🔬 深度研究

这里收录了各类深度研究、技术学习和项目分析的笔记。

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📚 分类目录

十个分类按四个层次组织：先是怎么学与怎么做事的方法，再是支撑工作的技术能力，然后是具体的行业领域，最后落到项目实务。 侧边栏受限于扁平结构无法体现这层分组，此处是完整视图。

一、方法与效率

学习、思考与日常工作的底层方法，适用于其余所有分类。

• 🧠 元认知 — 思维方式、学习方法、认知科学与自我反思
• ⚡ 生产效率工具 — Excel、Canva、Tableau 等办公与数据工具的使用技巧

二、AI 与开发工具

不绑定具体项目的通用技术能力与工作环境。

• 🧠 AI 知识库 — AI 核心概念、技术原理、工程实践、原生产品和学习资源
• 🛠️ 开发环境与基础工具 — 编辑器、版本控制、命令行、数据库与站点工程等通用开发工具指南

三、编程与开发

具体语言与技术栈的系统性笔记。

• 🐍 Python — Python 核心机制、高级特性与工程实践
• 🌐 Web 开发 — 前端框架、后端架构、全栈工程实践

四、行业与政策研究

面向本职工作的领域研究，与 常用参考 的政策原文互为表里：那边收录法规原文，这边是分析框架与方法论。

• 💰 投融资研究 — 项目投融资、资本金、融资结构等研究
• 📜 政策研究 — 政策分析方法论、政策解读框架与行业政策研究
• ⚡ 能源研究 — 能源政策、新能源技术、传统能源转型与能源项目投资

五、项目实务

具体项目的分析与复盘，是上面各类方法在真实案例上的落地。

• 📋 项目研究 — 项目分析、案例研究等

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💡 分组与 _meta.json 的 order 一一对应

各分类 _meta.json 的 order 按十位段预留分组：

段位	分组
1–9	方法与效率
11–19	AI 与开发工具
31–39	编程与开发
51–59	行业与政策研究
81–89	项目实务

新增分类时按所属组取号，组内留出间隔，避免以后插入时全量重排；同时记得回到本页把它列进对应分组。

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研究方法

深度研究注重系统性思考和知识体系构建，通过持续学习和实践积累经验。

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