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《让科研像聊天一样简单》一站式科研指令手册

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1. 《让科研像聊天一样简单》 一站式科研指令手册 （V20251010版：提示词受数据样本、测试环境等因素影响，仅用于参考） 北京航空航天大学 人文与社会科学高等研究院 清华大学 新闻与传播学院、人工智能学院 双聘教授 @新媒沈阳 团队 何静（副教授） （共计314页。一篇科普报告每多一个公式读者数量就减半。该报告仅用于科普，面向对象为科研小白。）
2. DeepSeek 三种模式差异  DeepSeek官方入口：https://chat.deepseek.com  第三方平台：硅基流动、纳米 AI、秘塔搜索、英伟达 NIM、微软 Azure、WPS 灵犀、腾讯元宝、支付宝百宝箱等。  三种模式对比与适用科研场景 模式类型 基础模型 (V3) 深度思考 (R1) 联网模型 模型特点 科研领域适用场景 互动方式 通用模型，高效便捷，适用于绝大多数任务，尤 其是“规范性”任务 - - - - 文献综述整理 实验报告撰写 基础数据分析与可视化 科研论文初稿生成 - 单轮快速响应 - 适用于结构化查询（如 “列出...要点”） - 适合日常科研辅助 推理模型，复杂推理和深度分析任务，如数理逻 辑推理和编程代码,尤其是“开放性”任务 - - - - 复杂数学建模 代码优化与算法设计 理论推导与公式计算 实验数据深度分析 - 多轮深度交互 - 支持分步推导（如“建 立...模型并计算”） - 适合复杂问题求解 RAG(检索增强生成)，知识库更新至2024年7月 - 实时检索最新研究论文（如arXiv、 PubMed） - 跨学科数据对比 - 政策与行业动态追踪 操作规范清晰且对结果有明确要求 操作路径多元、开放,且对结果没有明确要求 - 结合实时搜索与知识库 - 适合动态信息整合（如 “检索2023年后...数据”） 整合多方、跨领域实时信息,但需要明确搜索边界
3. DeepSeek 三种模式指令对比 任 以"研究气候变化对农作物产量的影响"这一通用科研任务为例，设计 务 三种模型的提示词进行对比，任务需要完成： 1. 2. 3. 获取近十年研究趋势 分析温度/降水与产量的定量关系 预测未来五年影响 基础模型 (V3) 提示词 深度思考模型 (R1) 提示词 基于上传的某地区近10年年均温度（X ₁ ）、降水量（X ₂ ）和小麦产 量（Y）数据，请： 1. 建立多元线性回归模型 2. 计算温度每升高1℃对产量的边际影响 3. 评估降水量的调节效应 分步说明计算过程，并指出统计分析的注意事项 请列出过去10年气候变化影响农作物产量的5个主要研究方向，用简短的要 点说明每个方向的核心发现，并按研究热度排序。  输出示例  输出示例  输出特点 ·快速高效生成 ·自动识别高频率关键词 ·数据截止至2023年  输出特点 生成可复现的分析步骤；自动添加统计检验说明；标注常见分析误区
4. DeepSeek 三种模式指令对比 联网模型 提示词 请检索2025年最新发布的政府农业报告，对比三个主要小麦生产国 （中国、印度、美国）在以下方面： 1. 2024年气候相关减产数据 2. 已实施的应对措施 3. 2025年预测调整 要求附带数据来源链接  输出示例  任务完成对比 需求场景 V3最佳实践 R1核心价值 联网模型优势 快速了解领域 "列出...主要方向" 不适用 "检索最新...报告" 定量分析 生成基础结论 "建立...模型"+"计算..." 补充实时参数 趋势预测 概述历史规律 构建预测方程 整合政策动态 耗时 最短，高效 相对较长 中等耗时 小结  科研人员对三种模型的选择： 1. 日常速查用V3（如组会前快速准备） 2. 深度研究用R1（如论文核心分析章节） 3. 动态跟踪用联网模型（如基金申报依据更新）  提示词设计黄金法则：  输出特点 实时获取各国官方数据；自动标注信息可信度及来源 • 给V3明确的结构指令（如"分三点说明"） • 给R1清晰的逻辑约束（如"分步推导...并指出..."） • 给联网模型精确的时间/来源限制（如"2023年后+政府官网"）
5. DeepSeek 三种模式协同应用 任 务 以研究团队开发钠离子电池阴极材料为例，展示 三种模型在科研流程中的协同应用，需完成： 1. 领域文献快速综述 2. 晶体结构理论建模 3. 实验方案设计 4. 数据对比分析 协 同 应 用 对 比 任务阶段 V3提示词特征 R1提示词特征 联网模型检索指令 文献调研 "总结"、"表格"、"年份" 不适用 "最新"、"对比"、"DOI" 理论计算 不适用 "推导"、"NEB方法"、"ΔE" 不适用 实验设计 "模板"、"步骤" "优化"、"参数空间" "改进方法"、"烧结温度" 数据分析 "可视化"、"统计" "显著性检验"、"p值" "横向对比"、"趋势预测"  基础模型 (V3)应用  深度思考模型 (R1) 应用  联网模型应用 适用任务：快速生成文献综述框架 适用任务：计算材料扩散能垒 适用任务：获取最新实验方案 提示词设计： 提示词设计： 提示词设计： 请用表格形式总结2018-2021年钠离子电池磷酸盐系 阴极材料的主要进展，包含： 1. 材料体系（如NaFePO₄） 2. 比容量（mAh/g） 3. 循环稳定性（圈数@容量保持率） 4. 关键改进策略（不超过8个字） 按年份降序排列，使用中文术语 输出特点：快速生成结构化表格、自动提取关 键数值指标 小 结 基于密度泛函理论(DFT)，请分步推导Na⁺在 Na₃V₂(PO₄)₂F₃中的迁移路径： 1. 建立2×2×1超胞晶体模型（空间群P42/mnm） 2. 使用NEB方法计算扩散能垒 3. 对比不同位点激活能（保留4位小数） 4. 输出三维电子云分布图描述（200字内） 要求： - 数学公式用LaTeX - 关键参数注明计算软件（如VASP版本） - 标注可能存在的误差来源 输出特点：生成包含公式的推导步骤、自动关联 数据参数、提示需要实验验证计算假设 实时检索2024年Nature/Science子刊中关于氟磷 酸盐阴极材料合成的改进方法，要求： 1. 对比固相法vs溶胶凝胶法的性能差异 2. 提取关键烧结温度参数（格式：方法|温度|气 氛） 3. 标注各方法对应的DOI链接 4. 特别关注锌掺杂改性方案 时间范围：2023.1-2024.6 输出特点：实时返回Nature Energy 2024 论文数据、附带数据可靠性评分 • 通过示例，研究者可以清晰了解：V3适合结构化信息提取；R1在理论计算深度上表现突出；联网模型确保获取最新方案 • 建议各模式协同应用的工作流为：V3完成50%基础工作 → R1处理30%核心难题 → 联网模型更新20%关键参数
6. 一 通用型——不分学科
7. 基要纲领——五大要素  优质指令不可或缺的五个核心要素 定位角色 规划步骤 指定风格 控制结构 清晰说明任务背景、 为模型设定明确的 将复杂任务拆解为 明确要求学术性、 保持提示词简洁且 具体目标及约束条 专业角色，引导其 逻辑清晰的子步骤， 简洁性等语言风 有层次（如背景→ 件，避免模糊表述， 从特定领域视角生 降低模型认知负荷， 格，确保生成内 任务→输出要求）， 确保生成内容精准 成专业内容。 提升输出条理性与 容符合学术写作 避免冗长或结构混 准确性。 规范。 乱导致理解偏差。 详述信息 符合需求。
8. 逻辑思路——通用框架  优质指令的六大通用逻辑框架 背景＋需求＋约束条件 分析 [领域] 在 [时间范围] 内 [现象/问题] 的演变特征，需 使用 [分析方法] ，输出 [成果 形式] ，重点突出 [关键维度]。 角色＋任务＋要求＋例子 作为 [专业角色] ，完成以下任 务： [分步骤任务1] ；[分步骤任务 2] ；[分步骤任务3] 。 要求：[格式/语言规范] ，参考 做什么→为什么→效果 →担心的问题 需制定 [方案/策略] 用于 [应 用场景] ，以实现 [目标效 果] ，但担忧 [潜在风险/局 限] ，请提出风险规避路径。 以下案例：[具体例子] 需求＋担忧＋反向验证 问题＋追问预期＋调整方向 目标＋条件＋验证方式 需优化 [对象] 的 [功能] ， 探究 [核心问题] ，需追问 在 [限制条件] 下实现 [量 担忧 [现存缺陷] ，请通过 [深化维度] ，若出现 [特定 化目标] ，通过 [验证工具] [验证方法] 反向检验 [核心 情况] 则调整为 [新方法/方 评估 [效果指标] ，例如 假设] 。 向] 。 [具体指标] 。
9. 通用指令——选题拟定  明确研究选题 直接推荐型 期刊文献提取型 参照 [选题范例] ，在 请分析 [期刊名称] [时间 [学科领域] 生成 [数量] 范围] 的[领域]中的文献， 个选题，结构需含 [核 提取 [数量] 个研究热点主 心要素] 。 题词，按热度排序。 主题缩小型 特点缩小型 使用 [缩小方法] 将 [宽 针对 [研究问题特性] ， 泛主题] 细化为 [数量] 将 [宏观主题] 缩小为 个微观选题，需标注每个 [数量] 个可操作选题， 选题的缩小方法类型。 需体现 [理论/方法] 特 性。 针对因果推断的研究特性，将宏观主题:算法推 荐与用户信息茧房的关系，缩小为 10个可操 作选题，需体现准实验设计的方法特性。
10. 通用指令——选题评估  选题探索与验证 趋势分析型 空白识别型 可行性评估型 创新性验证型 请分析[领域]在[时间 请识别[领域]中[特定场 请构建[技术方向]的 请验证[选题方向]的 范围]内的研究趋势， 景]下的研究空白，要求： 可行性评估矩阵，包 创新性，需完成：① 使用[分析方法]，输 ①对比近5年顶刊论文 含：①设备要求 ②数 专利查新 ②顶会论文 出[文稿/图表类型]， ②标注方法论缺陷 ③提 据可获得性 ③伦理风 对比 ③技术成熟度曲 需突出[关键维度]。 出3种突破路径。 险 ④团队能力匹配度。 线定位。
11. 通用指令——检索启迪 检索词推荐 研究文献检索 关键信息检索 请针对[研究主题]生成一组高效的文献检索 词，要求提供[N]组检索词，包括核心术语、 同义词扩展和相关概念；结合[时间范围]的 研究趋势，确保覆盖最新方法；适用于[具 体数据库]的检索。 请推荐[研究领域]的经典文献，包括奠基性 论文、权威综述和高影响力研究。要求涵盖 基础理论、重要改进方法及前沿方向；确保 兼顾经典研究和前沿综述；每篇论文需附上 核心贡献、引用次数和适用研究场景。 请从以下论文[具体文献名称/文件上传] 中提取关键信息，包括[研究问题、核心 方法、主要贡献、实验结果、局限性]确 保提取的信息简洁明了，便于快速理解该 文献的核心内容。
12. 通用指令——文献速览 提示词公式 [角色]作为[领域]研究员，请[动作] [限定条件]，要求输出[格式]。  文献梳理 作为生物信息学研究员，请梳理近2年Nature子刊发表 的CRISPR-Cas9优化方案，要求输出带DOI链接的对比 表格（含技术路线/实验组设计/关键指标）。  综述框架 作为材料科学博士，请生成钙钛矿太阳能电池稳定性研 究的综述框架，需包含：①退化机理分类 ②表征技术 演进 ③解决方案对比矩阵。  跟踪分析 请构建纳米药物递送领域的作者合作网络图谱，标注h- index>30的核心学者及其近5年合作发文趋势。
13. 通用指令——格式规范 提示词公式 请按[标准/期刊]要求，将[内容类型]格式化为[目标样式]，需特别注意[细节要求]。  文献管理 请按APA 7th格式编排参考文献，特别处理：①预印本 标识arXiv ②会议论文集页码 ③非英文文献的译名规范。  文档排版 请将技术文档转换为Springer LNCS模板，自动处理： ①算法伪代码编号 ②定理环境引用 ③跨栏表格排版。  术语规范 请按概念分类排序，生成量子计算领域的中英术语对照 表（含：①NIST标准译名 ②行业俗称 ③常见错误写 法）。
14. 通用指令——深度思考 提示词公式 请对[具体问题]展开 [思考类型]，按照[要求]输出结论。  批判思考 请对[具体问题]进行 [轮次] 轮批判性质询： 要求：每轮质疑聚焦不同维度；标注质疑层级；最终输 出修订版结论。  反面考虑 请针对 [具体问题]完成：1.从 [对立立场] 视角提出 [数 量]条反论；2.逐条反驳反论（每项反驳需含 [证据类 型] ）； 3.评估反论对原命题的修正价值。  复盘分析 请分三阶段分析 [具体问题]：阶段1-初始分析,基于 [理 论/方法]输出初步结论;阶段2-多维修正,综合[以下因素] 修正结论;阶段3-认知升级,提炼 [数量]条理论/实践新认 知。 三个框架既可独立使用，也可串联为 ​ " 批判→反论→复盘"​ ​ 完整链条
15. 通用指令——文本优化  优化机械化表达  增强个性化表达  问题表现： 句式过于规则，缺乏变化，使用重复的结构（如“XX通  问题表现： 过度使用常见词，如“重要的”“有助于”“通 常是……，这有助于……”，“XX是一种……，它可以……。”）。 常”“非常”等，缺乏更精确、生动的表达。 提示词公式 提示词公式 请优化以下文[待优化文本]，使其句式更加丰富自然，避免机械化 结构，要求： 1）句式多样化（避免重复结构） 2）适当使用从句、插入语，使表达更流畅 3）调整语序，使其更符合自然表达习惯 请优化以下文本[待优化文本]，使其用词更加精准、丰富，避免常 见模板化表述，要求： 1）替换常见词（如“重要的”“有助于”）为更精准的表达 2）选择更专业或形象的词汇 3）避免重复使用相同词汇  示例  示例 待优化文本：机器学习是一种人工智能方法。它可以通过数据训练 模型。这些模型可以用于分类和预测。 x 待优化文本：这项研究非常重要，它有助于更好地理解该问题。 x
16. 通用指令——文本优化  强化逻辑关系  增加情感共鸣  问题表现：句子间衔接生硬，缺少自然过  问题表现：语气过于中性、公式化，缺乏 渡，逻辑推进方式不符合人类写作习惯。 人文色彩或情感共鸣，难以引起读者兴趣。 提示词公式 请优化以下文本[待优化文本]，使其逻辑更加 顺畅，句子之间的衔接更加自然，要求： 1）增强句子之间的逻辑连贯性 2）适当添加过渡词（如因此、由此可见等） 3）使表达更符合自然逻辑  避免过渡泛化  问题表现：AI生成的文本常使用一些模糊 表述，而缺乏具体案例或数据支持。 提示词公式 提示词公式 请优化以下文本[待优化文本]，使其更具情感 共鸣和人文色彩，要求： 1）增加情感化表达（如强调研究挑战与价值） 2）适当使用比喻、拟人化手法 3）使语言更有感染力 请优化以下文本[待优化文本]，使其更加具体， 减少模糊表达，要求： 1）避免使用“通常、很多情况下”等泛化词 2）增加具体数据、案例或实验细节 3）使内容更具说服力  示例  示例  示例 待优化文本：该算法性能较高。它可以用于医 学影像分析。深度学习在许多领域有应用。 待优化文本：研究者通常需要阅读大量文献， 以确保对研究领域有充分的了解。 待优化文本：近年来，人工智能在多个领域得 到广泛应用，许多研究都证明了它的有效性。 x x x
