在开始动笔之前，我们需要先理清思路，并把合适的AI得力助手请进工具箱。磨刀不误砍柴工，前期的准备决定了后续写作的流畅度。
一、写论文前的准备工作
1. 明确论文定位
不同类型的论文，它的核心发力点和所需的AI辅助侧重点都不相同。
①实证研究（数据驱动）：灵魂在于研究方法、数据处理与结果解析。
AI助力点：统计代码生成、图表可视化、数据规律归纳。
②综述论文（文献驱动）：考验文献搜集的广度和逻辑整合能力。
AI助力点：海量文献初筛、知识图谱构建、核心观点聚类。
③理论型论文（逻辑驱动）：强调深度的思想推演和概念创新。
AI助力点：优化语言表达、梳理论证框架。但理论深度需要自己把控。
2. AI专属工具箱
二、10小时SCI论文实战拆解
1. 选题和文献综述
锁定研究空白，快速吃透领域前沿进展。
Prompt：①文献查找：借助Connected Papers输入核心关键词（如“深度学习在医疗影像中的应用”），揪出那些具有高影响力的“节点文献”。
②找研究空白：“这里有10篇医学影像AI诊断领域的顶会/顶刊文献（附DOI）。请帮我提炼出目前存在的3个主要研究空白，并按‘创新性与可行性’进行排序。要求：每个空白点需用2篇文献作为支撑，并简述填补该空白的学术价值。”
写综述的三个步骤：用权威数据或顶刊观点开篇，点明该问题的紧迫性与研究价值。不要写成按时间报流水的“流水账”，要按“流派/方法”进行归类。客观评述各流派的贡献与痛点。结尾必须引出你自己的研究——为了解决上述未克服的局限，本研究的方法有何突破？
注意避坑：优先死磕被引量破百的经典文献。从第一天起就用Zotero或EndNote管理文献，否则后期调整格式会让人崩溃。
2. 大纲和初稿生成
搭建严谨的学术框架，填充连贯科学的内容。
Prompt：①大纲定制：“请为一篇关于 [你的主题] 的实证研究生成SCI标准大纲，需包含：理论背景、假设推演、实验方法、数据分析及讨论展望。请确保逻辑层层递进。”
②引言（Introduction）：向AI下达指令时，要求其遵循漏斗状逻辑（由大及小）：背景重要性➔现有研究瓶颈➔瓶颈导致的后果➔本文的创新破局点。明确拒绝机械式的“AI套话”（如“总而言之”、“众所周知”）。
③方法（Methods）：要喂给AI详尽的实验细节。数据采集：样本量、仪器型号、环境参数、抽样方案。数据处理：预处理手段、算法模型、交叉验证方法。指令要求： “请用客观、第三人称的学术口吻重写以下实验步骤，确保方法具备完全的可重复性。”
注意避坑：交叉使用不同的模型（如DeepSeek写逻辑，ChatGPT调语感），能有效抹除单一AI的行文痕迹。
3. 让数据说话
高效完成统计检验，客观精准地呈现研究发现。
Prompt：①代码自动生成：“我需要用Python对以下格式的数据 [描述数据结构] 进行双因素方差分析（ANOVA）。请提供完整代码，并包含缺失值处理和残差正态性检验步骤。”
②结果（Results）描述：喂给AI你的统计表格，并要求它：“根据以下数据表格撰写‘结果’部分。要求：客观陈述发现，必须包含效应量（Effect Size）、P值等核心统计指标。对比不同模型时，用数据说明最优模型的具体提升幅度（如降低了15%误差）。表述需严谨克制，不加主观评论。”
注意避坑：AI仅用于辅助代码撰写和语言组织，不能让AI编造或篡改数据。结果部分只说“是什么”，把“为什么”留给下一节的讨论部分。
4. 讨论和结论
拔高文章的理论深度，真诚面对研究局限。
Prompt：①高水平讨论：“结合我的研究结果[简述核心发现]，请帮我与经典文献 [插入文献A/B] 进行横向对比。请从‘方法学差异’和‘内在理论机制’两个维度，深挖这些异同点产生的原因。最后，提炼出本研究对现有理论框架的修正意义。”
②结论：“请帮我总结全文。按以下层次输出：变量关系与核心机制的客观规律；理论层面的突破与实践应用价值；客观陈述研究的适用范围与潜在误差来源（局限性）；对未来跨学科验证或新技术应用的展望。”
AI生成的讨论比较空泛，你要把“个人的独立思考”和“学术界的争议点”融入其中。敢于坦诚地剖析局限性（比如样本偏倚、未控制的混杂变量），反而能体现你作为学者的严谨与真诚。
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