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商品描述
本書並不是一本簡單講“ 如何用AI寫論文”的工具書 ，也未將AI包裝成捷徑。相 反，本書 關心的是：在AI 時代，如何重新構建科研能 力的底層結構，並讓這種能 力被AI正確放大。本書回歸 科研的底層邏輯，圍繞規範 性、學科性與學術性，構建 出“能力—方法—AI協同”的 系統路徑：用提示詞表達思 考，用工作流組織過程，用 智能體推動任務，實現從“ 人驅動AI”到“人與AI協同科 研”的轉變。本書適合本科 生、研究生、教師及科研人 員閱讀，幫助讀者解決“不 會選題、問題不聚焦、創新 難落地”等難題，寫出真正 有價值的高質量學術論文。
目錄大綱
第1篇 AI寫作範式
第1章 AI工具適配：創新與規範的融合
1.1 AI的質變過程
1.1.1 ChatGPT掀起AI預訓練熱潮
1.1.2 DeepSeek開啟推理革命
1.1.3 AI助力學術論文寫作
1.2 AI大模型的選擇
1.2.1 AI大模型差異對比
1.2.2 AI大模型適配方案
1.3 AI智能體正在改變科研方式
1.3.1 從工具走向智能體的能力進化
1.3.2 智能體進入科研執行體系
1.3.3 科研走向系統與認知回歸
第2章 AI寫作範式：科研能力的實踐路徑
2.1 基於科研能力的AI寫作範式
2.1.1 從AI工作原理到AI“幻覺”
2.1.2 從科研能力到AI寫作原則
2.2 基於AI寫作原則的提示詞方法
2.2.1 輸入文本精準化之法：資料投餵法
2.2.2 輸入需求清晰化合劍：要素組合法
2.2.3 輸入需求清晰化之術：分步指令法
2.2.4 輸出結果疊代化之器：多輪優化法
第3章 AI賦能寫作：學術論文三項標準
3.1 引入案例：開題報告的價值與常見問題
3.1.1 開題報告的價值
3.1.2 開題報告的常見問題
3.2 學術論文三大痛點：理論—問題—創新
3.3 從科研能力到學術論文三項標準
3.3.1 標準1：遵循規範性
3.3.2 標準2：適切學科性
3.3.3 標準3：符合學術性
第2篇 學術論文四大目標
第4章 加強知識儲備與深入問題
4.1 構建研究框架
4.1.1 構建思路與邏輯
4.1.2 概念拆離法
4.1.3 層次分解法
4.1.4 拆分組合法
4.1.5 AI輔助構建研究框架
4.2 獲取高價值文獻
4.2.1 高質：增加文獻儲備
4.2.2 全面：采用滾雪球法
4.2.3 前沿：借助AI學術工具
4.3 深入問題的三種方法
4.3.1 方法1：學術史梳理
4.3.2 方法2：橫向聯想
4.3.3 方法3：情境對比
第5章 註入創新的四種方法
5.1 維度轉換法：概念重塑
5.1.1 維度轉換法的目標與操作步驟
5.1.2 AI賦能概念重塑
5.2 負面啟發法：命題突破
5.2.1 尋找三類矛盾
5.2.2 AI賦能命題突破
5.3 應用拓展法：邊界重構
5.3.1 理論邊界的突破口
5.3.2 應用拓展法案例
5.3.3 AI賦能邊界重構
5.4 邏輯調優法：邏輯驗證
5.4.1 數據獲取的可靠性與交叉驗證
5.4.2 實驗設計的對照組與控制交互因素
5.4.3 數據分析的多維度與動態性考量
5.4.4 分析結論的統一性與邏輯
第6章 提升理論價值與現實貢獻
6.1 理論價值：做好文獻的“綜”與“評”
6.1.1 文獻“綜”與“評”的三個標準
6.1.2 文獻綜述的四條邏輯路線
6.1.3 文獻評述的批判與創新
6.1.4 AI賦能撰寫文獻綜述
6.2 現實貢獻：寫好開題或引言
6.2.1 分層級視角：分層次結構
6.2.2 講歷程視角：理歷史脈絡
6.2.3 談作用視角：看實際效果
6.2.4 找問題視角：抓現實痛點
6.2.5 AI助力挖掘現實貢獻
第3篇 AI寫作工作流
第7章 堅守學術誠信：AI寫作工作流的分拆價值
7.1 科研鏈條：遵循寫作邏輯
7.2 質量保障：拆分任務管理
7.3 嚴謹治學：防止“黑箱”寫作
第8章 實現學術目標：AI寫作工作流的學術價值
8.1 基於倒金字塔模型的AI寫作工作流：提升學術價值
8.1.1 從興趣到題目：知識儲備
8.1.2 從題目到問題：深入問題
8.1.3 從問題到難題：註入創新
8.1.4 從難題到數據：提升價值
8.2 基於倒金字塔模型的AI寫作工作流：實戰案例
第9章 AI科研智能體：讓AI完成科研任務
9.1 為什麼需要智能體
9.2 智能體是如何工作的
9.2.1 智能體的技術基礎：從推理到行動
9.2.2 智能體如何完成任務：從一次生成到持續收斂
9.2.3 智能體搭建：從提示詞設計到多智能體協作
9.3 科研智能體案例與實踐
9.3.1 選題構思智能體：從研究興趣到研究問題
9.3.2 文獻綜述智能體：從文獻獲取到認知構建
9.3.3 研究設計智能體：從研究問題到研究方案
9.3.4 數據分析智能體：從數據處理到結果解釋
9.3.5 自建科研智能體：從使用工具到構建系統
9.4 展望：AI賦能科研的新階段與人機協作的未來