17. 通用指令——内容降重 查重规避改写 跨模态转换 请用[改写策略]改写下文，使其在[查重系统]重复 请将[图表/公式]转换为文字描述： 率<[X%]，具体要求： ① 用[学科]术语解释规律 ① 替换[学科]同义词 ② 添加与[参照系]对比 ② 调整句子结构（长句拆分/短句合并） ③ 添加最新文献佐证 [高重复段落] 引注规范优化 请融合[作者A]和[作者B]的研究发现： ① 采用[逻辑关系]连接 ② 标注差异点（方法/样本/结论） ③ 使用[引注格式]规范 [原引用段落] ③ 生成原理示意图描述 [原始内容] 参数 可选项 [改写策略] 同义词替换/句式重组/跨语言回译/逻辑嵌套 [查重系统] 知网CNKI/Turnitin/iThenticate [引注格式] APA第7版/GB7714/Chicago [逻辑关系] 对比/递进/转折/因果
18. 论文指令——论文大纲 提示词公式 请基于[研究主题]，生成一份详细的论文大纲，要求： 1. 论文结构遵循[IMRAD/综述论文/方法学论文]格式。 2. 依次提供：标题、摘要、引言、相关工作、研究方法、实验设计、结果分析、结论和未来工作等内容框架。 3. 每个章节给出100字以内的内容概述。 4. 如果可能，提供对应章节的关键参考文献建议。  示例 请基于“深度学习在医学影像分析中的应用”， 生成一份详细的论文大纲，要求： 1. 论文结构遵循IMRAD格式。 2. 依次提供：标题、摘要、引言、相关工作、研 究方法、实验设计、结果分析、结论和未来工作 等内容框架。 3. 每个章节提供100字以内的概述。 4. 提供相关章节的参考文献建议。
19. 论文指令——现状分析 提示词公式 请根据[研究主题]，检索近[时间范围]的最新学术论文，并归纳其中的核心观点、研究方法、实验数据和结论。要求： 1. 来源包括[核心数据库，如Web of Science, Google Scholar]/[上传文献数据]，并列出具体论文标题及DOI。 2. 提取高频关键词，并分析这些关键词之间的关联性。 3. 归纳主流研究方向，并列出各方向的代表性论文。 4. 如果可能，提供与此主题相关的热点研究趋势预测。  示例 请根据[大语言模型国内外研究现状]，检索近[三年]的 最新学术论文，并归纳其中的核心观点、研究方法、 实验数据和结论。要求： 1. 来源包括[核心数据库，如Web of Science, 知网]， 并列出具体论文标题及DOI。 2. 提取高频关键词，并分析这些关键词之间的关联性。 3. 归纳主流研究方向，并列出各方向的代表性论文。 4. 如果可能，提供与此主题相关的热点研究趋势预测。
20. 论文指令——研究综述 提示词公式 文件中为 [ 研 究 主 题 ] 研究相关文献题录信息，作为具有丰富经验的期刊论文文献综述专家，撰写文献梳理与述评： 1.按热点主题聚类为 3-5个维度归纳总结 。 2.文中采用 APA（作者，年份）标引，文后采用 GB/T 7714-2015 格式（示例：[1]李树青,郑天生.标题[J].期刊名,年,卷(期):起止页） 3.字数 ≥ [ 数 量 ] 字，参考文献 ≥ [ 数 量 ] 篇 4.文献评价部分，需指出研究总体状况与不足  示例 文件中为生 成 式 人 工 智 能 研究相关文献题录信息， 作为具有丰富经验的期刊论文文献综述专家，撰写文 献梳理与述评： 1.按热点主题聚类为3-5个维度归纳总结 。 2.文中采用 APA（作者，年份）标引，文后采用 GB/T 7714-2015 格式（示例：[1]李树青,郑天生.标题[J].期 刊名,年,卷(期):起止页） 3.字数≥800字，参考文献≥10篇 4.文献评价部分，需指出研究总体状况与不足
21. 论文指令——研究背景 提示词公式 请基于[研究主题]，生成一份详细的论文背景，要求： 1. 论文背景结构遵循[IMRAD/综述论文/方法学论文]格式。 2 . 依 次 提 供 ： 现实意义、核心挑战、问题聚焦、具体目标​ 、创新之处、潜在价值、主要方法等要素。 3. 由宏观到微观，由领域到问题，自然过渡。 4. 使用清晰、专业的学术语言，避免赘述和模糊不清的表达，字数≥[数量]字。  示例 请基于深 度 学 习 在 医 学 影 像 分 析 中 的 应 用 ，生 成一份详细的论文背景，要求： 1. 论文背景结构遵循方 法 学 论 文 格式。 2. 依次提供：现实意义、核心挑战、问题聚焦、 具体目标​ 、 创新之处、潜在价值、主要方法等要 素。 3. 由宏观到微观，由领域到问题，自然过渡。 4. 使用清晰、专业的学术语言，避免赘述和模糊 不清的表达，字数≥8 0 0 字。
22. 论文指令——理论评价 提示词公式 在[研究领域]中，现有具体理论/模型在解释[核心问题/现象] 时存在哪些方法论局限与适用边界？请从[假设条件/推导逻辑 /实证依据]维度分析其不足，并探讨[新兴技术/跨学科视角/ 反常数据]可能带来的理论革新契机。  示例
23. 论文指令——理论创新 提示词公式 基于上述局限，请以[创新视角/融合范式]构建适用于[目标场 景]的新理论框架，需阐明： 1. 核心理论命题与[关键机制/变量关系] 2. 相较于传统理论的突破点 3. 通过[实验设计/案例验证/模拟推演]的可行性验证路径  示例
24. 论文指令——实验设计 提示词公式 请基于[研究主题]，设计一套实验方案，要求： 1 . 明 确 [研究目标]， 并 说 明 实 验 如 何 验 证 [ 假 设 / 研 究 问 题 ] 。 2 . 详 细 描 述 实 验 变 量 [自变量、因变量、控制变量]。 3 . 选 择 适 合 的 实 验 方 法 [如随机对照实验、田野实验、仿真实验等]， 并 说 明 理 由 。 4. 设计实验步骤，并列出所需的设备和数据来源。 5 . 提 供 [数据分析方法]， 确 保 统 计 显 著 性 和 可 重 复 性 。  示例 请基于“AI辅助诊断系统的准确性评估”，设计 一套实验方案，要求： 1. 明确研究目标：评估AI系统在X光片肺炎检测中 的准确率，与医生诊断进行对比。 2. 详细描述实验变量： - 自变量：AI模型类型（CNN、Transformer） - 因变量：诊断准确率、召回率、F1分数 - 控制变量：输入图像质量、病例数据来源 3. 采用随机对照实验，理由是确保不同AI模型的 对比公平性。 4. 设计实验步骤，包括数据集划分、模型训练、 测试集评估。 5. 采用统计检验（如t检验）验证结果是否具有统 计显著性。
25. 论文指令——实验优化 提示词公式 请基于[研究领域]的实验需求，优化[现有实验名称/内容]的设计， 以提高[目标指标]，要求： 1.考虑[变量因素]的影响，提供优化方案，包括[实验参数]的调整、 [实验方法]的改进，以及可能的数据分析方式。 2.确保优化方案具有[可行性要求]，并符合[相关标准/约束]。  示例 请基于材料科学的实验需求，优化纳米复合材料力学测试的设计，以 提高测试数据的准确性。 1.考虑温度、湿度和加载速率的影响，提供优化方案，包括测试样品 制备参数的调整、测试设备和测量方法的改进，以及可能的数据误差 校正方式。 2.确保优化方案具有实际可操作性，并符合ASTM标准。
26. 论文指令——资料整合 提示词公式 作为[研究领域]研究者，请整合[数据1]、[数据2]和[数据3]进行 融合，通过[融合方法]实现[具体研究目标]。请根据以下要求输 出分析结果： 1. ​ 数据对齐：说明如何处理[时间/空间/语义]维度不一致性问题 2. ​ 特征提取：建议适用于[数据类型]的跨模态表征方法 3. ​ 冲突消解：设计处理[数据矛盾/噪声比例]的验证机制 4. ​ 知识发现：生成展示[核心变量]关联关系的[可视化形式] 5. ​ 应用验证：结合[领域知识]评估融合结果在[场景]中的有效性  示例
27. 论文指令——矛盾分析 提示词公式 作为[研究领域]专家，请分析[具体矛盾现象/理论分歧]的矛盾关系。重点对比[研究主体A]与[研究主体B]在[时间范围/空间范 围/条件参数]维度上表现出的[数据差异/理论分歧/方法冲突]。要求： 1. 矛盾识别：使用[定量统计方法/质性分析方法/混合方法]揭示[具体指标/变量]的冲突表现 2. 根源探究：从[理论框架差异/方法论局限/数据采集偏差/环境因素干扰/学科范式冲突]等角度解释矛盾成因 3. 调和路径：提出基于[新型研究方法/跨学科视角/修正理论模型]的解决方案 4. 价值评估：论证该矛盾分析对[学科发展/实践应用/政策制定]的启示意义  示例
28. 论文指令——问卷设计 提示词公式 请基于[研究主题]，设计一份学术研究问卷，要求： 1. 明确[研究目标]，确保问卷内容能够有效测量变量。 2. 设定问卷结构，包括[基本信息、主观题、客观题、量表题]等。 3. 选择适当的量表[如Likert 5分制]并说明测量维度。 4. 提供问卷样例，包括问题内容及选项设置。  示例 请基于“社交媒体对青少年心理健康的影响”，设计一份学术研究 问卷，要求： 1. 明确研究目标：衡量社交媒体使用强度与焦虑水平的相关性。 2. 设计问卷结构，需包括： - 基本信息（年龄、性别、每日使用社交媒体时间） - 主观题（描述社交媒体对日常情绪的影响） - 量表题（采用Likert 5分制评估社交媒体引起的焦虑程度） 3. 提供问卷样例，包括问题内容及选项设置。
29. 论文指令——访谈设计 提示词公式 请基于 ​​ [研究主题] ​ ，设计一套深度访谈大纲，要求： 1. 明确 ​​ [研究目的] ​ ，确保问题序列能有效反应核心问题。 2. 设定访谈结构包括 ​​ [开场 → 主体模块（[N]个） → 收尾]。 ​ 3. 采用 ​​ [递进逻辑类型] ​​ 推进。 4. 提供完整访谈样例，含典型问题示例及追问策略。  示例 请基于小 学 音 乐 教 师 数 字 化 教 学 能 力 提 升 ，设 计深度访谈大纲： 1. 明确探 究 能 力 短 板 与 培 训 需 求 ，确保问题序 列能有效验证“个人特质、机构支持、能力提升” 的调节关系。 2. 设定访谈结构开场（5分钟）→主体模块（3个） →收尾（5分钟）。 3. 采用技术应 用 现 况 → 能 力 发 展 瓶 颈 → 理 想 支 持 路径递进逻辑。 4. 提供完整访谈样例。
30. 论文指令——质性研究 提示词公式 请基于 [质性资料]，运用 [具体质性方法] 进行理论化分析，要求： 1. 通过 [编码策略] 提炼核心主题，并提出理论构建方式。 2. 讨论研究的可信度，采用 [效度保障策略] 强化推论严谨性。 3. 与关键文献对话，解释异同的[情境化动因]。 4. 提出实践启示，并反思研究中的局限。  示例 请基于用 户 沉 浸 体 验 日 记 ，运用现 象 学 分 析 法 进行理论化分析，要求：1. 通过前 反 思 体 验 提炼 核心主题，并描述本质结构。 2. 讨论研究的可信度，采用描 述 性 现 象 学 还 原 。 3. 与关键文献对话，解释异同的空 间 情 境 动 因 。 4. 提出实践启示，并反 思 研 究 中 的 局 限 。
31. 论文指令——量表设计 提示词公式 请基于 [研究主题]，设计一套量表开发方案，要求: 1. 明确 [测量目标]，并说明量表如何验证 [核心构念]的理论模型。 2. 详细定义测量维度 [维度1]、[维度2]、[维度3]及其操作化指标。 3. 选择适合的[量表形式]并设计题目生成与验证流程。  示例 请基于在线学习对学生成绩的影响，设计一套量表开发方案，要求： 1. 明确测量学生学习动机、参与度及平台态度，并说明量表如何验 证社会认知理论的理论模型。 2. 详细定义测量维度学习动机、行为参与、技术态度及其操作化指 标： 学习动机 = 任务价值 + 自我效能感 + 成就目标 行为参与 = 论坛发帖频率 + 视频观看完成率 + 作业及时性 3. 选择6点李克特量表（1=完全不符合→6=完全符合）， 并设计题 目生成与验证流程。
32. 论文指令——量化分析 提示词公式 请基于 [数据类型]，分析研究结果并撰写结论，要求： 1. 通过 [具体分析方法] 验证研究假设，需报告[关键统计指标]。 2. 评估结果可靠性，识别潜在误差来源。 3. 与经典文献比较核心发现的异同，从差异解释维度阐释原因。 4. 提出未来研究方向，并说明研究局限和样本局限。  示例 请基于高 职 院 校 学 生 在 线 学 习 行 为 数 据 ，使用分析研究结果并 撰写结论，要求： 1. 通过多 层 线 性 模 型 ( H L M ) 验证教师反馈频率正向调节学习动 机与成绩的关系，需报告回 归 系 数 β + 组 内 相 关 系 数 I C C 。 2. 评估结果可靠性，识别潜在误差来源。 3. 与经典文献比较核心发现的异同，从差异解释维度阐释原因。 4. 提出未来研究方向，并说明研究局限和样本局限。
33. 论文指令——文本分析  主题提取  情感分析 提示词公式 提示词公式 我正在研究[研究主题]，希望从[数据来源]中挖掘核心主题。请帮助 我： 请帮我分析[数据来源]中关于[研究主题]的情感倾向，关注公众情绪 的变化趋势： 1. 识别文本中的高频概念，并基于语义关系聚类； 1. 识别文本的情绪极性（积极/消极/中性），并量化情感强度； 2. 采用合适的算法，提取主要话题，并用关键词概括； 2. 结合具体事件，分析情绪波动背后的潜在驱动因素； 3. 归纳主题间的逻辑关联，提供简要解释； 3. 采用词典或深度学习模型，评估文本的情感倾向； 4. 生成直观的主题结构或分布图，便于分析。 4. 生成可视化结果，帮助理解情感分布及变化模式。
34. 论文指令——结果论证 提示词公式 请基于[实验/调查数据]，进行学术化的结果分析，并撰写结论部分，要求： 1. 采用统计方法[如均值分析、回归分析]验证研究假设。 2. 讨论结果的可靠性，识别可能的误差来源。 3. 比较本研究结果与现有文献的异同，并解释可能原因。 4. 给出未来研究建议，并说明本研究的局限性。  示例
35. 论文指令——答辩模拟 提示词公式 请基于[论文主题/论文内容]，模拟答辩过程，生成可能的答辩问题及最佳回答，要求： 1. 覆盖论文背景、研究方法、实验设计、结果分析、创新点、研究局限性等方面。 2. 提供3-5个针对性强的问题，并给出学术化的回答建议。 3. 指出答辩中可能遇到的质疑，并提供应对策略。  示例 请基于“AI在精准农业中的 应用”论文，模拟答辩过程， 生成可能的问题及最佳回答， 要求： 1.覆盖研究方法、实验设计、 创新点等方面。 2.提供3-5个针对性强的问题， 并给出学术化的回答建议。 3. 指出答辩中可能遇到的质 疑，并提供应对策略。
36. 论文指令——期刊投稿  论文自审  意见分析 提示词公式 提示词公式 请基于论文[论文标题]全文，执行 [格式与规范审查]，要求： 请分析基于审稿人对[论文标题]的意见，要求： 1.逐项检查参考文献格式是否符合[国标GB/T 7714或期刊名称]标准， 修正作者缩写、标题斜体、页码缺失等错误； 1.分类归纳意见至[方法缺陷/数据可靠性/逻辑漏洞/表述不清/创新性 质疑/格式错误]类型，提炼核心争议点； 2.系统验证图表编号连续性、标题与正文引用一致性，确认单位符号 使用[国际单位制或期刊要求]； 2.意图识别：概括审稿人核心关切，区分[必须修改/建议修改/观点分 歧]三类强制等级,并指出意见间的逻辑链条。 3. 输出修订清单，含错误位置、类型及修正方案，以表格形式呈现。 3. 对每条意见提供[1-3项]具体修改动作建议。
37. 论文指令——期刊审稿 提示词公式 请以领域专家身份对[论文标题]的内容进行学术质量审查，要求： 1.逻辑完备性：检查[研究目标-方法-结论]的逻辑链条，识别是否存在逻辑链 条断裂点，标记[未经验证/存在争议]的因果推论； 2.方法严谨性：识别[实验设计缺陷/对照组缺失/参数设置不合理]等影响结果 可信度的关键问题； 3.数据可靠性：定位[样本量不足/统计方法误用/数据支撑不足]的实质性缺陷； 4.结论价值：评估结论是否具备[创新性/发展性]等学术价值，是否存在[过度 外推/贡献夸大] 5.输出结论：[接收/小修/大修/拒稿]+具体证据  示例
