AI写论文提示词有哪些，分别对应引言、方法、结果等不同部分？

写论文就像一场长跑，每个阶段都有不同的挑战。把AI当作一个辅助工具，而不是代笔，能让这场长跑轻松不少。关键在于，你要像训练一个实习生一样，给它清晰、具体的指令。不同部分，指令（也就是提示词）完全不一样。下面我就分段聊聊，每个部分该怎么用提示词。

引言（Introduction）：搭好舞台，讲清故事背景

引言的目的是告诉读者，你这项研究不是凭空冒出来的。你需要讲清楚三个问题：1）这个领域现在是什么状况？2）还有哪些问题没解决（也就是研究空白）？ 3）你的研究打算怎么解决其中一个小问题？

所以，给AI的提示词也要围绕这三个目标。别指望一条指令就生成完美的引言，最好分步进行。

第一步：文献综述与背景生成

很多人觉得文献综述痛苦，AI在这方面确实能帮大忙。但你不能直接说“帮我写个文献综述”，这样出来的东西很空洞。你要让它扮演一个角色，并且给它具体的范围。

• 基础提示词：
  你是一名[你的研究领域，比如“神经科学”]的研究员。请总结一下关于[你的具体课题，比如“运动对海马体神经发生的影响”]这个主题的最新研究进展。请重点关注以下几个方面：[方面一，如“关键分子机制”]、[方面二，如“对学习记忆的影响”]和[方面三，如“不同运动模式的差异”]。请用中文撰写，并列出5-7篇关键的参考文献。

• 为什么这么写？

  • 角色扮演：“神经科学研究员”这个角色设定，能让AI的语言风格更贴近学术写作。
  • 明确范围：限定了“运动对海马体神经发生的影响”这个具体课题，避免了泛泛而谈。
  • 指定要点：要求关注特定方面，能让生成的内容更有条理，直击核心。
  • 要求参考文献：虽然AI给出的文献需要你自己去核实真伪，但这个指令能强迫它基于一些“依据”来写作，而不是凭空捏造。

第二步：识别研究空白

背景资料有了，下一步就是找到切入点。你需要AI帮你分析，现有研究还有什么不足。

• 进阶提示词：
  基于上面总结的文献，你认为在“[你的具体课题]”这个领域还存在哪些研究空白或争议点？ 请用列表形式清晰地展示出来，并对每个空白点做简要说明，解释为什么它值得进一步研究。

• 为什么这么写？

  • 承上启下：“基于上面总结的文献”这句话很重要，它让AI的工作有连续性。
  • 直接提问：直接问“研究空白或争议点”，目标非常明确。
  • 要求格式：“列表形式”能让结果一目了然，方便你快速筛选。

第三步：草拟引言框架

现在，背景和问题都有了，可以开始搭引言的架子了。

• 整合提示词：
  现在，请帮我草拟一个研究论文的引言部分。结构需要遵循“倒三角”原则：
1. 从宏观背景（例如，“大脑健康与体育锻炼的重要性”）开始。
2. 接着，聚焦到具体领域（例如，“运动对海马体功能的调节”），并总结现有研究的关键发现。
3. 然后，明确指出当前研究中存在的空白（从我们上面讨论的空白中选择一个，例如，“高强度间歇训练与中等强度持续训练对神经发生影响的比较研究不足”）。
4. 最后，清晰地陈述本研究的目标和假设（例如，“本研究旨在比较两种运动模式对成年小鼠海马体神经发生的影响，并假设高强度训练效果更显著”）。
请确保语言学术化，逻辑清晰。

这个提示词就像一个施工图，把引言的每一部分都规定好了，AI只需要往里面填内容。这样做出来的引言，结构上基本不会出问题。

方法（Methods）：清晰、准确，让别人能复现

方法部分的核心要求是“清晰”和“可复现”。别人看了你的方法，应该能完整地重复你的实验。所以，给AI的指令也必须极其具体，不能有任何模糊的词。

这部分AI不能帮你凭空创造实验方法，但它可以帮你把已有的方法描述得更规范、更有条理。

• 规范化描述提示词：
  你是一位严谨的实验科学家。请将我下面提供的实验步骤，改写成一段符合学术规范的“方法”部分。
我的实验笔记如下：
* 动物：我们用了30只雄性C57BL/6小鼠，大概8周大。
* 分组：随机分成三组，每组10只。一组不动（对照组），一组每天跑轮子半小时（中等强度），一组跑5分钟、歇5分钟，重复三次（高强度）。
* 处理：持续了4周。
* 检测指标：用BrdU标记新生的细胞，最后做免疫组化染色，在显微镜下数细胞。
请帮我用清晰、专业的语言详细描述实验设计、动物分组、运动方案和组织学分析这几个部分。句子要用过去时态。

