企业官网建设流程全解析

一句话：让AI写论文最大的痛苦不是"写不出来"，而是"写出来不对"——基准回归给了，平行趋势忘了；引言写了，但没回答"为什么读者要关心"；降重降了三轮，发现第三版比第一版还像AI写的。这些痛苦的根源是同一个：AI知道"怎么写一句"，但不知道"一篇论文的完整骨架长什么样"。Skill就是那张骨架图。

01 核心矛盾：AI会造句，但不会搭骨架

1.1 "挤牙膏"困境

你让AI写DID分析的论文，它给了基准回归就停了。你说"平行趋势呢"，它补一个。“安慰剂检验呢”，再补一个。“异质性分析呢”，又补一个。

这不是AI笨，是AI没有"一篇完整实证论文应该包含什么"的全局认知。它像是一个会砌砖的工人，但没有建筑图纸——你指哪它砌哪，但不会主动搭房梁。

1.2 解决方案：Skill = 方法论操作手册

Skill的本质不是"让AI写代码"，而是"让AI知道完整流程"。一个DID论文的Skill会告诉AI：

引言（Keith Head五要素） → 文献综述（定位缺口） → 数据与变量（描述统计+Table 1） → 识别策略（为什么DID合适+平行趋势） → 基准结果（主系数+标准误+显著性） → 稳健性检验（4-6种：换样本/换窗宽/安慰剂/...） → 异质性分析（ subgroup + 机制检验） → 结论与政策含义

有了这张骨架图，AI才知道"该填什么肉"、“什么时候该停