38. 基金指令——选题创新 提示词公式 作为[学科领域]的研究者，拟申报[基金项目类型]，请结合[理论突破/ 技术瓶颈/社会需求]维度趋势，设计3个具有[学科交叉性/应用前景/政 策契合度]的创新选题，要求： 1. 结合近3年[NSFC/国家社科]立项热点； 2. 突出与[《国家中长期科技发展规划》第X章]的关联； 3. 标注每个选题的潜在突破方向（理论/方法/应用）  示例
39. 基金指令——框架搭建 政策语义解码 文献全景分析 科学问题提炼 请解析[国家/地区][年份]发布的《[政策文  初始指令： 请从以下维度生成[研究领域]的候选科学问 件名称]》中与[研究领域]相关的政策导向， 基于[研究主题]，检索近[5-10年]内[Web 题库：(1) 政策需求与现有成果的冲突点； 提取高频关键词和政策工具类型，并生成政 of Science/CNKI等数据库]中高被引文献 (2) [技术A]与[技术B]融合的未解机制；(3) 策目标与研究热点的映射关系表。要求结合 与综述，输出文献年度发表趋势、核心作者 [场景X]中未被验证的[理论Y]。要求按“现 [资助机构名称]的优先资助方向，提出3个政 合作网络及关键词共现图谱。 象-矛盾-本质”结构重构问题，并按创新性 策契合度高的研究切入点。  追问指令： 根据上述分析，识别当前研究的三大理论空 白与方法论局限，对比指出本课题在[学科交 叉/技术创新/应用场景]上的差异化价值。 和可行性排序。
40. 基金指令——立项依据 提示词公式 请围绕[研究方向]，按以下逻辑链构建研究课题的立项依据： 1. 现实需求：阐明[具体问题]对国家/行业/科学共同体的紧迫性；引用[近3年(经济/社会/生态指标)]权威数据支撑 2. 理论缺口：分析国际研究局限与国内研究短板 3. 突破路径：提出课题项目的创新点，拟采取的验证方法 4. 政策响应：明确对应的政策文件核心条款，拟实现的成果转化路径  示例
41. 基金指令——研究内容 提示词公式 请基于[研究方向]，撰写研究内容部分，要求： 1. 细分为[数量]个子内容，每个子内容需有明确的研究任务和技术方案。 2. 结合最新技术或方法论，确保内容具有科学性和可行性。 3. 采用清晰的层次结构，逻辑严密，语言符合基金申请书格式。  示例
42. 基金指令——路线设计 提示词公式 请基于[研究目标/研究内容要点]设计课题研究技术路线，要求： 1. 以流程化的方式描述技术实现路径； 2. 分解关键技术步骤，形成层次分明的逻辑链条； 3. 突出技术创新性，确保可行性； 4. 语言符合基金申请书格式，并结合流程图说明（如适用）。  示例
43. 基金指令——路线优化 方法论创新设计 可视化增强策略 可行性论证强化 针对[某高风险技术环节]，请构建包含以下 请设计一种融合[传统方法Z]与[新兴技术K] 的混合研究方法，解决[具体科学问题]。需  基础指令： 维度的可行性论证框架： 包含： 请将[复杂数据/模型架构/实验流程]转化为 1. 预实验数据支撑（已有[结果/误差范围]） 1. 跨尺度数据采集方案（如[宏观→微观]） 2. [机器学习/因果推断等]驱动的分析模型 3. 针对[不确定性来源]的敏感性测试模块 多层级可视化方案，要求包含： 1. 技术路线总图（兼顾逻辑性与美学设计） 2. 关键创新点对比图示（突出与已有研究的 差异） 3. 动态交互组件（如时间轴滑动、参数调节 模拟）  细化指令： 基于[D3.js/Python Matplotlib/Tableau 等工具]生成可复用的可视化代码模板，适配 [学术报告/申请书/海报展示]场景。 2. 替代方案备选库（按实施难度排序） 3. 合作单位[设备/数据/专家]资源清单 4. 阶段性里程碑与风险应对预案。
44. 基金指令——预期成果 提示词公式 请基于[研究目标/研究内容要点/基金要求]撰写课题研究预期成果，要求： 1. 预期成果包括理论创新、技术突破、论文发表、专利申请、软件系统等； 2. 明确量化指标，如“计划发表SCI论文2篇，申请国家发明专利1项”； 3. 语言符合基金申请书要求，确保合理性和可考核性。  示例
45. 基金指令——研究基础 提示词公式 请基于[团队信息]和[研究方向/主题]撰写研究基础部分，要求： 1. 介绍申请团队的相关研究成果，包括论文、专利、科研项目等； 2. 说明团队的技术优势和已有研究支撑； 3. 突出与本课题相关的研究经历，强调可行性； 4. 语言符合基金申请书格式，数据具体、可量化。  示例
46. 基金指令——计划经费 提示词公式 请基于[研究内容和设计]撰写研究计划和经费预算，要求： 1. 研究计划按时间节点划分，如[数量]年等； 2. 详细列出各阶段的研究任务、预期成果； 3. 经费预算需按类别拆分，如[设备费、实验费、劳务费]等； 4. 语言符合基金申请书格式，数据合理、可行。  示例 请撰写研究计划和经费预算， 研究方向为“智能制造中的 AI应用”，要求： 1. 研究计划按12个月划分； 2. 详细列出各阶段的研究任 务和预期成果； 3. 经费预算包括计算资源、 设备购置、实验材料、数据 处理、差旅会议等支出； 4. 语言符合基金申请书格式， 数据合理、可行。
47. 基金指令——评审模拟 提示词公式 根据[资助机构名称]近年资助项目的评审专家名单，分析评审专家的学术背 景、方法论偏好及既往评审意见高频关键词，构建“学术价值观雷达图”[含 创新性、严谨性、应用性等维度]，据此提出调整申请书[理论框架/技术路径] 的表述策略。  示例
48. 基金指令——异议预判 提示词公式  步骤一：预判指令 基于本课题的[技术路线/样本规模/数据来 源][上传文件]，模拟3类潜在评审质疑[如方 法论可行性、结论泛化性、伦理合规性]。  步骤二：回应指令 对上述质疑设计分级响应策略与回应方案， 要求包括： 1. 主文本中预嵌入的解释性段落 2. 附录中补充的验证性数据 3. 答辩环节的针对性话术模板
49. 报告指令——报告框架 提示词公式 请基于[研究主题]，生成一份完整的研究报告框架，要求： 1. 确定报告的[核心目标]和[受众群体]，并调整框架结构。 2. 采用[标准结构]，确保逻辑清晰。 3. 每个章节提供100字以内的内容概述，明确包含的关键要点。 4. 推荐适合的参考文献或数据来源（如适用）。  示例 请基于“人工智能在医疗影像分析中的应用”，生成一份完整的研究报告 框架，要求： 1. 确定核心目标（如提升诊断准确率）及受众群体（如医学研究人员、AI 工程师）。 2. 采用标准结构，包括：摘要、引言、相关研究、技术方法、数据分析、 结论与展望。 3. 每个章节提供100字以内的内容概述。 4. 推荐适合的参考文献或数据来源，如PubMed或IEEE Xplore上的相关论文。
50. 报告指令——内容扩充 提示词公式 请基于[已有报告内容]，扩展研究报告的[具体章节]，要求： 1. 逻辑清晰，确保该章节与前后内容衔接自然。 2. 结合最新研究成果或行业动态，提高信息的时效性。 3. 采用专业化语言，符合学术或行业报告的写作规范。 4. 提供数据或案例支持，如适用。  示例
51. 报告指令——趋势总结 提示词公式 请基于[研究领域]的最新发展，归纳当前行业或学术趋势，要求： 1. 总结近[时间范围]的核心研究方向，并列举代表性论文或案例。 2. 预测未来[时间范围]的发展趋势，并说明可能的影响因素。 3. 结合数据或专家观点，提高预测的可靠性。 4. 采用结构化方式[列表/表格]展示趋势要点。  示例
52. 报告指令——结论提炼 提示词公式 请基于以下研究结果[数据或实验结果]，提炼核心结论，要求： 1. 总结关键发现，并确保结论符合数据支持。 2. 讨论研究的应用价值，并结合实际案例。 3. 说明研究的局限性，并提出未来改进方向。 4. 语言精炼，符合学术或行业报告风格。  示例
53. 报告指令——逻辑架构  因果链构建 提示词公式 作为[研究领域]的研究者，请构建包含科学逻辑（理论机制）、政策逻辑（监管框架/ 社会需求）和传播逻辑（公众认知）的三维因果链。请按以下步骤生成： 1. 科学因果：列出[核心现象]涉及的关键变量及其相互作用路径 2. 政策驱动：匹配[国家/地区]政策文件中与现象相关的[激励/约束条款] 3. 传播节点：识别公众对[核心概念]的常见误解与科学传播突破口  示例
54. 报告指令——逻辑架构  证据网络编织 提示词公式 基于[研究方法论]，请整合以下证据类型生成关联网络： 1. 定量证据：文献计量数据（[数据库名称]）、实验数据集（[指标维度]） 2. 定性证据：政策文本（[政策层级]）、深度访谈（[受访群体]） 3. 混合证据：案例比对（[案例地域/时间范围]） 4. 输出要求：标注证据强度等级（强/中/弱）与跨逻辑层（科学-政策-传播）的支撑关系  示例
55. 报告指令——逻辑架构  叙事逻辑工程 提示词公式 将[研究成果]转化为包含三重逻辑的叙事框架： 1. 科学故事线：[理论突破]→[验证方法]→[结论创新] 2. 政策关联线：[政策痛点]→[解决方案]→[实施路线] 3. 传播共鸣线：[认知盲区]→[隐喻类比]→[行为号召] 请为每条故事线提供3种差异化表达策略，适配[学术会议/政策简报/科普文章]场景  示例
56. 报告指令——矛盾消解  技术可信度增强 提示词公式 针对[研究方法/内容]可能遭遇的技术质疑（如：[具体质疑点]），请设计包含以 下要素的响应方案： 1. 技术验证：补充[第三方数据集/重复实验方案]的可行性 2. 政策背书：援引[标准编号/政策条款]建立合规性关联 3. 认知校准：制作[可视化图表/对比案例]消除[特定群体]疑虑  示例
57. 报告指令——矛盾消解  利益平衡逻辑 提示词公式 请识别[研究主题]涉及的利益相关方，生成利益冲突矩阵： 1. 显性诉求：各方在[资源分配/决策权限/风险承担]的公开主张 2. 隐性需求：通过[政策文本语义分析/访谈文本情感分析]挖掘潜在诉求 3. 平衡方案：设计[补偿机制/协同创新平台/信息披露制度]实现帕累托改进  示例
58. 报告指令——决策穿透 决策触点挖掘  初始指令： 基于[目标决策者/主体]的[职责范围/考核指 标]，请分析其在[时间节点]的决策敏感要素： 1. 证据需求：强关联的[绩效指标/风险阈值 /创新优先级] 2. 传播偏好：倾向的[信息密度/呈现形式/ 沟通渠道] 3. 行动约束：受制的[预算权限/程序规则/ 联盟关系] 请设计从[研究结论]到[政策改变/行为转化] 的传导路径： 1. 初级节点：如，在[核心期刊/政策内参] 发表[主题聚焦]的浓缩版成果 2. 次级节点：如，通过[行业协会/智库网络] 组织[利益相关方]参与式研讨 3. 终级节点：如，对接[部委/地方]的[具体  追问指令： 基于以上分析，请生成5个高价值决策触点 及对应证据包配置方案。 行动转化路径 影响力传导链 改革议程]，提供试点方案（含[监测评估 指标]） 请将[政策/决策建议]拆解为可操作的阶段性 任务： 1. 短期（<1年）：快速响应措施（如：[法 规修订条款/技术标准附录]） 2. 中期（1-3年）：制度建设项目（如： [监测平台搭建/跨部门协作机制]） 3. 长期（>3年）：文化培育计划（如：[教 育课程改革/行业认证体系]） 4. 请标注每项任务的[责任主体][资源需 求][成功标志]
59. 软著专利指令——技术描述 提示词公式 请基于[软件/技术名称]，撰写一份技术描述，要求： 1. 介绍该技术的功能、架构及实现方式。 2. 采用专业术语，确保表达精准、符合技术文档规范。 3. 提供关键技术细节，如核心算法、数据流、接口描述等。 4. 适用于软件著作权或专利申请文档的撰写格式。  示例
60. 软著专利指令——创新提炼 提示词公式 请基于[技术名称]/[技术资料]，总结该技术的核心创新点，要求： 1. 提炼3-5个关键创新点，避免泛泛而谈。 2. 结合现有技术，突出本技术的独特性或改进点。 3. 采用精准、易懂的语言，确保易于理解。 4. 适用于专利申请或技术宣传材料。  示例
61. 软著专利指令——权利要求 提示词公式 请基于[技术名称]/[技术资料]，撰写一份专利权利要求，要求： 1. 提供独立权利要求，覆盖核心创新点。 2. 提供从属权利要求，细化具体技术方案。 3. 采用法律化、精准的表达方式，避免模糊表述。 4. 符合专利法规范，确保可授权性。  示例
62. 软著专利指令——实施方案 提示词公式 请基于[技术名称]/[技术信息]，撰写一份实施方案， 要求： 1. 详细描述系统架构、模块设计及工作流程。 2. 采用清晰的层次结构，包括[硬件/软件/数据流]。 3. 提供关键技术方案的实现细节，如[算法逻辑/API 接口]等。 4. 符合[专利申请/软件著作权登记]的要求。  示例
63. 软著专利指令——检索对比 提示词公式 请检索[技术名称]相关的已授权专利，并进行对比分析，要求： 1. 提供至少3项相关专利，并概述其核心技术方案。 2. 对比本技术与现有专利的区别，突出创新性。 3. 归纳可能存在的侵权风险，并提出规避建议。 4. 符合专利申请前期检索分析要求。  示例
64. 数据清洗 --缺失值处理 提示词公式 请对数据集【数据名称/路径】中的【变量/列名】进行缺 失值分析，并采用【填补方法（如均值、中位数、插值、 删除）】处理缺失值，输出处理后的完整数据及处理情况 说明。  示例
65. 数据清洗 --异常值检测与修正 提示词公式 请在数据集【数据名称/路径】中，对【变量/列名】进行异 常值检测，使用【检测方法（如Z-score、IQR、箱线图法、 孤立森林）】，并根据【修正方式（如删除、替换、截断）】 输出修正后的完整数据和异常值报告。  示例
66. 数据清洗 --噪声处理 提示词公式 请对数据集【数据名称/路径】的【变量/列名】进行噪声检 测与处理，采用【方法（如平滑、移动平均、滤波、小波变 换）】，输出处理前后对比与噪声抑制效果说明,生成完整的 处理后数据表。  示例
67. 数据清洗 --重复值去除 提示词公式 请检查数据集【数据名称/路径】中的重复记录，按【字段/ 唯一标识】判断重复，并执行【去除方式（如保留第一条、 保留最后一条、合并）】，输出清理后的完整数据和重复情 况统计。  示例
68. 数据转换 --标准化/归一化 提示词公式 请对数据集【数据名称/路径】中的【变量/列名】进行标准 化/归一化处理，使用【方法（如Z-score标准化、Min- Max归一化、对数转换）】，输出转换后的完整数据和转换 公式。  示例
69. 数据转换 --单位与量纲转换 提示词公式 请将数据集【数据名称/路径】中【变量/列名】的单位从 【原单位】转换为【目标单位】，并给出转换公式与转换后 的完整数据。  示例
70. 数据转换 --编码与解码 提示词公式 请对数据集【数据名称/路径】中的【类别变量/文本变量】 进行编码，使用【方法（如独热编码、标签编码、目标编 码）】，输出编码后的完整结果与对应的映射关系。  示例
71. 描述性统计 --集中趋势分析 提示词公式 请计算数据集【数据名称/路径】中【变量/列名】的集 中趋势指标，包括均值、中位数和众数，并输出结果与 简要解释。  示例
72. 描述性统计 --离散程度分析 提示词公式 请计算数据集【数据名称/路径】中【变量/列名】的离 散程度指标，包括方差、标准差和四分位距，并输出结 果与波动性说明。  示例
