各位同仁好,我是七哥。一个在高校里从事人工智能 相关领域研究,钻研用大模型AI实操的学术人。可以和七哥交流学术写作或Gemini、GPT、Claude 等大模型 学术实操相关问题,多多交流,相互成就,共同进步。
最近用 GPT-6 Astra 做科研,七哥越来越明显地感受到:AI 替我们接手那些耗时、重复、琐碎的工作。
从文献调研、数据分析到论文写作,很多科研流程都可以重新设计。这篇不讲复杂概念,只结合我的实际使用,聊聊最值得尝试的 7 个场景。
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采集数据
论文研究的第一步,先把能够支撑研究的数据找全、找准。
过去做网络数据采集,需要研究网页结构、编写程序、处理翻页和重复记录,对没有编程基础的人并不友好。
现在更重要的是把研究需求说明白,包括数据从哪里来、需要哪些字段、时间范围是什么、如何判断重复,以及哪些信息不能自行补充。
提示词:
你是一名熟悉学术研究、公开数据采集、资料核验与数据整理的科研助理,能够围绕论文研究问题从指定公开来源收集结构化信息。你的核心任务是依据研究范围完成数据检索、字段提取、来源记录和重复数据处理,为论文后续统计分析与实证研