必须启用Wide Research并行机制并关闭Auto-Role Assignment，按结构化指令对比12所MBA院校的学制学费、课程逻辑、起薪中位数及校友网络证据，配置48或192子Agent并锁定/放开数据源，执行后生成Excel、热力图与可编辑Markdown报告。
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要用Manus Pro版完成全球顶尖MBA项目横向对比研究，必须绕过默认的单线程调研模式，直接调用Wide Research底层并行机制——否则耗时将从分钟级拉长至数小时，且结果碎片化、不可比。
启动Wide Research任务前的关键准备
打开Manus Pro控制台，在左上角点击「New Wide Research」按钮，而非常规的「New Chat」或「New Agent」。
在弹出的模态框中，【必须手动关闭“Auto-Role Assignment”开关】——Wide Research默认会为每个子Agent分配固定角色（如Researcher/Analyzer/Summarizer），但MBA项目对比需所有Agent具备同等维度解析能力，角色固化会导致课程结构、师资背景、校友网络等关键字段漏检。
粘贴如下结构化指令（注意保留换行与空格）：
“横向对比以下12个MBA项目：哈佛HBS、斯坦福GSB、沃顿、INSEAD、LBS、HEC Paris、IESE、CEIBS、交大高金、交大安泰、复旦管院、thep-MBA。每项输出必须包含：①学制与学费（标注币种及年份）、②核心课程模块命名逻辑（非罗列，要归纳关键词如‘金融×AI’‘本土实践嵌入式’）、③近3年毕业生平均起薪中位数（注明统计口径）、④校友网络活跃度证据（如LinkedIn群组规模、年度峰会频次）。”
配置子Agent并发规模与数据源策略
方法一：保守精准型（适合首次验证）
在「Agent Count」滑块设为48，勾选「Strict Source Locking」→ 仅允许访问AACSB官网认证页、各校MBA项目官网“Class Profile”和“Employment Report”PDF、Financial Times 2025 MBA Ranking原始数据集。
方法二：广域扫描型（适合深度挖掘隐藏指标）
将Agent Count拖至192（当前实测稳定上限）→ 取消所有Source Locking → 启用「Cross-Reference Mode」→ 此时每个Agent会同步抓取学校官网、校友LinkedIn公开档案、第三方教育平台（如Poets&Quants）报道、甚至日本经济新闻对thep-MBA的专题访谈文本。
【注意：启用Cross-Reference Mode后，必须在指令末尾追加“拒绝任何未标注来源的薪酬数据，若某项目缺失FT排名则跳过该字段不补全”】——否则Wide Research会自动用插值法伪造缺失值，导致thep-MBA等非英语授课项目的薪资数据失真。
执行与结果校验操作流
第一步：点击「Launch Wide Research」后，观察右上角实时状态栏——当显示“12/12 Projects Initialized”且子Agent图标全部变为蓝色脉冲状态时，说明12个项目已均分至各Agent，未出现任务堆积。
第二步：等待进度条达85%时，手动暂停一次→ 点击「View Live Streams」→ 在弹出的12个并行窗口中，快速扫视thep-MBA窗口的“Alumni Network Evidence”字段——若显示“LinkedIn: 2,147 members (2026.05)”而其他项目均为“N/A”，说明日文源数据已成功解析，可继续运行。
第三步：全程无需干预，待进度条满格后，系统自动生成三类交付物：①横向对比Excel（含所有12项目24项指标）、②差异热力图（自动标红交大高金“AI4U课程占比68%”与thep-MBA“本土案例覆盖率92%”的断层差）、③可编辑的Markdown报告（标题层级严格按“项目名称→核心维度→证据链”展开）。
第四步：将生成的Markdown报告拖入Manus Pro内置编辑器→ 光标定位到“交大安泰 vs 复旦管院”章节→ 按Ctrl+Shift+R触发「Dimensional Rebalance」→ 输入“强化人文素养对长三角制造业高管晋升率的影响权重”，系统即刻重跑该局部对比，12秒内输出修订版段落。