73. 描述性统计 --分布特征分析 提示词公式 请对数据集【数据名称/路径】中【变量/列名】进行分 布特征分析，计算偏度与峰度指标，并解释该变量的分 布形态特征。  示例
74. 模式与趋势发现 --聚类趋势观察 提示词公式 请在数据集【数据名称/路径】中，基于【变量/列名或 全部变量】进行聚类趋势探索，使用【方法（如K- means、层次聚类）】，输出聚类结果和模式说明。  示例
75. 模式与趋势发现 --时间/空间规律识别 提示词公式 请对数据集【数据名称/路径】中的【时间/空间变量】进行规律 分析，识别出【趋势、季节性、周期性或空间分布特征】，并输 出主要发现。  示例
76. 模式与趋势发现 --异常模式检测 提示词公式 请在数据集【数据名称/路径】中对【变量/列名】进行异常模式 检测，使用【方法（如箱线图阈值、Z-score、聚类残差检 测）】，输出异常点位置及异常模式特征。  示例
77. 相关性分析 --相关系数矩阵 提示词公式 请计算数据集【数据名称/路径】中各变量之间的相关系数矩阵 （Pearson/Spearman），并输出主要相关性结果与解释。  示例
78. 相关性分析 --偏相关分析 提示词公式 请在数据集【数据名称/路径】中，对【目标变量】 和【控制变量】进行偏相关分析，输出相关结果 并解释控制变量对关系的影响。  示例
79. 相关性分析 --初步因果关系探索 提示词公式 请基于数据集【数据名称/路径】中【相关变量】，进行初步 因果关系探索，使用【方法（如格兰杰因果检验、条件独立 性检验）】，并输出可能的因果方向提示。  示例
80. 模型建立 --线性/多元回归 提示词公式 请在数据集【数据名称/路径】中，以【自变量】为解释变量， 【因变量】为响应变量，建立线性/多元回归模型，并输出回 归系数、显著性检验结果和模型拟合优度。  示例
81. 模型建立 --Logistic 回归 提示词公式 请在数据集【数据名称/路径】中，以【自变量】 为解释变量，【二分类因变量】为响应变量，建立 Logistic回归模型，并输出回归系数、显著性检验 结果和预测概率。  示例
82. 模型建立 --方差分析 提示词公式 请在数据集【数据名称/路径】中，对【因变量】进行单 因素/多因素方差分析（ANOVA），分组变量为【分组 变量】，并输出方差分析表及显著性结果。  示例
83. 假设检验 --t 检验 提示词公式 请对数据集【数据名称/路径】中的【变量/组别】进行 【t检验类型（单样本/双样本/配对样本）】，并输出检 验统计量、p值及结论。  示例
84. 假设检验 --卡方检验 提示词公式 请在数据集【数据名称/路径】中，对【分类变量1】与 【分类变量2】进行卡方独立性检验，并输出卡方统计 量、p值及显著性结论。  示例
85. 假设检验 --方差齐性检验 提示词公式 请对数据集【数据名称/路径】中的【因变量】在不同 【分组变量】下进行方差齐性检验，并输出检验统计量、 p值及是否满足方差齐性假设。  示例
86. 假设检验 --非参数检验 提示词公式 请对数据集【数据名称/路径】中的【变量/组别】进行 非参数检验（【具体方法名称】），并输出检验统计量、 p值及结论。  示例
87. 参数估计 --最大似然估计 提示词公式 请对数据集【数据名称/路径】中【变量/列名】 进行最大似然估计，假设其服从【分布类型】， 输出参数估计值及对比拟合效果。  示例
88. 参数估计 --贝叶斯估计 提示词公式 请对数据集【数据名称/路径】中【变量/列名】进行贝叶斯估计， 设定先验分布为【先验分布】，输出后验分布参数及估计结果。  示例
89. 参数估计 --区间估计与置信区间 提示词公式 请对数据集【数据名称/路径】中【变量/列名】计算均值的置信 区间，置信水平设为【置信水平】，并输出区间范围及解释。  示例
90. 特征工程 --特征选择 提示词公式 请在数据集【数据名称/路径】中，基于【方法（如相关性过 滤、正则化选择、嵌入式方法）】对【变量范围/特征集合】 进行特征选择，并输出被选中的特征及其重要性说明。  示例
91. 特征工程 --特征衍生 提示词公式 请在数据集【数据名称/路径】中，基于【已有变量/列名】 构造新的特征，方法为【方式（如交互项、多项式特征、统 计特征提取）】，并输出新特征及生成逻辑。  示例
92. 多变量分析 --主成分分析 提示词公式 请在数据集【数据名称/路径】中，对【变量范围/特征集合】 进行主成分分析（PCA），并输出主成分的载荷矩阵、解释 方差比例及主要成分得分。  示例
93. 多变量分析 --判别分析 提示词公式 请在数据集【数据名称/路径】中，基于【分组变量】对【特 征集合】进行线性判别分析（LDA），并输出判别函数、分 类结果及模型准确率。  示例
94. 多变量分析 --典型相关分析 提示词公式 请在数据集【数据名称/路径】中，对变量集合【X变量组】 与【Y变量组】进行典型相关分析（CCA），并输出典型相 关系数及显著性检验结果。  示例
95. 模型评估与检验 --交叉验证 提示词公式 请对数据集【数据名称/路径】中建立的【模型名称】进行K 折交叉验证（折数为【K值】），并输出平均性能指标及各折 结果。  示例
96. 模型评估与检验 --信息准则 提示词公式 请对数据集【数据名称/路径】中建立的【模型 名称】计算信息准则（AIC和BIC），并输出结 果及模型优劣对比。  示例
97. 模型评估与检验 --稳健性检验 提示词公式 请对数据集【数据名称/路径】中建立的【模型名称】进行 稳健性检验，方法为【方法名称，如删失样本分析、替换变 量分析、分组回归】 ，并输出检验结果与结论。  示例
98. 数据解读 --结果总结与科研解释 提示词公式 请根据数据集【数据名称/路径】的【分析结果】，总结主 要发现，并结合科研背景进行解释，指出其对【研究主题/ 领域】的潜在意义。  示例
99. 数据解读 --实验组间差异解读 提示词公式 请对数据集【数据名称/路径】中【实验组变量】和【对照组变量】 的分析结果【分析结果】进行差异解读，说明差异是否显著，并结 合科研假设给出解释。  示例
100. 数据解读 --趋势与预测解读 提示词公式 请根据数据集【数据名称/路径】中【变量/指标】的趋势 或预测【结果】，解读其主要变化规律，并说明其对【研 究主题】的潜在预测意义。  示例
101. 数据可视化—— 环形图 提示词公式 请生成环形图，标题"[标题]"，数据：[层级1:数据项1(比 例#色码), ...]/[层级2:...]。要求： ① 自适应嵌套层数与环宽 ② 中心区≥30% ③ 未配色自动采用对比色系 ④ 智能标签管理 以HTML格式输出  示例 请生成环形图，标题"2024年员工结构分析"，数据：外层[技术岗:320人 ( 4 5 % # 2 E 8 6 C1 ) , 管 理岗: 1 8 0 人( 2 5 % # 5 D A D E 2 ) , 营 销 岗 : 2 0 0 人 (28%#AED6F1)] ；内层[工龄<3年:58%(#FF6B6B), 3-5 年:32%(#4ECDC4), >5年:10%(#CCCCCC)]，中心显示员工总数。要求： ① 自适应嵌套层数与环宽 ② 中心区≥30% ③ 未配色自动采用对比色系 ④ 智能标签管理 以HTML格式输出
102. 数据可视化 ——饼状图 提示词公式 请生成一个饼状图，标题为'[图表标题]'，展示以下数据 分布：[数据项1名称: 数据值（比例、色码）],[数据项 2名称: 数据值（比例、色码）],[数据项3名称: 数据值 （比例、色码）]。添加百分比标签和图例说明。以 HTML格式输出  示例 请生成一个饼状图，标题为'基因表达实验组别占比'， 数据：对照组: 185样本（42% #95A5A6）, 突变组 A: 97样本（22% #E67E22）, 突变组B: 83样本 （19% #2980B9）, 无效数据: 75样本（17% 灰 色）。突出突变组分离效果，添加p=0.032显著性标 记。以HTML格式输出
103. 数据可视化 ——线形图 提示词公式 请生成线形图，标题"[数据主题]"，数据：[系列1名称 (X1,Y1),(X2,Y2)...]/[系列2名称(...)]。要求： ① 自动适配线型（曲线/折线/阶梯线） ② 坐标轴智能优化（时间/分类/数值） ③ 多系列颜色对比度≥4.5:1 ④ 数据点密度自适应（标记点/区域着色） 以HTML格式输出  示例 请生成线形图，标题"2023双平台季度销售对比"，数据：[平台A(Q1,420 万),(Q2,580万),(Q3,720万),(Q4,890万)]/[平台B(Q1,380万),(Q2,550 万),(Q3,680万),(Q4,810万)] 。要求： ① 自动适配线型（曲线/折线/阶梯线） ② 坐标轴智能优化（时间/分类/数值） ③ 多系列颜色对比度≥4.5:1 ④ 数据点密度自适应（标记点/区域着色） 以HTML格式输出
104. 数据可视化 ——柱状图 提示词公式 请生成柱状图，标题"[数据主题]"，数据：[分类1:值1(颜 色#色码), 分类2:值2...]/[系列2...]。要求： ① 自动适配布局（堆叠/分组/百分比） ② 坐标轴智能处理（长标签旋转/数值简写） ③ 多系列颜色对比度≥4.5:1 ④ 响应式柱宽与间距 以HTML格式输出  示例 请生成柱状图，标题"企业年度营收构成"，数据： [电子产品:120亿#2196F3/80亿#BBDEFB]/ [服务业务:65亿#4CAF50/45亿#C8E6C9]/ [其他收入:15亿#FF9800/10亿#FFE0B2] 年份[2023/2022]。要求： ① 自动适配布局（堆叠/分组/百分比） ② 坐标轴智能处理（长标签旋转/数值简写） ③ 多系列颜色对比度≥4.5:1 ④ 响应式柱宽与间距 以HTML格式输出
105. 数据可视化 ——面积图 提示词公式 请生成面积图，标题"[数据主题]"，数据：[系列 1(X1,Y1),(X2,Y2)...]/[系列2(...)]。要求： ① 自动匹配最佳类型（堆叠/百分比/河流/双轴等） ② 颜色策略：时间序列→渐变色调 | 类别数据→对比色系 ③ 动态辅助元素：置信区间/趋势线/阈值标注 ④ 多端渲染优化（桌面端细节/移动端聚焦） 以HTML格式输出  示例 请生成面积图，标题"平台用户活跃时段分布"，数据： [00:00-04:00:18万#2E86C1]/ [04:00-08:00:32万#5DADE2]/ [08:00-12:00:68万#AED6F1]/ [12:00-16:00:85万#FFD966]/ [16:00-20:00:92万#FF6347]/ [20:00-24:00:76万#B854D0]。要求： ① 自动匹配最佳类型（堆叠/百分比/河流/双轴等） ② 颜色策略：时间序列→渐变色调 | 类别数据→对比色系 ③ 动态辅助元素：置信区间/趋势线/阈值标注 ④ 多端渲染优化（桌面端细节/移动端聚焦） 以HTML格式输出
106. 数据可视化 ——散点图 提示词公式 请生成散点图，标题"[数据主题]"，数据：[维度1:值,维度 2:值,分类:类别,大小:值,颜色:可选]...。要求： ① 自动匹配最佳类型（极坐标/多轴/三元/分组等） ② 智能映射：大小=数值量级 | 颜色=类别或数值梯度 （自动配色如未提供） ③ 动态辅助：趋势线 / 密度云 / 置信椭圆自动启用 ④ 多端优化：桌面端显示详情 | 移动端支持聚焦与缩放 以HTML格式输出  示例
107. 数据可视化 ——极坐标图  雷达图 提示词公式 请生成雷达图，标题"[数据主题]"，数据：[系列:名称,维 度1:值,维度2:值,...,颜色:可选]... 。要求： ① 自动判断图形类型（标准 / 相对值 / 圆形填色） ② 多系列维度放射连接，自动配色与标签排布 ③ 自适配桌面与移动端交互 以HTML格式输出  示例 请生成雷达图，请生成雷达图，标题"三家公司核心指标对比"，数据： [系列:A公司,营收:180,增长率:7.2,员工数:860,客户数:320,满意度:89], [系列:B公司,营收:150,增长率:6.1,员工数:620,客户数:300,满意度:85], [系列:C公司,营收:210,增长率:8.5,员工数:920,客户数:400,满意度:92] 。 要求： ① 自动判断图形类型（标准 / 相对值 / 圆形填色） ② 多系列维度放射连接，智能配色与标签排布 ③ 自适配桌面与移动端交互 以HTML格式输出
108. 数据可视化 ——极坐标图  玫瑰图 提示词公式 请生成玫瑰图，标题"[数据主题]"，数据：[分组:可选,分 类:名称,值:数值,颜色:可选]... 。要求： ① 根据数据自动匹配图形类型： • 单分类 → 玫瑰图（整圆/空心/扇形） • 多分组 → 堆叠玫瑰图（默认环形，可空心） ② 使用极坐标柱状图方式展示，避免误判为饼图 ③ 智能配色：自动分配高对比或分组配色 ④ 分类顺时针排列，标签与图例自适应排布 ⑤ 自适配桌面与移动端展示 以HTML格式输出  示例
109. 数据可视化 ——力导向图 提示词公式 请生成力导向图，标题"[数据主题]"，数据：[节点:名称,分 组:可选,大小:可选,颜色:可选]/[关系:源→目标]... 。要求： ① 自动识别节点与关系，构建动态网络 ② 节点大小映射数值，颜色区分分组 ③ 自动布局展开，避免重叠，连线清晰可见 ④ 智能配色，支持悬浮交互与移动端拖动缩放 以HTML格式输出  示例
110. 数据可视化 ——树图 提示词公式 请生成树图，标题"[标题]"，数据：[层级1:数据项1(比例 #色码), ...]/[层级2:...]。要求： ① 自适应嵌套层数与环宽 ② 中心区≥30% ③ 未配色自动采用对比色系 ④ 智能标签管理 以HTML格式输出  示例
111. 数据可视化 ——桑葚图 提示词公式 请生成桑基图，标题"[数据主题]"，数据：[源:节点A,目标: 节点B,值:数值,颜色:可选]... 。 要求： ① 自动识别结构，匹配最佳布局（横向/纵向/两列） ② 流向宽度按值等比映射，自动处理分支与合流 ③ 智能配色：未设色时分组对比色，颜色区分 ④ 自动调整布局防重叠，支持悬浮交互与移动端缩放 以HTML格式输出  示例
112. 数据可视化 ——漏斗图 提示词公式 请生成漏斗图，标题"[数据主题]"，数据：[阶段:名称,值1: 数值,值2:可选,颜色:可选]... 要求： ① 自动判断图形类型（单组→标准漏斗图；双组→对比漏 斗图） ② 阶段从上至下排序，按比例缩进展示转化趋势 ③ 智能配色：结合主题自动匹配协调色带，颜色对比区分 ④ 自动标注阶段名称与数值，支持悬浮交互与移动端适配 以HTML格式输出  示例
113. 数据可视化 ——热力图 提示词公式 请生成热力图，标题"[数据主题]"，数据：[维度1:名称,维度2:名 称,值:数值,颜色:可选]... 要求： ① 自动识别数据结构，匹配最优热力图类型（常规/日历/极坐标） ② 数值通过色阶表达，支持渐变或分级映射 ③ 智能配色：参考主题应用对比渐变色带（如蓝橙系、黄绿系） ④ 自动排布坐标轴与标签，支持悬浮交互与移动端适配 以HTML格式输出  示例
114. 数据可视化 ——词云图 提示词公式 请生成词云图，标题"[数据主题]"，数据：[词语:权重]... 要求： ① 词语大小根据权重自动缩放，重要词汇更显眼 ② 自动排布避免重叠，支持多方向/弧形/旋转排列 ③ 智能配色：结合主题自动匹配柔和多色系 ④ 默认居中布局，支持桌面端标签提示与移动端缩放交互 以HTML格式输出  示例
