面试里最弱的一句话就是”我看过你们网站”。真正有用的公司研究，是找出 3 件具体且重要的事——一个产品决策、一次市场动作、一项近期变化——再把它们变成只有内部人才想得到的谈资和反问。
下面这 12 个模板就是干这件事的。每个都明确说清你要什么，让模型给出具体信息，而不是一段官网式的套话总结。
一句话总结
- 凡涉及时效性内容（近期融资、发布、人事变动），一定用带联网搜索或 Deep Research 的模式。没联网的纯聊天会一本正经地编日期和数字。
- 截至 2026 年 6 月，做多源竞争对手简报，Gemini Deep Research（Google AI Pro，$19.99/月）最强；ChatGPT Deep Research（Plus，$20/月，每月 10 次）紧随其后、读起来更像叙述；Claude 配联网搜索则擅长简洁、引用扎实的总结。
- 每个研究 Prompt 结尾都要加一条「列出待核实清单」的指令。然后把日期、人数、高管姓名拿去和公司官网、LinkedIn、上市公司财报（10-K）交叉核对。
- 重要面试预留 60–90 分钟，再多回报会快速递减。
适合哪些人
准备面试的候选人、给目标公司做 networking 的人，以及想在第一次通话前握有筹码的薪资谈判者。
先选对 AI（2026 年 6 月）
公司研究是少数几个「选哪个模型、用哪个模式」和「写什么 Prompt」同样重要的求职任务。核心差别在于：模型能不能真的联网抓取并综合多个来源，还是只在背诵过时的训练数据。
| 工具 / 模式 | 最适合 | 所需套餐（2026 年 6 月） | 备注 |
|---|---|---|---|
| Gemini Deep Research（Gemini 3.1 Pro） | 多家竞品简报、深度挖掘 | 免费（每月 5 次）或 Google AI Pro $19.99/月（额度高得多） | 研究深度最强；连上 Workspace 后可调取 Gmail / Drive / Docs |
| ChatGPT Deep Research（GPT-5.5） | 结构化的 90 天新闻 + 风险报告 | Plus $20/月（每月 10 次）；Pro $100（50 次）/ $200（250 次） | 免费版和 Go（$8）没有；读起来更像一篇叙述式简报 |
| ChatGPT 联网搜索（GPT-5.5） | 快速核实、单点问题查询 | 免费版或任意付费版 | 比 Deep Research 快；适合面试当天再扫一遍 |
| Claude（Opus 4.7 / Sonnet 4.6） | 简洁、引用扎实的总结；解析 10-K | Pro $20/月 | 100 万 token 上下文，一次粘贴整份年报都装得下 |
实用打法：重活用 Deep Research 模式（Gemini 或 ChatGPT）跑一遍，再把结果粘进 Claude，让它压成一页纸简报加一份待核实清单。这种双模型工作流，比任何单次聊天都强。
不管用哪款工具，有一条铁律：只要 Prompt 要日期、数字或姓名，而模型没有联网，就把输出当草稿。模型会编错高管头衔和融资轮次。下面每个模板结尾都带核实指令，原因就在这里。
Prompt 结构
每个公司研究 Prompt 都该带这六个要素：
- 角色——候选人、HM、recruiter；指明 AI 扮演谁。
- 上下文——目标岗位、公司、级别、你的背景。
- 目标——一个交付物：分析、话术、答案或计划。
- 限制——字数、禁用短语、必含事实、“标注来源”。
- 语气——自信 / 好奇 / 克制；挑 2–3 个锚定。
- 示例——贴 1–2 段你过往的答案，或一小段你的语气样本。
12 个可直接复制的 Prompt 模板
每个模板里，把 [方括号] 占位符换成你的信息。研究分量重的（1、2、3、6、11）请在联网或 Deep Research 模式下跑。
1. 60 分钟 briefing
Company: [company]. Use web search. Write a 60-minute research briefing:
(1) What they make + for whom, (2) Stage / size / funding, (3) 3 specific
recent moves (product / hire / partnership) with source links and dates,
(4) Strategic risks they face, (5) 3 questions an inside engineer might be
debating right now. Don't invent — write "[verify]" anywhere you're unsure.替换： company
2. 能点名的 3 件事
Find 3 specific things about [company] I can name in an interview: a shipped
feature, a public talk or blog post, a recent hire or departure. For each:
source link + how I'd connect it to my background as a [your role/background].替换： company、你的角色/背景
3. 产品 / 市场定位
Map [company] against 3 named competitors. For each axis (target audience,
pricing, scope, geography), say who wins. Output the position they'd describe
themselves as vs. the position competitors might describe them as.替换： company
4. 文化信号
From these public sources [paste links] (engineering blog, hiring page,
Glassdoor highlights), extract 5 culture signals (decision-making, hours,
transparency, growth path, conflict). Mark each: well-supported / weak.替换： 公开源链接
5. 我要加入的小组
Within [company], the team is [team], led by [leader]. From public signals
(blog, talks, LinkedIn posts), what does this leader value? What's their
recent focus? Anything they've published I should reference?替换： company、team、leader
6. 近期新闻
Last 90 days, using web search: what newsworthy events at [company]? Funding,
hires, departures, launches, controversy. For each: link + date + relevance
to my role as [your role]. Skip routine PR.替换： company、你的角色
7. 战略风险
What are 3 strategic risks [company] faces in the next 12-24 months?