• 为什么这么写？

  • 提供原始材料：你必须给AI提供你的“实验笔记”，也就是最基本的事实。AI的工作是加工，不是创造。
  • 明确结构要求：要求描述“实验设计、动物分组、运动方案和组织学分析”，这就给了AI一个清晰的写作框架。
  • 强调写作规范：“过去时态”是方法部分写作的基本要求，提醒AI能避免很多低级错误。

如果你不确定某个统计方法该如何描述，也可以让AI帮忙。

• 统计方法描述提示词：
  我使用了单因素方差分析（One-way ANOVA）来比较三组小鼠的新生细胞数量差异。请帮我写一段标准的统计分析描述，内容应包括：使用的软件（例如，GraphPad Prism 9）、显著性水平的定义（例如，p < 0.05），以及事后检验的方法（例如，Tukey's post-hoc test）。

这样做，能确保你方法部分的专业性，避免因为描述不清而被审稿人质疑。

结果（Results）：只描述事实，不加任何解释

结果部分最关键的原则是：只客观展示你发现了什么，不要进行任何主观解释或讨论。解释是“讨论”部分的工作。所以，给AI的指令也要强调这一点。

假设你已经有了一些数据，比如一个Excel表格。你可以让AI帮你把数据转换成文字描述。

• 数据描述提示词：
  你是一名数据分析师，任务是客观地描述研究结果。请根据我提供的以下数据，生成一段结果描述。
数据：
* 对照组：新生细胞平均数量 50个/视野 (标准差 5)
* 中等强度组：新生细胞平均数量 120个/视野 (标准差 15)
* 高强度组：新生细胞平均数量 180个/视野 (标准差 20)
* 统计分析结果：One-way ANOVA, F(2, 27) = 45.6, p < 0.001。Tukey检验显示，三组之间两两比较均有显著差异 (p < 0.05)。
写作要求：
1. 首先，陈述主要的统计发现。
2. 然后，具体描述每个组的数据，包括平均值和标准差。
3. 最后，说明组间比较的结果。
4. 全文禁止使用任何解释性或主观性词语，例如“有趣的是”、“令人惊讶地”或“这表明”。

• 为什么这么写？

  • 数据驱动：直接把数据喂给AI，让它的写作有根有据。
  • 严格限定任务：“客观地描述”和“禁止使用解释性词语”是核心指令，确保生成的内容符合结果部分的规范。
  • 结构化要求：给出清晰的写作步骤，让AI的输出更有逻辑。

讨论（Discussion）：解释结果，讲一个完整的故事

讨论是整篇论文的灵魂。你需要在这里解释你的结果意味着什么，和前人的研究有什么关系，你的研究有什么局限性，以及未来的研究方向。 这是最考验逻辑和思辨能力的部分，也是AI最容易“胡说八道”的地方。所以，你更需要把它拆解成小任务。

第一步：解释核心发现

• 结果解释提示词：
  我的研究核心发现是：高强度间歇训练比中等强度持续训练更能促进海马体神经发生。请你扮演一名该领域的专家，从以下几个角度分析这个发现的意义：
1. 这个结果如何支持或挑战了现有的理论？（例如，是否与“运动强度是关键刺激因素”的观点一致？）
2. 可能的生物学机制是什么？（例如，是否与神经营养因子BDNF的表达、脑内血流量的改变等有关？）
请结合我们之前讨论的文献背景进行分析，并提出至少两种可能的解释。

第二步：与已有文献进行比较

• 文献对比提示词：
  现在，请将我的发现与以下几项研究进行比较：
* 研究A (Smith et al., 2020) 发现，长期中等强度运动能提升记忆力。
* 研究B (Jones et al., 2021) 报道，短时间高强度运动能快速提升BDNF水平。
我的研究结果与这些发现是相互支持，还是存在矛盾？如果存在差异，可能的原因是什么（比如，运动方案不同、检测时间点不同）？请帮我写一段对比分析。

第三步：探讨局限性与未来方向

诚实地承认研究的局限性，是科学严谨性的体现。

• 局限性分析提示词：
  任何研究都有局限性。请帮我思考一下我这项研究（比较两种运动模式对小鼠神经发生的影响）可能存在哪些局限性。请从以下角度考虑：
* 模型限制（例如，小鼠模型能否完全推广到人类？）。
* 方法限制（例如，只检测了一个时间点，没有观察长期效果）。
* 指标限制（例如，只看了细胞数量，没有看功能）。
针对每个局限性，提出一个未来的研究方向作为弥补。

通过这样一步步地引导，AI可以帮你把讨论部分的各个模块都打磨好。你需要做的，就是把这些模块串联起来，形成一个逻辑严密、有深度的故事。

总的来说，用AI写论文，诀窍就是“拆解”和“具体”。把一个大任务拆成无数个小任务，给每个小任务提供具体、清晰的指令和背景信息。这样，AI才能从一个什么都懂一点的“通才”，变成你在特定任务上的得力助手。