115. 数据可视化 ——思维导图 提示词公式 请生成思维导图，主题"[中心主题]"，数据：[分支1:子项1,子项 2...]/[分支2:子项1,子项2...]。要求： ① 结构：以中心主题为起点，分支按层级自动排布，节点等距、连接线 条自然弯曲，适应任意长度与层数的数据； ② 布局：使用从左自右横向或左右对称布局有序延展，避免放射状分布， 保持阅读流畅； ③ 文本：文字内容清晰、区分背景色，节点框宽度自适应内容，文字大 小自动调整，避免溢出或遮挡； ④ 配色：主分支采用辨识度高的对比色，子分支使用协调渐变或柔和配 色，整体视觉统一； ⑤ 交互：支持节点折叠/展开，兼容多端聚焦与缩放交互。 以HTML格式输出  示例
116. 数据可视化 ——流程图 提示词公式 请生成流程图，标题"[流程主题]"，步骤数据：[节点1 → 节点2 → 判断节 点? 是→ 节点3 | 否→ 节点4 → …]。 要求： ① 布局：自动纵向/横向排列流程，主流程保持同一方向直线排列，分支通 过折线延展，结构清晰规范 ② 结构：可解析判断、循环、分支、并行等关系，自动生成对应连接路径 ③ 文本与图形：自动识别节点语义匹配图形，节点自适应文本长度，字号适 中不溢出 ④ 配色：自动根据流程阶段或分支路径设置对比清晰、视觉统一的配色方案 ⑤ 交互：支持桌面和移动端交互，节点悬浮显示说明，连线顺滑对齐、布局 自动避让重叠 以HTML格式输出  示例
117. 数据可视化 ——甘特图 提示词公式 请生成甘特图，标题"[项目主题]"，数据：[任务名称:开始日期-结束 日期@负责人, 任务名称:开始-结束@负责人, …]。要求： ① 横轴为时间、纵轴为任务，任务条横向绘制，自动对齐时间区间 ② 支持跨任务重叠、并行执行，任务条起止清晰 ③ 负责人标签自动展示，附于任务条内或尾部，提升可读性 ④ 自动配色区分不同任务，风格柔和，条形清晰分层 ⑤ 图表支持横向滚动与悬浮查看任务信息，兼容多端聚焦与缩放交互 以HTML格式输出  示例
118. 数据可视化 ——架构图 提示词公式 请生成架构图，标题"{图表标题}"，数据：{模块/层级名称}:{包含的内容1, 内容2, 内容3} /{模块/层级名称}:{包含的内容4, 内容5} ... 要求： ① 布局：采用上下或分层结构，支持横向或纵向模块排列，清晰展示系统逻辑 ② 结构：模块用矩形表示，同层对齐，自动识别依赖并添加箭头连接 ③ 文本与模块：文字自适应居中，避免溢出，支持子模块嵌套展示 ④ 配色：主模块高对比，子模块柔和分组，整体风格清晰简洁 ⑤ 交互：支持悬浮查看说明，兼容多端缩放交互 以HTML格式输出  示例
119. 数据可视化 ——韦恩图 提示词公式 请生成一张韦恩图，标题为【图表标题】，用以展示【主题说明】。数据如下： 【集合名称1】：{元素1, 元素2, ...}【集合名称2】：{元素1, 元素2, ...}【集合 名称3】：{元素1, 元素2, ...} （可选） ...。要求： ① 使用对称圆形结构，集合自动排列，最多支持4组集合并自动适配布局 ② 自动识别交集与非交集区域，交集部分使用透明叠加，避免文本重叠 ③ 集合名称置于非重叠部分，交集区域以中心位置显示其交集标签（避免重叠） ④ 所有元素信息隐藏在悬浮提示中，仅显示集合与交集名称，避免内容杂乱 ⑤ 图表配色有层次，集合配色对比清晰，交集区域颜色自动混合，文字颜色突显 ⑥ 支持交互：悬浮可查看各集合的全部元素与交集成员，兼容缩放与多端交互以 HTML格式输出  示例
120. 数据可视化 ——泳道图 提示词公式 请生成一张泳道图，主题为“[主题/场景名称]”，参与主体包 括：[主体1]、[主体2]、[主体3]……，每个主体负责的任务如 下： - [主体1]：依次负责任务[任务A1]→[任务A2]→…… - [主体2]：依次负责任务[任务B1]→[任务B2]→…… 要求： ① 根据流程内容自动选择水平或垂直泳道布局（强调事件流转 用水平，强调职能协作用垂直） ② 每个泳道整齐对齐，步骤用矩形表示，流程用箭头顺畅连接 ③ 泳池与泳道名称清晰标注，模块文字自动适应，支持子流程 嵌套 ④ 配色清爽统一，主模块醒目，子模块柔和，边框清晰 ⑤ 鼠标悬浮可查看详细说明与职责说明，支持缩放与多端交互 以HTML格式输出
121. 数据可视化 ——用户体验图 提示词公式 请根据以下信息生成一个用户旅程图，标题为“{图表标题}”。 用户角色：{用户角色名称} 用户故事：{简要描述该用户的背景和目标} 阶段列表：{阶段1}, {阶段2}, {阶段3}, ... 每个阶段下包含： - 用户目标：{该阶段目标} - 情绪评分（1–10）+ 表情 - 痛点：{该阶段的关键问题} - 机会：{该阶段的优化方向} 要求： ① 图表横向展开，按阶段分列展示 ② 情绪评分驱动情绪曲线波动，表情符号辅助表达，线条清晰可见 ③ 痛点与机会用统一卡片样式，分别为淡黄色与淡蓝色 ④ 每列内容上下对齐：目标 > 情绪 > 痛点 > 机会 ⑤ 用户角色与故事置于左上角，整体评分显示在图表左下角 ⑥ 图表配色柔和、布局整洁，支持悬浮查看详细信息与缩放交互 以HTML格式输出
122. 数据可视化 ——概念图 提示词公式 请生成概念图，标题"[知识主题]"，数据：[概念:名称(属性:值, ...)]/[关系: 源概念→目标概念(类型:关系名称, ...)]。要求： ① 布局：自动力导向布局，节点均匀分布无重叠，重要概念居中对齐 ② 结构：自动识别概念层级与关联强度，核心概念节点大小映射重要度 ③ 文本：节点内自适应多行文本（最大宽度限制），关系线标注清晰可读 ④ 配色：未指定时自动按概念分组配色，关系线使用半透明对比色 ⑤ 交互：支持节点拖拽定位，悬浮显示全部属性，双击展开/折叠子概念 以HTML格式输出  示例
123. 数据可视化 ——数据流图 提示词公式 请生成数据流图，标题[系统主题]，数据：[节点:名称(类型:实体/过程/存储,描述:文本)]/[数据流:源节点→目标节点(数据项:名称,频率:高/中/低)]。 要求：① 布局：自动分层流程排列，核心过程居中，实体与存储对称分布两侧 ② 结构：节点形状按类型自动映射（实体→矩形/过程→圆角矩形/存储→圆柱形） ③ 文本：节点内关键描述简明展示，数据流标签自动避让 ④ 配色：未指定时按节点类型配色（实体→蓝系/过程→绿系/存储→橙系） ⑤ 交互：支持节点拖拽、数据流高亮、焦点过程放大查看 以HTML格式输出  示例
124. 数据可视化 ——UML图 提示词公式 请生成UML图，标题"[系统名称]"，数据：[元素:名称(类型:类|接口|枚举|注释, 属性:名称:类型, 方法:名称(参数):返回类型)]/[关系:源元素→目标元素 (类型:继承|实现|关联|依赖, 多重性:0..1)]。要求： ① 布局：自动智能排列，关联元素就近分布，避免交叉连接线 ② 结构：元素形状按类型自动映射（类→三栏矩形/接口→圆角矩形/枚举→双线矩形） ③ 文本：属性和方法分栏展示，关键元素突出显示 ④ 配色：未指定时按元素类型配色（类→蓝系/接口→绿系/枚举→紫系），关系线按类型区分样式 ⑤ 交互：支持元素拖拽、关系聚焦、双击查看元素详情 以HTML格式输出  示例
125. 数据可视化 ——用例图 提示词公式 请生成用例图，标题"[系统名称]功能模型"，数据：[参与者:名称(类型:角色/外部系统)]/[用例:名称(范围:系统/子模块)]/[关系:源→目标(类型:关联|包 含|扩展|泛化)]。要求： ① 布局：参与者自动分布边界外侧，用例在系统框内均匀排列，关联元素就近分布 ② 结构：参与者使用人形图标，用例使用椭圆形，系统边界用矩形框标识 ③ 文本：用例名称简明展示，关系类型用«type»标注 ④ 配色：未指定时参与者用蓝色系，用例按功能领域配色（管理→绿系/查询→蓝系/维护→橙系） ⑤ 交互：支持元素拖拽、关系聚焦、双击查看用例详情 以HTML格式输出  示例
126. 数据可视化 ——循环图 提示词公式 请生成循环图，标题"[过程名称]"，数据：[阶段:名称(描述:文本,顺序: 序号,颜色:#色码)]/[流转:源阶段→目标阶段(条件:文本)]。要求： ① 布局：自动环形均匀排列，阶段间距相等，重要阶段突出显示 ② 结构：阶段节点按顺序连接闭环，流转条件清晰标注 ③ 文本：阶段名称简明展示，描述文本在悬浮时显示 ④ 配色：未指定时自动生成渐变色系（起始→冷色，结束→暖色） ⑤ 交互：支持阶段聚焦、流转路径高亮、动态模拟循环过程 以HTML格式输出  示例
127. 数据可视化 ——ER图 提示词公式 请生成ER图，标题"[系统名称] "，数据：[实体:名称(类型:强实体/弱实 体, 属性:名称:类型{主键/外键}, ...)]/[关系:名称(类型:1:1|1:N|M:N, 实体A:角色, 实体B:角色, 属性:可选)]。要求： ① 布局：自动力导向排列，关联实体就近分布，关系节点居中连接 ② 结构：实体用矩形，弱实体双线矩形，关系用菱形，属性用椭圆形 ③ 文本：主键属性加粗下划线，外键斜体标识 ④ 配色：未指定时实体用蓝系，弱实体紫系，关系橙系，属性绿系 ⑤ 交互：支持实体拖拽、关系聚焦、悬浮显示完整属性 以HTML格式输出  示例 � 图书馆管理系统
128. 数据可视化 ——BPMN图 提示词公式 请生成BPMN图，标题"[业务流程名称]"，数据：[元素:名称(类型:事件/活动/网关/数据对象, 子类型:可选, 详情:属性)]/[连接:源元素→目标元素(类型: 顺序流/消息流/关联, 条件:可选)]。要求： ① 布局：自动水平或垂直排列流程，保持流向清晰，避免交叉连线 ② 结构：元素按BPMN 2.0标准映射形状（事件→圆圈/活动→圆角矩形/网关→菱形） ③ 文本：活动名称简明居中，网关条件清晰标注 ④ 配色：未指定时按元素类型自动配色（事件→黄系/活动→绿系/网关→红系/数据→蓝系） ⑤ 交互：支持元素拖拽、流程路径高亮、双击查看元素属性 以HTML格式输出  示例
129. 数据可视化 ——SWOT图 提示词公式 请生成SWOT图，标题"[分析主题]战略评估"，数据：[优势:因素1(权重:值), 因素2...]/[劣势:因素1(权重:值),因素2...]/[机会:因素1(权重:值),因素 2...]/[威胁:因素1(权重:值),因素2...]。要求： ① 布局：自动生成四象限矩阵（优势/劣势在左，机会/威胁在右；积极因素在 上，消极因素在下） ② 结构：每个象限标题醒目，因素按权重排序，关键因素突出显示 ③ 文本：因素简明扼要，权重值可视化展示 ④ 配色：未指定时自动采用语义色系（优势→绿色/劣势→红色/机会→蓝色/ 威胁→橙色） ⑤ 交互：支持象限聚焦、因素详情悬浮显示、权重值动态调整 以HTML格式输出  示例
130. 数据可视化 ——电路图 提示词公式 生成电路图，标题"[电路名称]"，数据：[元件:类型:名称(参数:值, 节点:引 脚)]/[连接:节点A→节点B(类型:导线/总线)]/[网络:名称(节点:列表)]。要求： ① 布局：自动分层排列，信号流向清晰（输入→处理→输出），关键路径突出 ② 结构：元件符号符合IEC标准（电阻→矩形/电容→平行线/三极管→箭头符号） ③ 文本：参数值清晰标注，关键节点电压/电流实时显示 ④ 配色：未指定时按元件类型配色（电阻→黄系/电容→蓝系/IC→绿系/电源→ 红系） ⑤ 交互：支持缩放、参数动态调整、仿真运行、节点电压悬浮显示 以HTML格式输出  示例 共发射极晶体管放大电路
131. 数据可视化 ——括号图 提示词公式 请生成括号图，标题"[整体概念] "，数据：[整体:名称]/[类别 1:名称(属性:值)]/[类别2:名称(属性:值)]/...。要求： ① 布局：整体左对齐，大括号向右展开，层级缩进清晰 ② 结构：多级嵌套支持，子类别通过次级大括号连接 ③ 文本：类别名称简明展示，属性值在悬浮时显示 ④ 配色：未指定时整体用深色系，子类别用同色系渐变 ⑤ 交互：支持类别聚焦、层级展开/折叠、属性悬浮查看 以HTML格式输出  示例
132. 数据可视化 ——平面图 提示词公式 请生成平面图，标题"[空间名称]平面布局"，数据：[边界:坐标点串]/[分区: 名称(类型:功能区,边界:坐标点串)]/[设施:名称(类型:设备/家具,位置:坐标, 朝向:角度)]/[路径:名称(类型:通道,路径:坐标串)]/[标注:名称(类型:尺寸/ 说明,位置:坐标)]。要求： ① 布局：俯视正投影，上北下南左西右东，比例尺自适应画布 ② 结构：边界实线分隔，功能区色块填充，设施用标准图例表示 ③ 文本：分区名称居中显示，设施名称在悬浮时显示，尺寸标注自动避让 ④ 配色：未指定时按类型自动配色（水体→蓝系/绿化→绿系/硬化面→灰 系/建筑→米白） ⑤ 交互：支持图层开关、尺寸测量、设施属性查看、方向旋转 以HTML格式输出  示例 智谷科技创新园区总平面图
133. 数据可视化 ——时间轴图 提示词公式 请生成时间轴图，标题"[主题]发展历程"，数据：[节点:名称(时间:日期, 类型:里程碑/阶段, 说明:关键内容, 责任方:可选)]/[阶段:名称(起止:日期, 类型: 准备/开发/测试/发布)]。要求： ① 布局：时间主轴水平左→右，节点按时间顺序排列，阶段背景色带覆盖相应时段 ② 结构：里程碑节点垂直分布主轴两侧，阶段色带半透明覆盖 ③ 文本：节点名称与时间优先展示，说明在悬浮时显示，日期格式统一(YYYY-MM-DD) ④ 配色：未指定时按类型自动配色（里程碑→亮色系/阶段→浅色系），同类项色系统一 ⑤ 交互：支持缩放聚焦、节点详情悬浮、阶段切换高亮 以HTML格式输出  示例
134. 数据可视化 ——鱼骨图 提示词公式 请生成鱼骨图，标题"[问题名称]原因分析"，数据：[效果:问题描述]/[主因:类别名称]/[次因:子类名称]/[细节:具体因素]。要求： ① 布局：鱼头在右→主干向左，主骨夹角60°对称分布，次骨交锯齿形错位 ② 结构：鱼头标识问题，主骨→主因类目，次骨→次因子类，小骨→具体因素 ③ 文本：主因类目加粗居中，次因子类斜体，具体因素简明 ④ 配色：未指定时按主因类目自动配色（人→红系/机→蓝系/料→绿系/法→黄系/环→紫系/测→橙系） ⑤ 交互：支持分支展开/折叠、因素详情悬浮、根本原因聚焦 以HTML格式输出  示例 新能源汽车续航里程不足分析
135. 数据可视化 ——组织结构图 提示词公式 请生成组织结构图，标题"[组织名称]架构"，数据：[根节点:名称(角色: 岗位,部门:单元)]/[下级:名称(上级:名称,角色:岗位,部门:单元)]/...。要 求： ① 布局：自上而下树状结构，根节点置顶，同层级节点水平等距排列 ② 结构：节点使用矩形卡片，汇报线为实线箭头（虚线表示待补），同 部门同色系 ③ 文本：节点卡片内分行显示：岗位/姓名（主岗）｜部门（副行） ④ 连接：汇报线置于卡片下层，主汇报实线加粗，虚线待补节点标注 【待补】 ⑤ 交互：支持缩放聚焦、部门高亮、岗位详情悬浮、组织架构导出 以HTML格式输出  示例
