学术写作的核心是准确呈现研究问题、方法、结果和限制。生成式工具可以重组段落或改善语言，但不能补造数据、方法、引用或解释。作者仍需对全文、署名、披露和研究诚信负责。
适合使用这个工作流的情况
- 把研究记录和分析组织成论文初稿
- 改进跨语言写作的清晰度与术语一致性
- 按投稿要求准备引用、图表和文件
建议执行步骤
- 01
建立主张—证据结构
列出每节要回答的问题，让重要陈述对应数据、分析或可靠文献。结果报告观察，讨论解释意义，避免悄然扩大结论。
- 02
从记录撰写方法与结果
依据实验记录、代码和统计输出写作并保留版本。论证稳定后再完成标题和摘要。
- 03
管理引用
通过文献管理工具插入引用。任何 AI 建议的文献都应核对作者、标题、年份、标识符及其是否真正支持相关陈述。
- 04
有边界地编辑并复核
逐项接受语言修改，防止专业含义、因果强度和不确定性改变；核对数值、单位、图表，并遵循现行披露和作者规范。
质量控制问题
- 事实性陈述是否有数据或来源
- 语言修改是否改变含义或不确定性
- 引用是否存在并支持对应内容
- 是否完成披露、作者确认和敏感数据检查
预期输出输出应是一份证据链清楚、语言准确且责任归属明确的稿件。