(Competitor, regulatory, hiring, churn.) For each: how my role as [your role]
could be part of addressing it.替换： company、你的角色
8. 反问问题
Based on my research notes below, generate 8 questions to ask interviewers at
[company]. Vary them: strategic, role-specific, team-specific, personal-growth,
culture-test. Skip anything answered on their website. Notes: [paste notes].替换： company、notes
9. recruiter 通话准备
Generate a 1-page brief for my recruiter call: (1) Company TL;DR, (2) What I
find compelling, (3) 1 question I want answered, (4) 1 concern to validate,
(5) Salary range from my own research with the sources I used.替换： 无（先把你的原始笔记粘进去）
10. 终轮 talking points
Final-round panel at [company]. From my research, prep 4 talking points:
(a) something I'd build or fix first, (b) a problem I notice from outside,
(c) a question for the most senior interviewer, (d) a tactful follow-up to
send after.替换： company
11. 10-K / 财报视角
If [company] is public, summarize their last 10-K / annual report in 6 bullets:
revenue mix, growth rate, biggest risks, segment shifts, R&D priorities, exec
changes. Then name the 1 metric most relevant to my role as [your role].替换： company、你的角色
12. 事实校对
Here are my current research notes: [paste notes]. Flag every specific claim
(date, number, name, title) I should verify before walking in. Output a
verify-list ordered by interview impact, with where to confirm each one.替换： notes
容易踩的坑
- 没具体上下文（公司 / 岗位 / 级别）——输出泛泛。
- 让 AI “诚实”却不给真实经历——它会替你编故事。
- 所有公司一个答案——同一组面试官会互通。
- 没语气锚——答案没张力。
- 时效性内容不联网——模型会编日期、人数和融资。
- 初稿当终稿——初稿读着像 AI；要用你自己的语气重写一遍。
一套真能用的 60 分钟流程
- 第 0–25 分钟——在 Deep Research 模式下跑模板 1。快速浏览简报，标出所有
[verify]处。 - 第 25–40 分钟——跑模板 3 和 6，看竞争定位和近期新闻。自己点开来源链接，别盲信摘要。
- 第 40–55 分钟——把综合笔记喂给模板 12，再把待核实清单里最关键的 5 项拿去和 LinkedIn、公司博客核对，上市公司就查 10-K。
- 第 55–60 分钟——跑模板 8，把核实过的事实变成 8 个问题。挑出最尖锐的 3 个。
AI 那一侧的细节，可以看我们的 AI 公司 + 岗位研究指南 和 用 AI 整理市场研究。第 9 步要查美国薪资基准时，levels.fyi 和 Glassdoor 是常用起点——记得用 2–3 个源交叉验证。
FAQ
- recruiter 看得出 AI 写的答案吗？ 答得通用就看得出。只有你才知道的具体信息——你会先做的某个功能、点名的某个竞争风险——就是解药。
- 公司研究该用哪款 AI？ 截至 2026 年 6 月，多源深度上 Gemini Deep Research（Google AI Pro，$19.99/月）领先；ChatGPT Deep Research（Plus，$20/月）紧随其后、更偏叙述；Claude 最适合简洁、引用扎实的总结和解析整份 10-K。
- 一定要付费套餐吗？ 免费档也够用：Gemini 每月送 5 次 Deep Research，ChatGPT 免费版有联网搜索但没有 Deep Research。如果一个月有不止一两场认真面试，$20 的套餐就值回票价。
- 研究多深算够？ 重要面试 60–90 分钟。再往上回报递减——把时间花在练答案上更划算。
- levels.fyi / Glassdoor 的数字能信吗？ 当 baseline 能信，但有保留。用 2–3 个源交叉验证，优先看近期、岗位和地区都对得上的数据点。
- 终轮前要刷几遍研究？ 面试当天再快速扫一遍上周的新闻或发布即可，最好用快速联网搜索模式，而不是跑一整次 Deep Research。