136. 数据可视化 ——网络拓扑图 提示词公式 请基于【用户输入】生成网络拓扑图（园区/数据中心/分支/云–本地混合按需自动选择），用于表达网络分层、设备角色、地址规 划、链路属性与安全边界。全图仅用中文；常用网络缩写可保留为大写字母，不视为外文（如 VLAN、VPN、NAT、ACL、BGP、 OSPF、MPLS、AP、AC、NAS、SAN、WAF、IDS/IPS、SD-WAN 等）。 1.图型与范围 - 视角逻辑拓扑优先，必要时补充简化物理连线；画布方向横向优先，保留标题栏与页边距。 - 支持形态：单园区、总部–分支、双核心数据中心、云–本地混合。 - 分区：办公网、生产网、管理网、访客网、无线网、安防视频网、DMZ 区、云资源区、外部互联网/运营商区。 2.分层布局（建议采用三层或变体） - 核心层：核心交换/路由、南北向东西向转发、双活/主备。 - 汇聚层：园区汇聚、楼宇汇聚、服务器汇聚、城域/专线接入。 - 接入层：接入交换机、PoE、无线控制器 AC 与 AP、终端/摄像机/物联网网关。 - 管理与监控平面横跨所有层（网管、日志、时钟、配置中心）。 3.元素与符号（中文命名） - 设备：路由器、核心/汇聚/接入交换机、无线控制器、接入点、负载均衡、上网行为、NAT 网关、VPN 网关、SD-WAN 边缘、 防火墙、WAF、IDS/IPS、堡垒机、零信任网关、控制器、存储 NAS/SAN、服务器/虚拟化、数据库、消息中间件、业务系统、 DNS/DHCP/NTP。 - 云与外部：公有云 VPC/子网、对象存储、云数据库、云防火墙、云负载均衡、云专线/互联网、第三方平台。 - 工具与标识：机房/机柜、配线架/光纤配线、上联/下联端口号、链路聚合/堆叠、双电源/双上联标记。 4.连接与链路属性（必须标注） - 线型：实线为数据转发链路，虚线为管理/控制/同步链路，点划线为策略/信任边界。 - 标签：连线旁标注 速率（如10G/1G）、介质（光纤/双绞线/无线）、VLAN/子接口号、聚合/生成树/等价路由、主备/优先级。 - 冗余：双核心、双上联、链路聚合、VRRP/主备对称标注；跨区域用专线/MPLS/互联网 VPN 隧道并标延迟/带宽。 - 流向：关键业务流用箭头标注起止（客户端→业务→数据库），不与链路线混淆。 5.地址与分段 - 在每个网段或接口旁标注 网段/掩码、网关、用途（办公/视频/物联/管理/服务器等）。 - VLAN 规划：写明编号→用途→DHCP 范围；必要时标明三层网关所在设备。 - 私有地址与公网地址分开标注；NAT 转换关系在边界设备旁用小表格说明。 6.安全与隔离 - 边界防护：互联网边界、云边界、数据中心边界使用防火墙/WAF/IDS/IPS 图标并标策略方向。 - 区域隔离：办公 ↔ 生产、内网 ↔ DMZ ↔ 外网的访问由防火墙策略/零信任网关控制；在边界处用“仅允许…/禁止…”短句标注要 点。 - 远程接入：VPN/客户端隧道位置、双因素、地址池与入站策略。 - 审计与日志：日志平台/流量镜像口/网探位置；合规与留存周期简注。 7.服务与应用 - 关键服务：DNS/DHCP/NTP、统一认证、资产/监控/告警、备份、镜像仓库、CI/CD、视频平台等，标明所属网段与上联位 置。 - 业务系统：应用前端、网关、服务层、数据库/缓存、对象存储，按三层/微服务分区摆放，并写明依赖关系与端口（可概括）。 - 可用性：负载均衡方式（四层/七层）、会话保持、主从/集群/多可用区等高可用备注。 8.自动布局与对齐 - 分层自上而下：核心在上、汇聚居中、接入在下；云在右侧或上侧，互联网在最上或最右；管理/监控在侧栏。 - 设备等宽等距，共线对齐；链路尽量直线或直角，交叉最少；跨区域连线走外侧。 - 大型图启用分区底色或虚线围栏，并提供“编号索引表”；跨页用“链接端口”对接。 - 标签自动避让，必要时使用引线；最小字号不低于 10 号。 9.颜色与样式（不指定具体色值） - 区域/层级用不同色系区分，设备图标风格统一；警戒/高风险链路用高对比描边。 - 灰度打印仍可区分层级与边界；背景简洁，避免花哨渐变。
137. 数据可视化 ——技术路线图 提示词公式 请基于【用户输入】生成学术研究技术路线流程图，要求： 1.图表类型与布局 - 布局方式：从【垂直流程 / 水平流程 / 层级树状 / 网络拓扑】中自动择优 - 流程方向：从【上到下 / 左到右 / 中心辐射】中自动选择 - 元素集合：采用标准流程图元素（矩形、菱形决策、圆角矩形、平行四边形）。 2.视觉与元素样式 - 配色：由系统自动选择对比充足、饱和度高、打印友好、风格统一的配色。 - 框体样式：主要流程=矩形（加粗边）；子流程=圆角矩形（常规边）；决策点=菱形（虚线 边）；输入/输出=平行四边形。 3.连线与关系 - 主流程线：实线箭头（较粗）。 - 子流程线：实线箭头（较细）。 - 反馈环路：虚线弯曲箭头。 - 并行关系：平行线条。 - 条件分支：由菱形引出多条箭头并标注条件。 4.文字与字号 - 主标题：16pt 粗体；模块标题：12pt 粗体；子项：10pt 常规；整体用简洁学术术语。 5.通用流程骨架（自上而下绘制，必须呈现） - 研究主题（顶部标题框：填入【主题词】） - 研究背景（含「理论基础 / 研究现状 / 问题识别」子框） - 研究目标（含「总体目标 / 具体目标 / 指标」子框） - 研究方法（含「理论方法 / 实证或实验方法 / 分析方法」子框） - 技术路线（核心）：用虚线大框围绕；至少 3 个阶段；每阶段包含若干任务与节点评估（菱形） 6. 预期成果（含「理论成果 / 技术成果 / 应用成果」子框） 7. 创新点（圆角矩形） 8.必须包含的特殊元素（但不绘制图例） - 里程碑：置于图左或右的关键节点。 - 风险点：以醒目标识标注，并附简要应对策略。 - 决策点：菱形；并行任务：平行矩形表示。 仅在图内清晰标注，不单独绘制“图例”。 9.自动布局与对齐规则（保证同宽与美观） - 同宽规则：将「研究背景」「研究目标」「研究方法」三块的外部矩形宽度设为与下方「技术 路线（核心，虚线大框）」内部内容宽度一致（三者与核心区保持等宽）。 - 共线居中：上述三块与“技术路线（核心）”共享同一垂直中线（centerX 对齐）；各块标题 与内容区均以该中线对齐。 - 一致间距：三块之间、以及第三块与“技术路线（核心）”之间采用统一的垂直间距；同层级 节点左右留白一致。 - 网格排布：启用隐形栅格/列系统，所有同层级矩形吸附到栅格，保持等宽、等距、垂直对齐。 - 最少交叉：尽量减少连线交叉；必要时优先让反馈虚线弯曲而不改变块的位置与宽度。 - 自适应留白：若拥挤导致美观性下降，优先增加上下留白而不破坏同宽对齐。 （该版式补充用 于满足“美观性”与“规范性”的质量标准。）
138. 二 学科分类--自然科学
139. 自然科学概述与学科构成 • 自然科学 是研究自然界及其现象的学科，致力于探索自然界的基本规律，揭示物质、能量和生命现象的本质。 • 不仅仅关注个体自然现象，更注重通过抽象和理论化的方式，寻找普遍规律，并将其应用于其他领域或实际问题的解决。  主要学科  物理学：涵盖力学、电磁学、热学、 量子物理等多个领域。  化学：涉及有机化学、无机化学、 物理化学等分支。  生物学：包括分子生物学、生态学、 遗传学、细胞生物学等。  地球科学：包括地质学、气象学、 海洋学、环境科学等。  天文学：涉及行星科学、恒星与星 系的演化、宇宙学等。  数学：通过模型、算法和统计分析 等方式，辅助科学研究。 ......  当前研究挑战 数据规模与复杂性 跨学科合作的挑战 随着实验和观测技术的发展，研究中 现代科学问题常涉及多个学科的交叉 产生的数据量越来越大，如何有效处 融合，要求科学家不仅具备某一学科 理和分析这些数据，已经成为一个重 的深厚知识，还要理解其他学科的基 要的挑战。 本方法。 科学建模的准确性 计算资源的需求 物理、化学等学科中的模型需要面对 尤其是在天文学和物理学领域，模拟 不断变化的实验数据，如何在模型中 和计算的规模非常庞大，如何利用高 保持灵活性，同时保证理论的严谨性， 效的计算资源和算法进行研究，是当 是自然科学中的一个难题。 前的关键问题。 � AI的应用前景： 自然科学领域的AI应用将极大推动科学发现的速度和准确性，尤其在数据分析、实验优化、 模型预测等方面。在未来，随着大数据、量子计算等技术的发展，AI在自然科学中的作用将 更加突出，进一步加速学术进步和技术创新。
140. 科研任务与研究特点 总体研究特点 自然科学的科研任务主要集中在探索自然界的规律、验证假设、 构建理论、收集和分析数据，以及通过建模与预测自然现象。  科研任务类型 基础研究 探索自然界的基本规律和原理，通常不以短期应用为目标，侧 重于理论体系的构建。例如，物理学中的量子力学研究、生物 学中的基因组学研究等。 实验研究 • 探索性强：基础性强，关注于自然世界的规律，通常需要高 度的创新和假设验证。 • 理论性和实验性并重：既需要严谨的理论支持，也需要通过 实验数据验证其可行性。 • 跨学科性：常涉及多个学科的交叉合作，如生物物理学、化 学物理学等。 通过设计并执行精确的实验，验证假设或探索新的现象。如化 AI切入价值 学反应的实验研究、生态学中的物种互动实验等。 数据分析 尤其在天文学、物理学等领域，使用大量数据进行建模、推测 和验证。例如，天文观测数据分析、基因数据的大数据分析。 • 提升效率：自动化重复性工作，释放科研人员创造力。 • 增强洞察力：通过智能分析揭示人眼难以发现的规律 与关联。 模型构建 利用数学模型对自然现象进行模拟、预测和分析，如天气预测、 生态系统模拟等。 • 推动范式变革：从“假设-验证”向“数据驱动-智能 发现”转变。
141. 提示词设计与优化要点 明确任务目标 限定任务范围 使用学科专有术语 引导推理与步骤 在设计提示词时，首先要 为了避免过于泛泛的结果， 在提示词中使用学科特定 对于需要推理的任务，明 明确任务目标，例如是进 应通过限定范围来指定任 术语，例如在物理学、化 确指出推理步骤，以便模 行数据分析、实验设计、 务的具体内容、研究领域 学或生物学领域，确保模 型能逐步推导出结果而非 模型推导还是文献综述。 或数据特征等。 型能够理解并正确处理专 直接给出答案。 确保提示词直接聚焦目标 业内容。 任务，避免冗余。  “自然科学”领域科研提示词优化 结合实验数据与理论假设 强调学科间的跨学科需求 聚焦特定模型与方法应用 结合具体的实验数据和理论假设，优 自然科学研究往往涉及多个学科领 自然科学中模型和方法种类繁多，提 化提示词描述，确保能够准确进行数 域的交叉，提示词中应明确涉及的 示词中应特别指明需要应用的具体模 据分析和理论验证。 学科，并优化跨学科任务的表达。 型或方法，如数学建模、数据拟合等。 明确实验条件与变量 考虑数据精度和细节 确保任务步骤清晰 自然科学中实验任务需要控制多个实 在自然科学中，数据精度（如时间步 自然科学常涉及多个步骤，如实验 验条件和变量，提示词优化时应明确 长、采样频率等）对结果有重要影响， 设计、数据分析、模型验证等，提 实验设计细节，确保任务清晰明确。 应对数据细节进行优化和说明。 示词应明确列出步骤避免模糊指令。
142. 基础研究 --科学假设生成 提示词公式 请基于【研究领域】的【已知理论/实验结果（提供具体实验 数据或观察结果）】提出新的科学假设。具体要求如下： 1. 分析现有理论和实验数据的关键发现与局限性 2. 提出新的科学假设并阐述其基本原理 3. 解释该假设如何解决【具体问题】或推动领域发展  示例 请基于量子力学领域的粒子加速器实验结果（粒子碰撞实验数据.xIsx）提出 新的科学假设。任务具体要求如下： 1. 分析量子力学理论和粒子碰撞实验数据的关键发现与局限性 2. 提出新的科学假设并阐述其基本原理 3. 解释该假设如何解决粒子间相互作用的未解问题
143. 基础研究 --理论框架构建 提示词公式 请基于【现有研究成果】和【理论体系（联网搜索/提供相 关文献或数据）】构建新的理论框架。具体要求如下： 1. 系统梳理现有研究成果和理论体系的核心内容与局限性 2. 提出新的理论框架，明确其基本构成要素和核心原理 3. 阐述该框架与现有理论的联系与区别，说明其创新性  示例 请基于现有的天体物理学研究成果和相对论理论体系构建新的理论框架。 任务具体要求如下： 1. 系统梳理天体物理学研究成果和相对论理论体系的核心内容与局限性 2. 提出新的理论框架，明确其基本构成要素和核心原理 3. 阐述该框架与现有理论的联系与区别，说明其创新性
144. 基础研究 --基础公式推导 提示词公式 基于【现有数学定理】和【实验数据（提供具体实验数据）】 推导新的定理/公式。任务具体要求如下： 1. 整合现有数学定理和实验数据，分析其内在关联与规律 2. 推导新的定理/公式，详细说明推导过程和数学基础 3. 阐述该定理/公式在【研究领域】中的应用潜力和理论价值  示例 基于现有数学定理和粒子物理学实验数据（粒子碰撞实验数据.xlsx）推导新的公式。 任务具体要求如下： 1. 整合现有数学定理和粒子碰撞实验数据，分析其内在关联与规律 2. 推导新的公式，详细说明推导过程和数学基础 3. 阐述该公式在粒子物理学中的应用潜力和理论价值
145. 基础研究 --跨学科理论整合 提示词公式 请分析【学科1】与【学科2】之间的交叉点，并构建 跨学科理论模型。具体要求如下： 1. 系统分析两个学科的核心理论、研究方法与技术手 段的交叉融合点 2. 基于【具体理论或技术】构建一个创新的跨学科理 论模型，明确其核心要素与运行机制 3. 阐述该模型在【特定应用场景】中的理论价值与实 际应用前景  示例 请分析生物学与化学之间的交叉点，并构建跨学科理论模型。任务具 体要求如下： 1. 系统分析生物学与化学的核心理论、研究方法与技术手段的交叉融 合点 2. 基于生物化学反应理论构建一个创新的跨学科理论模型，明确其核 心要素与运行机制 3. 阐述该模型在药物开发与合成生物学中的理论价值与实际应用前景
146. 实验研究 --实验方案设计 提示词公式 请根据【研究目标】和【实验假设】设计完整的实验 方案。具体要求如下： 1. 设计完整的实验流程，明确实验步骤和操作顺序 2. 确定实验中的控制变量、自变量和因变量，并说明 测量指标和方法 3. 阐述实验设计的科学依据和逻辑  示例 请根据研究目标（验证高能粒子在不同温度下的反应速率）和实验假 设（高温下粒子反应速率较快）设计完整的实验方案。具体要求如下： 1. 设计完整的实验流程，明确实验步骤和操作顺序 2. 确定实验中的控制变量、自变量和因变量，并说明测量指标和方法 3. 阐述实验设计的科学依据和逻辑
147. 实验研究 --实验参数优化 提示词公式 请基于【实验方案】和【研究目标】，系统优化实验中 的关键参数。任务具体要求如下： 1. 识别并列出对实验结果影响最大的关键参数 2. 分析各参数对【核心观测指标】的影响机制和敏感性 3. 提出最佳的参数组合建议，并阐明其理论依据  示例
148. 实验研究 --实验样本标准化 提示词公式 请根据【具体实验设计】和【研究目标】制定样本采集 与数据标准化方案。具体要求如下： 1. 设计完整的样本采集方案，明确采样策略、时间频率 和样本量计算依据 2. 建立关键变量（如【变量1】、【变量2】）的数据 质量标准与控制措施，确保数据的准确性和可比性 3. 制定样本中的【关键观测指标】进行标准化处理，并 推荐适用的数据预处理方法  示例 请根据气候变化实验设计（研究温度和湿度对植物生长的影响）和研究目 标（研究不同气候条件下植物的生长模式）制定样本采集与数据标准化方 案。具体要求如下： 1. 设计完整的样本采集方案，明确采样策略、时间频率和样本量计算依据 2. 建立关键变量（如温度、湿度）的数据质量标准与控制措施，确保数据 的准确性和可比性 3. 制定关键观测指标的标准化处理流程，并推荐适用的数据预处理方法
