Wide Research

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****: https://manus.im/share/IXdMjxObbFKbIjUUkBk4EH?replay=1 Perché Funziona:

• Nessun altro strumento AI può gestire questa scala
• Ogni ricercatore ottiene una ricerca indipendente e approfondita
• Generazione automatica di tabelle con tutti i campi compilati
• Qualità costante dal ricercatore n. 1 al n. 250

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Esempio 2: Confronto di 100 Modelli di Sneaker

Output: Tabella di ricerca di mercato completa con 100 prodotti Riproduzione: https://manus.im/share/3zvs5smekSmn4lS14n9QNg?replay=1 Perché Funziona:

• Analisi approfondita di ogni prodotto in modo indipendente
• Estrazione di dati strutturati su larga scala
• Organizzazione e ordinamento automatici
• Nessun degrado della qualità su 100 elementi

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Esempio 3: Analisi delle Tempistiche AGI

Output: Analisi completa con visualizzazione dei dati Riproduzione: https://manus.im/share/GajPnKzrpM4pEbpcrKDmx0?replay=1 Perché Funziona:

• Sintetizza informazioni da decine di fonti
• Crea rappresentazioni visive dei risultati
• Identifica schemi e valori anomali
• Fornisce un riepilogo basato su prove

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Esempio 4: Ricerca di 20 Biografie

Output: 20 biografie complete con struttura coerente Riproduzione: https://manus.im/share/ayLBetEJkfSIVuWKo2toPn?replay=1 Perché Funziona:

• Ogni biografia ottiene una ricerca approfondita e indipendente
• Struttura coerente in tutti i profili
• Analisi approfondita di più fonti per persona
• Nessuna scorciatoia o contenuto generico

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Esempio 5: Modifica in Batch delle Immagini del Profilo LinkedIn

Output: 50 immagini del profilo modificate professionalmente Replay: https://manus.im/share/5iT2464ldyvdf1FMxUOCsW?replay=1 Perché Funziona:

• Sostituisce gli strumenti micro-SaaS per l’elaborazione batch delle immagini
• Modifica coerente applicata a tutte le immagini
• Pipeline automatizzata di download ed elaborazione
• Risultati professionali su larga scala

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Esempio 6: Estrai la Libreria di Prompt GitHub

Output: Database strutturato di oltre 100 prompt Replay: https://manus.ai/share/wxTg2q4hV6GN4YY4KnQeFx?replay=1 Perché Funziona:

• Estrae e struttura le informazioni su larga scala
• Categorizzazione e tagging automatizzati
• Crea un database organizzato e ricercabile
• Gestisce complesse attività di web scraping

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Casi d’uso per Categoria

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Perché Wide Research rispetto ad Altri Strumenti

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Quando Usare Wide Research

Perfetto Per:

• Intelligence competitiva (analizzare oltre 50 concorrenti)
• Ricerche di mercato (confrontare oltre 100 prodotti)
• Ricerche accademiche (rivedere oltre 30 articoli)
• Generazione di lead (ricerca di oltre 200 potenziali clienti)
• Creazione di contenuti (generare oltre 20 elementi simili)
• Estrazione di dati (raschiare e strutturare oltre 100 pagine)
• Elaborazione batch (modificare oltre 50 immagini/file)

Non Ideale Per:

• Analisi singola approfondita (usa la modalità Agente standard)
• Attività che richiedono dipendenze sequenziali
• Ricerca interattiva in tempo reale
• Attività con meno di 10 elementi

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Suggerimenti per Risultati Migliori

Sii specifico sulla struttura:

• ✅ “Crea una tabella con le colonne: nome, azienda, ruolo, email, LinkedIn”
• ❌ “Ricerca queste persone”

Specifica la scala in anticipo:

• ✅ “Analizza tutte le 100 aziende in questa lista”
• ❌ “Analizza alcune aziende”

Descrivi il formato di output desiderato:

• ✅ “Organizza in un foglio di calcolo ordinabile con filtri”
• ❌ “Dammi i risultati”

Includi criteri di valutazione:

• ✅ “Valuta ciascun prodotto in base a: prezzo, caratteristiche, recensioni, disponibilità”
• ❌ “Confronta questi prodotti”

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Domande Frequenti

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