档 (doc, docx)、Excel 电子表格 (xls, xlsx)、PPT 幻灯片 (ppt, pptx) 以及纯文本文件 (txt) 。这意味着你可以把已有的研究报告、合同文档、数据集、演示文稿等交给 Kimi 来处理。系统通常对上传文件的数量和大小有一定的限制，比如， 最多可以上传 50 个文件，每个文件不超过 100MB 。上传文件后，你可以指示 Kimi 对文件内容进行特定的操作，比如提取关键内容、总结核心观点、翻译文本（如果文件是外文的）、或者结合文件内容回答你的问题。例如，你可以上传一份长篇的市场分析报告，然后让 Kimi 帮你总结出主要的市场趋势和竞争格局；或者上传一份技术文档，让它解释某个复杂的技术概念。这种结合本地文件进行分析的能力，使得 Kimi 不仅可以作为信息获取工具，还可以作为个人知识库的管理和分析助手。

3.3 指定具体任务

在和 Kimi-Researcher 互动时，除了输入问题，你还可以 明确告诉它你需要执行的具体任务 ，这样能获得更精准的结果 。这意味着你可以对 Kimi-Researcher 的输出进行更细致的控制。例如，你可以指定任务为“ 提取关键内容 ”，那么 Kimi-Researcher 会从大量的信息中筛选出最核心、最重要的部分呈现给你。如果你需要一份总结，可以指定任务为“ 总结 ”，Kimi-Researcher 会尝试用更简洁的语言概括研究结果的核心观点。如果你需要翻译，可以指定任务为“ 翻译 ”，并指明目标语言，Kimi-Researcher 会尽力将相关内容翻译成你需要的语言 。此外，根据 Kimi-Researcher 的功能特性，你还可以指定更复杂的任务，比如让它对比不同来源的信息、分析数据中的模式、或者根据你提供的大纲生成初步的报告框架等。通过明确指定任务，你可以引导 Kimi-Researcher 更好地理解你的意图，并输出更符合你期望的成果。这种灵活性使得 Kimi-Researcher 能够适应更多样化的研究需求和工作场景。

4. 提升 Kimi-Researcher 使用效率的小技巧

4.1 “继续”功能：处理长篇内容不间断

当 Kimi-Researcher 处理非常长篇的内容或者进行复杂的深度研究时，可能会因为各种原因（比如模型单次输出长度限制、处理时间过长等）导致输出中断或者无法一次性完成。这时候，“ 继续 ”功能就派上用场了 。这个功能允许你在上一次输出的基础上，让 Kimi-Researcher 继续完成未完成的部分，或者接着之前的思路进行后续的分析和撰写。点击“继续”按钮，模型会尝试保持思路的连贯性，确保输出的内容是衔接的，而不是重新开始或者出现内容断层。这对于生成长篇报告、阅读和分析超长文档（例如一本书、一份详细的研究报告）等场景非常有用。例如，如果你让 Kimi-Researcher 总结一本几十万字的小说，它可能无法一次性读完并输出完整的总结，而是会分多次进行。在每次输出一部分后，你可以点击“继续”，让它接着上一部分的内容继续阅读和总结，直到完成整个任务。这个功能确保了即使在处理大规模信息时，Kimi-Researcher 也能够有条不紊地进行，并最终交付完整的研究成果。

4.2 常用语功能：设置快捷指令

为了提高和 Kimi-Researcher 的交互效率，你可以利用它的“ 常用语 ”功能 。这个功能允许你设置一些常用的提示词或快捷指令，并把它们保存起来。之后，当你需要再次使用这些指令时，只需要输入几个关键词或者从常用语列表里选择，就可以快速触发相应的任务，而不需要每次都重新输入完整的、复杂的提示词。这就像给你的常用指令设置了快捷键一样，可以大大节省时间和精力。例如，如果你经常需要让 Kimi-Researcher 帮你总结网页文章，你可以设置一个常用语，比如“总结网页”，并将其对应的完整提示词（例如“请阅读以下网页链接的内容，并总结其核心观点，列出关键论据，字数控制在500字以内”）保存起来。下次当你需要总结网页时，只需要输入“总结网页”或者从列表中选择这个常用语，Kimi-Researcher 就会按照你预设的完整提示词来执行任务。你还可以为不同的任务类型设置不同的常用语，比如“翻译英文文献”、“生成周报大纲”、“分析数据趋势”等等。

4.3 角色扮演：让 AI 化身专家助手

Kimi-Researcher 支持“ 角色扮演 ”功能，这意味着你可以让它扮演特定的角色来帮助你完成任务，从而获得更具针对性和专业性的回答 。例如，你可以让 Kimi-Researcher 扮演一位经验丰富的市场分析师，为你分析某个产品的市场前景；或者让它扮演一位严格的面试官，向你提出某个职位的面试问题；甚至可以让它扮演一位特定领域的专家，如法律顾问、金融顾问、技术专家等，为你提供专业的建议和解答。通过角色扮演，你可以引导 Kimi-Researcher 从特定的视角和知识背景出发来思考问题和组织答案，使其输出更符合特定场景的需求。例如，如果你问一个关于法律合同的问题，让 Kimi-Researcher 扮演“律师”角色，它可能会更侧重于分析合同条款的法律效力、潜在风险等；而如果让它扮演“商务谈判专家”，它可能会更侧重于分析合同中的商业利益和谈判策略。要实现角色扮演，你通常需要在提示词中明确指定角色，例如：“你现在是一位资深的数据科学家，请帮我分析以下数据集，并指出其中存在的异常模式和潜在的价值信息。”

5. 重要提示：关于信息准确性的校验

尽管 Kimi-Researcher 在设计上力求提供准确和可靠的信息，并且在研究过程中会主动筛选高质量信源并支持信息溯源 ，但作为使用者，我们仍然需要对它提供的信息和分析结论保持审慎的态度，并进行必要的 验证与校验 。AI 模型，尤其是基于大规模语言模型的系统，在处理信息时仍有可能出现偏差、遗漏甚至“幻觉”（即生成看似合理但实际不准确或不存在的信息）。因此，对于 Kimi-Researcher 生成的深度研究报告、数据分析结论或任何关键信息，建议你结合自身的专业知识、交叉参考其他可靠信息来源进行独立的判断和核实。特别是对于涉及重要决策、专业领域知识或具有法律效力的内容， 人工审核和校验更是必不可少的一环 。你可以通过点击报告中引用的来源链接，直接访问原始信息进行核对 。同时，也要意识到 Kimi-Researcher 的知识截止日期是训练数据更新的时间点，对于此后发生的新事件或最新研究进展，它可能无法及时掌握。因此，在依赖 Kimi-Researcher 提供的信息时，务必保持批判性思维，将其视为一个强大的辅助工具，而不是绝对权威的最终答案。