149. 实验研究 --实验条件模拟 提示词公式 基于【实验目标】和【研究模型】进行实验模拟与 优化。具体要求如下： 1. 构建数学模型，模拟基准条件下的实验结果 2. 预测不同【变量组合】对实验结果的影响，分 析关键变量的敏感度 3. 提出参数调整和实验优化建议，确保达到预期 实验效果  示例 基于化学反应模型实验目标（研究温度和反应物浓度对反应速率 的影响）进行实验模拟与优化。具体要求如下： 1. 构建化学反应动力学数学模型，模拟基准条件下的反应速率 2. 预测不同温度和反应物浓度组合对反应速率的影响，分析关键 变量的敏感度 3. 提出参数调整和实验优化建议，确保达到预期实验效果
150. 实验研究 --实验结果统计验证 提示词公式 请对实验结果进行统计分析，验证研究假设并评估模型 匹配度。具体要求如下： 1. 构建适当的统计模型，验证【研究假设】的正确性 2. 应用【统计方法，如回归分析/方差分析/因子分析】 检验假设的适用性 3. 基于【实验数据】评估假设与理论模型的匹配程度， 提供统计证据  示例 请对基因表达实验结果进行统计分析，验证研究假设并评估模型匹配 度。具体要求如下： 1. 构建适当的统计模型，验证基因表达在不同环境条件下变化的假设 2. 应用回归分析和方差分析等方法检验假设的适用性 3. 基于基因表达实验数据评估假设与基因表达模型的匹配程度，提供 统计证据
151. 数据分析 --高维数据降维 提示词公式 请根据【数据类型】和【分析目标（如变量关系分析、模式 发现等）】进行高维数据降维与特征提取。具体要求如下： 1. 评估数据特征和维度关系，选择适当的降维方法并说明 选择依据 2. 执行降维处理，提取主要特征并解释各特征的物理意义 3. 分析降维后数据的结构特征，验证降维效果并评估信息 保留程度  示例 请根据大气污染物监测数据和研究目标（研究PM2.5浓度与气象因素的关系）进 行高维数据降维与特征提取。具体要求如下： 1. 评 估 数 据 特 征 和 维 度 关 系 ， 选 择 适 当 的 降 维 方 法 并 说 明 选 择 依 据 2. 执行降维处理，提取主要特征并解释各特征的物理意义 3. 分析降维后数据的结构特征，验证降维效果并评估信息保留程度
152. 数据分析 --数据模式识别 提示词公式 请根据【研究领域】实验数据【数据文件名.xlsx】和【研究目标】进 行数据模式识别。具体要求如下： 1. 探索数据集中关键变量的分布特征，识别潜在的规律性模式 2. 检测数据中可能存在的异常模式或离群点，并分析其可能成因 3. 描述这些数据模式所揭示的潜在该研究领域意义或物理机制  示例 请根据植物生长实验数据和研究目标（探索土壤类型和水分含量对植物生长的影响） 进行数据模式识别。具体要求如下： 1. 探索数据集中关键变量的分布特征，识别潜在的规律性模式 2. 检测数据中可能存在的异常模式或离群点，并分析其可能成因 3. 描述这些数据模式所揭示的潜在生物学意义或物理机制
153. 数据分析 --变量关联分析 提示词公式 请根据【研究领域】的实验数据【数据文件名.xlsx】和【研究目标】 进行变量关联分析。具体要求如下： 1. 分析【关键变量1】与【关键变量2】之间的相关性强度和方向 2. 探索多个变量（如【变量A】、【变量B】等）之间的相互作用关系 3. 选择适当的统计或数据挖掘方法验证变量间关系的显著性，并解释 分析结果的实际意义  示例 请根据植物生长实验数据和研究目标（探索土壤类型和水分含量对植物生长速率的 影响）进行变量关联分析。具体要求如下： 1. 分析土壤pH值、养分含量与植物生长速率之间的相关性强度和方向 2. 探索多个变量（如土壤类型、水分含量、光照强度）之间的相互作用关系 3. 选择适当的统计或数据挖掘方法验证变量间关系的显著性，并解释分析结果的实 际意义
154. 模型构建 --机制模型推演 提示词公式 根据【实验数据】和【研究目标（如系统动态、 过程演化等）】建立机制模型。具体要求如下： 1. 分析实验数据特征，确定模型的基本结构和核 心假设 2. 建立描述【过程/现象】的数学或概念模型， 明确关键参数及其物理意义 3. 验证模型的合理性，说明参数估计方法和模型 适用范围  示例 根据生态学实验数据和研究目标（研究物种种群动态）建立机制 模型。具体要求如下： 1. 分析生态学实验数据特征，确定捕食者-猎物模型的基本结构和 核心假设 2. 建立描述捕食者-猎物关系的数学或概念模型，明确捕食率、食 物链强度等关键参数及其物理意义 3. 验证模型的合理性，说明参数估计方法和模型适用范围
155. 模型构建 --非线性系统稳定性分析 提示词公式 请根据【实验数据】和【非线性系统特征（如反馈 机制、系统不稳定性等）】建立非线性系统模型并 分析稳定性。任务具体要求如下： 1. 分析数据的非线性特征，识别系统的关键反馈 机制和动态行为 2. 建立非线性系统数学模型，分析系统的稳定性和 临界条件 3. 提出系统调节策略，验证策略对系统稳定性的改 善效果  示例 请根据污染物浓度和水流速率的实验数据建立非线性系统模型 并分析稳定性。具体要求如下： 1. 分析污染物浓度数据的非线性特征，识别水体污染系统的关 键反馈机制和动态行为 2. 建立非线性水质模型，分析系统的稳定性和临界条件 3. 提出生物净化技术等调节策略，验证策略对系统稳定性的改 善效果
156. 模型构建 --智能预测模型构建 提示词公式 请基于【历史数据】和【预测目标（如资源需求预测、趋势预测 等）】建立智能预测模型。具体要求如下： 1. 分析历史数据的趋势特征、周期模式和影响因素 2. 建立智能预测模型，识别关键驱动因子并进行参数优化 3. 预测未来变化趋势，评估预测精度并分析不确定性  示例 请基于历史电力消耗数据和需求预测目标（预测未来一季度的电力需求）建立 智能预测模型。任务具体要求如下： 1. 分析电力消耗数据的趋势特征、季节性波动和影响因素 2. 建立智能预测模型，识别关键驱动因子并进行参数优化 3. 预测未来季度电力需求趋势，评估预测精度并分析不确定性
157. 模型构建 --多尺度模型集成 提示词公式 请根据【实验数据】和【多尺度分析需求（如不同 时间/空间尺度）】建立多尺度模型并评估效果。任 务具体要求如下： 1. 分析数据在不同尺度下的特征差异，确定多尺度 建模策略 2. 建立多尺度集成模型，分析系统在不同尺度下的 行为规律 3. 评估模型在各尺度下的预测精度和适用性，分析 尺度效应  示例 请根据气候变化数据和多尺度分析需求（分析不同时间和空间尺度下 的气温变化）建立多尺度模型并评估效果。具体要求如下： 1. 分析气温数据在不同时间尺度下的特征差异，确定多尺度建模策略 2. 建立多尺度集成模型，分析气温在不同尺度下的变化规律 3. 评估模型在各尺度下的预测精度和适用性，分析尺度效应
158. 模型构建 --参数敏感性分析 提示词公式 请根据【模型结构】和【实验数据（如关键参数）】 进行参数敏感性分析并优化模型。具体要求如下： 1. 设计参数敏感性分析方案，系统评估各参数对模 型输出的影响程度 2. 识别对模型结果影响最大的关键参数，分析其敏 感性和不确定性 3. 提出模型调整和参数优化策略，提高模型的预测 精度和稳健性  示例 请根据农作物生长模型和实验数据（如土壤湿度、光照强度等关键参数） 进行参数敏感性分析并优化模型。具体要求如下： 1. 设计参数敏感性分析方案，系统评估各参数对作物生长速率的影响程 度 2. 识别对生长速率预测影响最大的关键参数，分析其敏感性和不确定性 3. 提出模型调整和参数优化策略，提高生长模型的预测精度和稳健性
159. 物理学 --对称性破缺分析 提示词公式 请分析【具体物理系统或理论】中的对称性破缺现象。具 体要求如下： 1. 首先阐明该系统在【某个变换】下所具有的对称性。 2. 描述导致该对称性发生破缺的机制或条件。 3. 分析此对称性破缺所导致的直接物理后果（如序参量、 Goldstone玻色子、拓扑缺陷等）。  示例 请根据农作物生长模型和实验数据（如土壤湿度、光照强度等关键参数） 进行参数敏感性分析并优化模型。具体要求如下： 1. 设计参数敏感性分析方案，系统评估各参数对作物生长速率的影响程 度 2. 识别对生长速率预测影响最大的关键参数，分析其敏感性和不确定性 3. 提出模型调整和参数优化策略，提高生长模型的预测精度和稳健性
160. 物理学 --有效场论构建 提示词公式 请为描述【低能物理现象】构建一个有效场论。任务具体要求： 1. 明确该理论的有效能标和基本自由度。 2. 根据系统的对称性和局域性原理，写出所有可能的、满足 【对称性要求】的相互作用项。 3. 讨论在什么情况下，可以只保留最低阶的项来获得有效描 述。  示例 请为描述“低能π介子相互作用”构建一个有效场论。任务具体要求： 1. 明确该理论的有效能标和基本自由度。 2. 根据系统的对称性和局域性原理，写出所有可能的、满足“手征对称性”的相 互作用项。 3. 讨论在什么情况下，可以只保留最低阶的项来获得有效描述。
161. 物理学 --守恒律推导验证 提示词公式 请根据诺特定理，验证【具体物理系统】的【某个守恒量（如能量、 动量、电荷）】是否对应于系统在【某种连续变换】下的不变性。任 务具体要求： 1. 写出系统的拉格朗日量或作用量。 2. 给出所考虑的连续变换的数学表达式。 3. 演示在此变换下，作用量的不变性如何导致【该守恒量】的守恒。  示例 请根据诺特定理，验证“经典力学中的单粒子系统”的“能量”是否对应于系统在“时间 平移”下的不变性。任务具体要求： 1. 写出系统的拉格朗日量或作用量。 2. 给出所考虑的连续变换的数学表达式。 3. 演示在此变换下，作用量的不变性如何导致“能量”的守恒。
162. 化学 --反应机理推测 提示词公式 请根据所给的化学反应【反应方程式】及【已知实验现象，如 中间体检测、同位素标记结果等】，推测其合理的反应机理。 具体要求如下： 1. 用箭头推动法详细描述电子转移和键的断裂与形成过程。 2. 指出反应中的关键中间体（如碳正离子、自由基等）。 3. 说明所推测的机理如何解释【该实验现象】。  示例 请根据所给的化学反应“叔丁基溴在碱性条件下的水解”（(CH₃)₃CBr + OH⁻ → (CH₃)₃COH + Br⁻）及“反应速率只与叔丁基溴浓度有关”的实验现象， 推测其合理的反应机理。任务具体要求： 1. 用箭头推动法详细描述电子转移和键的断裂与形成过程。 2. 指出反应中的关键中间体（如碳正离子、自由基等）。 3. 说明所推测的机理如何解释“反应速率只与叔丁基溴浓度有关”。
163. 化学 --分子结构解析 提示词公式 请根据提供的【波谱数据，如红外、核磁共振氢谱/碳谱、质 谱等】，推测未知化合物【化合物编号或简单描述】的分子 结构。任务具体要求： 1. 分析各谱图中的关键特征峰，并解读其可能对应的官能团 或结构片段。 2. 整合所有谱图信息，提出一个或多个可能的分子的结构式。 3. 验证所提出的结构是否与所有谱图数据相一致。  示例 请根据提供的“红外光谱、核磁共振氢谱和质谱”波谱数据，推测未知化合 物C5H10O2的分子结构。任务具体要求： 1. 分析各谱图中的关键特征峰，并解读其可能对应的官能团或结构片段。 2. 整合所有谱图信息，提出一个或多个可能的分子的结构式。 3. 验证所提出的结构是否与所有谱图数据相一致。
164. 化学 --反应路径设计 提示词公式 请为合成【目标化合物】设计合理的反应路径。具体要求如下： 1. 从【起始原料】出发，提出【数量】条可行的合成路线。 2. 列出每条路径的关键步骤及所需的大致反应条件。 3. 简要比较各条路径在原子经济性、步骤或可行性方面的优缺 点。  示例 请为合成“阿司匹林”设计合理的反应路径。任务具体要求： 1. 从“水杨酸”出发，提出2条可行的合成路线。 2. 列出每条路径的关键步骤及所需的大致反应条件。 3. 简要比较各条路径在原子经济性、步骤或可行性方面的优缺点。
165. 生物学 --系统发育树构建 提示词公式 请基于所提供的【序列数据，如蛋白质/基因序列】或【形 态学特征矩阵】，构建系统发育树。任务具体要求： 1. 说明构建此系统发育树所采用的【建树方法，如最大 似然法、邻接法】。 2. 列出建树过程中的关键参数设置（如替代模型、 bootstrap值）。 3. 对构建出的系统发育树的主要分支结构进行简要的进 化生物学解释。  示例 请基于所提供的“细胞色素C的氨基酸序列”，构建系统发育树。任务具 体要求： 1. 说明构建此系统发育树所采用的“最大似然法”。 2. 列出建树过程中的关键参数设置（如替代模型、bootstrap值）。 3. 对构建出的系统发育树的主要分支结构进行简要的进化生物学解释。
166. 生物学 --基因功能注释 提示词公式 请对一个未知功能的基因序列【提供序列数据】进行功能 注释。任务具体要求： 1. 通过序列比对，预测该基因可能编码的蛋白质功能。 2. 识别该基因中可能存在的功能域或模体。 3. 基于同源基因的功能，推断该基因可能参与的生物学 通路或过程。  示例 请对一个未知功能的基因序列（标识：Gene_X）进行功能注释。任务 具体要求： 1. 通过序列比对，预测该基因可能编码的蛋白质功能。 2. 识别该基因中可能存在的功能域或模体。 3. 基于同源基因的功能，推断该基因可能参与的生物学通路或过程。
167. 地球科学 --地质示踪剂解译 提示词公式 请解译利用【某种地质示踪剂，如特定同位素体系、微量元素 比值等】获得的数据，以揭示【某个地质过程或源区特征】。 任务具体要求： 1. 阐明该示踪剂指示【特定过程或源区】的原理。 2. 结合提供的数据【可上传或描述数据】，解译其反映的地 质过程信息（如部分熔融程度、沉积物混染、形成时代等）。 3. 讨论该解译结果对理解【更大尺度的地质问题】的意义。  示例 请解译利用“Sr-Nd同位素”获得的数据，以揭示“花岗岩体的岩浆源区 特征”。任务具体要求： 1. 阐明该示踪剂指示“岩浆源区”的原理。 2. 结合提供的数据，解译其反映的地质过程信息（如部分熔融程度、 沉积物混染、形成时代等）。 3. 讨论该解译结果对理解“区域地壳演化”的意义。
168. 地球科学 --多圈层耦合模拟 提示词公式 请设计一个概念模型，用以模拟【具体地球科学问题】中 【圈层A】与【圈层B】的耦合过程。任务具体要求： 1. 阐明模型中两个圈层之间的关键相互作用与反馈回路。 2. 指出模型中最重要的输入参数和状态变量。 3. 预测在【某种外部强迫】下，该耦合系统可能出现的状 态变化。  示例 请设计一个概念模型，用以模拟“厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）”中“海 洋”与“大气”的耦合过程。任务具体要求： 1. 阐明模型中两个圈层之间的关键相互作用与反馈回路。 2. 指出模型中最重要的输入参数和状态变量。 3. 预测在“全球变暖”的背景下，该耦合系统可能出现的状态变化。
169. 自然科学AI应用思路总结 01 规律探索 02 系统解析 03 尺度贯通 04 实证强化 从现象到本质 从局部到整体 从微观到宏观 从数据到知识  应对高度抽象的理论体系：针 对物理学基本原理、化学键合 理论等抽象概念，利用AI建立 直观认知路径， 在理论抽象与 物理图像之间架起桥梁。  解析多体相互作用：针对粒子 系统、分子组装、生态网络等 多体问题，建立系统级相互作 用模型，揭示集体行为规律。  连接不同尺度现象：建立从量子 效应到经典行为、从分子过程到 宏观表现、从个体特征到群体规 律的跨尺度桥梁。  设计决定性实验：基于理论预 测设计能够验证核心科学问题 的关键实验，提供确凿的实证 支持。  处理非线性动态过程：通过AI 方法理解化学反应动力学、流 体湍流、种群波动等非线性现 象的深层机制。  实现多尺度建模推演：构建能够 同时反映原子级细节和系统级行 为的统一模型，实现真正的尺度 贯通。  预测系统相变与临界行为：识 别复杂系统从量变到质变的关 键节点，预警系统状态的根本 性转变。  预测长期演化趋势：基于短期观 测数据和基本规律，推演系统在 空间时间尺度上的演化路径。  发现新的自然规律：通过分析 实验数据中的异常模式和矛盾 现象，辅助研究者提出解释自 然现象的新机制和新理论。  验证基本科学假说：基于第一 性原理和数学模型，推演理论 推论并设计验证方案，深化对 物质本质的理解。  优化观测方案：针对天文观测、 粒子探测、野外调查等特定场 景，制定最优的数据采集策略。  从噪声中提取信号：处理背景 干扰大、信噪比低的科学数据， 提取微弱的自然现象信号。
170. 三 学科分类--工程与技术
171. 学科大类概述与学科构成 学科定位  工程与技术是研究如何将科学知识转化为人工系统与解决 方案的学科。  工程与技术的本质目的在于通过创造性的研究与实践，设 计、建造和优化各种系统、结构和设备，满足人类社会的 具体需求并解决实际问题。 主要学科  机械工程： 研究力、运动和能量的科学，涉及可动机构的 设计、分析、制造和维护。  土木工程： 设计、建造和维护基础设施，如道路、桥梁等。  电气工程： 研究电、电子和电磁现象的应用，涵盖发电、 输电、电机、电器及电子系统。  化学工程与技术： 运用化学、物理、数学和经济学原理， 将实验室的化学反应实现大规模的工业化生产。  材料科学与工程： 研究材料的组成、结构、加工工艺与其 性能之间的关系，并设计和制造新材料。 ...... 当前研究挑战 01 关键技术自主可控 02 多维性能协同优化 许多工程技术领域面临的全 在设计和创造新材料、新产 局性挑战，如何打造自主、 品时普遍遭遇的难题，即如 安全、可控的技术体系和产 何打破此消彼长的“性能跷 业生态，实现 “工艺—器 跷板”，通过新结构、新配 件—架构—工具—系统”的 方、新原理来寻求突破，实 一体化战略布局。 现多个关键指标的同步提升。 03 传统技术范式变革 04 新技术实用化需求 部分领域长期以来依赖的技 一些新技术在实验室中证明 术发展路径正逼近物理或经 了可行性，但走向大规模商 济的极限，科研转向探索新 业应用仍存在相当大的困难， 架构和新集成方式，以扭转 科研工作在追求单项技术指 “后摩尔时代”以来的传统 标突破的同时，也需要关注 技术范式困境。 技术工程化路径和系统集成。 AI的应用前景： AI作为一种赋能性工具，正重塑工程与技术的研发范式：以数据驱动的代理模型， 加速对复杂系统的模拟与验证；以知识嵌入的生成式设计，开拓超越传统经验的 寻优路径；以融合感知决策的智能核心，提升复杂系统的自主与协同性能。
172. 主要科研任务与特点 01  02 向一个可定义的“解决方案”。  原理探索 方法创新 揭示工程现象背后的深层物 发明新的设计方法、制造工 理、化学或生物机制，并建 艺、合成路径或控制策略， 立精确的、可预测的数学模 以实现更高的性能、效率或 型或计算框架，夯实工程创 更低的成本、难度，将科学 新的理论基础。 原理转化为现实生产力。 03 04 系统集成 性能优化 将多个子系统、组件或技术 在成本、重量、能耗、寿命、 整合为复杂、可靠、高效的 安全性等多重约束下，对现 大系统，并通过实验或仿真 有技术、系统或流程进行持 进行全面功能与性能验证， 续改进，追求综合性能极致， 使“整体大于部分之和”。 使解决方案趋于完善和卓越。 应用导向：研究由具体的、现实世界的问题设定，最终指 项目驱动：许多研究以具体的产品、工程项目为中心，研 究成果有直接的技术转化和经济效益。  集成迭代：强调将分立的知识和技术整合为有效的整体， 并通过“构建-测试-学习”的循环来逼近“真理” 。  仿真加速：AI能够辅助构建精准的代理模型或本构方程，实现 复杂系统建模。并通过AI替代模型，加速以往较为困难的大规 模物理仿真。  机理解析：AI可动态寻优关键工艺参数，突破传统工艺窗口极 限，并进一步揭示“工艺参数-微观结构-宏观性能”映射关系。  决策管理：AI可以融合多源数据，实现精准感知与异常诊断， 并测试不同决策的影响，从而在问题发生前进行预测性维护或 优化运营策略。
173. 提示词设计与优化要点  通用公式 思考基础 对象背景 明确AI进行思考的基础要素 限定使用场景与用户特征 任务目标 约束条件 定义需解决的具体问题 规范回答形式与深度 涉及要素： 涉及要素： 涉及要素： 涉及要素： • <基础资料>：文本/图片/数 • <知识水平>：本科生/研究生/ • <知识点>：二次函数求极值/ • <格式>：步骤编号/对比表格/ 据 博士生 • <逻辑基础>：分析/对比/模 拟 • <专业需求>：论文/实验/考试 • <要点需求>：风险/思路 浮力计算 • <任务类型>：论文指导/实验 对话模板 • <深度>：专业分析/学术推演 • <风格>：用词严谨/体系明确/ 教学 逻辑缜密  “工程与技术”领域的提示词优化 引入约束条件 强调指标参数 提示词中明确引入成本、可靠性、工艺可 行性、标准规范等约束条件，是确保内容 具备工程价值的关键。 工程与技术学科的核心语言是数字和性能 指标。提示词中应明确要求AI提供具体的 数据、阈值、性能对比或量化目标。 精确限定范围 指定逻辑框架 将提示词与具体工程应用背景结合，避免 泛泛而谈，确保查询结果更贴合实际科研 需求和相关场景。 要求AI以特定的、符合工程规范的逻辑框 架来组织内容，可以极大提升信息的清晰 度、条理性和专业性。
174. 原理探索 ——材料测评实验 提示词公式 请基于【统计原理】，为【研究目标】设计一个实验方案， 具体要求： 1.内容包括：【实验变量、控制组、样本大小和步骤】； 2.方案输出：涵盖详细协议和风险评估，确保可重复性和 安全性。  示例
175. 原理探索 ——多物理场仿真 提示词公式 请基于【边界条件】，对【工程系统】进行多物理场仿真 分析，要求如下： 1.输出内容：解释【耦合效应和优化建议】，确保仿真精 度和质量。 2.输出格式：包括【场分布图、关键参数和数据表】。 【请上传资料文本】  示例
176. 原理探索 ——工程机理数学模型求解 提示词公式 请使用【数值方法】，基于【初始条件】对【工程问题】 的数学模型进行求解，要求如下： 1.过程要求：求解过程需包括【解的形式、收敛性分析和 应用建议】。 2.输出格式：解释求解过程，并以【图表或代码】形式展 示结果。 【请上传资料文本】  示例
177. 原理探索 ——工程现象机理溯源 提示词公式 采用【分析方法】，对【工程系统】中观测到的【异常现 象】进行机理溯源，要求： 1.现象解构：提炼关键特征，指出无法解释的矛盾点。 2.假设生成：提出【三种】可能的主导机理或失效模式假 设，并阐述因果逻辑。 3.验证导向：为每种假设设计初步的数值模拟方案或关键 实验验证步骤。 【请上传资料文本】  示例
178. 方法创新 ——技术问题解决 提示词公式 请针对【技术/工程问题】，结合【前沿技术】的潜力和 【用户需求】的洞察，设计【解决方案】。具体要求： 1.方案内容：涵盖【决绝问题的原理、概念设计、原型思 路、测试计划、商业化路径】等要素。 2.核心要求：突出方案的问题解决能力，以及其实用性。  示例
179. 方法创新 ——新材料工艺推荐 提示词公式 请根据【应用场景】和【性能要求】,推荐合适的新材料或 工艺。推荐需包括以下内容： ​ 1.材料特性对比：对比候选材料的核心性能参数。 2.工艺参数：提供与材料相匹配的加工或实现工艺的【关键 需求与核心参数】。 3. ​ 成本效益分析：评估材料及工艺的成本与综合效益。  示例
180. 方法创新 ——新型结构设计 提示词公式 基于【性能目标】与【约束条件】，为【工程系统】生成创 新性设计方案，要求： 1.需求转化：将【轻量化、高强度、低流阻等】高层级目标， 转化为可量化计算的设计目标与边界条件。 2.方案生成：运用【设计理念】，提供【2-3个】具有本质 差异的概念设计方案，并进行评估，提出方案的优势与风险。  示例
181. 系统集成 ——工程项目资源调度 提示词公式 请基于【约束条件】和【优化算法】，对【项目计划】的 资源进行调度优化，要求如下： 1.内容要求：冲突解决策略包含【时间调整、资源分配、 预算安排、实施策略】等要素。 2.输出要求：输出优化后的调度表和资源利用率报告。 【请上传资料文本】  示例
182. 系统集成 ——工程系统部署方案 提示词公式 请基于【环境需求】为【技术系统】设计一个部署方案， 以确保平滑上线。要求如下： 1.内容要求：包括【硬件配置、网络拓扑、安装步骤和 运维计划】等要素。 2.输出要求：输出部署文档和风险评估。  示例
183. 系统集成 ——工程系统风险评估 提示词公式 采用【评估方法】对【评估对象】进行系统性风险评估，要求： 1.风险识别：从【风险类别】角度，系统识别潜在失效模式或 危险源。 2.风险分析：对识别出的风险进行量化或定性分析，评估其 【严重度、发生概率、探测度】。 3.风险应对：根据分析结果，对高风险项提出具体措施，并建 议后续监测方案。 【请上传资料文本】  示例
184. 系统集成 ——多系统协同集成 提示词公式 请采用【算法】，针对【复杂系统】的多系统协同集成 优化，目标为提升整体效率，要求如下： 1.优化要素：需包含【系统组建、协同方式、优化建议】 等要素。 2.输出要求：输出协同方案和性能增益分析，强调系统 集成效果。  示例
185. 性能优化 ——工程系统多目标优化 提示词公式 请针对【系统设计】进行多目标优化，要求如下： 1.优化目标：包括【性能、成本、重量】等要素。 2.输出内容：输出【优化方案集和权衡分析报告】，强调 目标冲突与平衡策略。 【请上传资料文本】  示例
186. 性能优化 ——工艺参数优化 提示词公式 请基于【目标指标】和【实验数据】，对【生产工艺】的 参数进行优化，要求如下： 1.优化方法：采用合适的【算法】进行分析。 2.输出内容：输出详细的验证步骤，逻辑清晰、过程明确， 术语精准。 【请上传资料文本】  示例
187. 性能优化 ——工艺测试报告 提示词公式 根据测试数据，撰写关于【测试对象】的工艺测试报告， 用以为工艺优化提供支撑。具体要求： 1.报告结构：报告需包含【摘要、测试目的、测试方法与 标准、实验结果、分析与讨论、结论】等要素。 2.结论明确：结论须判断【测试对象】是否满足工艺的技 术要求与应用场景，并指出潜在问题或改进方向。 【请上传资料文本】  示例
188. 性能优化 ——工程系统性能验证 提示词公式 请使用【统计方法】和【软件工具】对【实验数据集】进 行分析，要求如下： 1.输出需求：包含【关键指标、显著性检验结果】等要素。 2.内容要求：解释【数据趋势和工程意义】。 【请上传资料文本】  示例
189. 计算机科学与技术 ——代码自动迁移 提示词公式 采用【代码迁移】方法，对【功能模块】进行代码迁移， 目的为将其从【语言A】转换至【语言B】，要求： 1.语法转换：将源语言的【关键字、数据结构、控制流】 直接翻译为目标语言等效语法。 2.适配重构：根据目标语言的编程范式，对代码结构进行 重构以符合其最佳实践。 【请上传资料文本】  示例
190. 计算机科学与技术 ——架构方案论证 提示词公式 采用【分析评估】方法，对【应用系统要求】进行架构设 计，满足其【性能指标】，要求： 1.方案对比：提出两种主流架构风格，并从【可扩展性、 复杂度、团队成本】维度制表对比。 2.技术栈推荐：为每种架构风格推荐具体的技术组件，并 简述选型理由。 3.风险识别：识别所选架构在特定需求下可能面临的技术 瓶颈风险。  示例
191. 计算机科学与技术 ——模糊需求接口化 提示词公式 采用【自动化接口设计】方法，对【业务需求】进行接口 定义，生成标准【RESTful API】规范，要求： 1.操作提取：识别核心业务实体和针对这些实体的操作。 2.接口契约定义：将操作映射为具体的HTTP方法、URL 路径，并定义请求体与响应体的数据模型。 3.状态码与认证：为关键操作建议合适的HTTP状态码， 并指明接口是否需要身份认证。  示例
192. 机械工程 ——机构创新构思 提示词公式 采用【功能分解】方法，对【运动功能需求】进行概念设计， 目的为生成可行的【机构运动链】方案，要求： 1.功能原理分析：将总体运动需求分解为若干基本的运动转 换功能。 2.机构类型枚举：针对每种运动转换功能，列举【2种】可实 现该功能的机构类型，并简要评述其运动特性与适用场景。  示例
193. 机械工程 ——公差协同分析 提示词公式 采用【公差分析】方法，对【装配尺寸】进行公差分析， 目的为评估并优化【装配体】的公差分配，要求： 1.尺寸链建模：识别并列出构成该装配尺寸链的所有组成 环尺寸及其公差。 2.极值法计算：计算该尺寸链在现有公差下的最大与最小 极限结果，判断是否满足封闭环要求。 3.调整建议：若结果超差，提出调整非关键尺寸公差带以 平衡装配性能与制造成本的方案。  示例
194. 机械工程 ——工程预测性维护 提示词公式 请基于【设备运行数据】，采用【分析方法】，进行预测 性维护分析，保障系统运行性能，要求如下： 1.内容要求：包括【模型目标、输入特征、准确率评估、 故障概率、维护时间】等要素。 2.输出要求：输出模型性能报告和维护部署指南。 【请上传资料文本】  示例
195. 土木工程 ——规范符合性审查 提示词公式 对【工程设计】进行审查，验证其是否符合【设计规范】, 具体要求: 1.参数比对：将设计方案中的关键参数与条文规定值进行 逐条比对。 2.合规指引：给出明确的合规性结论，并对不合规项指明 需调整的参数与目标值。 【请上传资料文本】  示例
196. 土木工程 ——施工风险推演 提示词公式 对【施工项目】进行动态风险评估，识别潜在【工期/安全 /违规】风险，要求： 1.风险信号提取：从文本中识别与【进度延误、安全隐患、 成本超支】相关的具体事件与异常描述。 2.影响路径分析：分析风险事件可能引发的连锁反应，及 其对项目关键路径的潜在冲击，并提出具体的风险缓解措 施或应急处置步骤建议。 【请上传资料文本】  示例
197. 土木工程 ——病害治理方案 提示词公式 对【结构病害】进行处治方案推荐，提供经工程验证的 【维修加固】思路，要求： 1.特征结构化：将待处治病害的【类型、位置、严重程度、 表观现象】等关键特征进行归纳。 2.方案匹配：从成熟工程经验中匹配【1-2种】典型处治 工法，并阐述工法的基本原理、适用条件、关键施工工序 及所需主要材料。  示例
198. 工程与技术AI应用思路总结  优化多物理场耦合系统的整体性  贯通材料-部件-系统的设计链 能​ ：将复杂工程系统视为有机整 条​ ：建立从微观材料性能到宏 智能规划最能验证设计核心问 体，统筹优化机械、电气、软件 观系统功能的定量预测模型， 题的实验方案，大幅提升单次 等子系统间的动态交互与协同。 驱动基于性能需求的反向材料 实验的信息增益与验证效率。  ​ 解析并驾驭强非线性动态过程​ ： 设计。  ​ 驱动高价值实验验证关键假设​ ：  ​ 实现仿真模型的自校正与置信 针对发动机燃烧、飞行控制等复  ​ 前瞻预测全生命周期演化行为​ ： 度量化​ ：通过物理实验数据自 杂系统，设计智能控制器以保障 通过多尺度仿真，在产品设计 动修正仿真模型，并明确界定 其在全工况下的稳定与效能。 阶段精准预测其长期服役性能 其适用边界与误差范围。  ​ 实现系统级协同设计与控制​ ：在 与退化路径，规避潜在风险。 设计阶段即预见并规避子系统间  ​ 实现多尺度模型的闭环校正​ ： 的匹配冲突，提升复杂工程系统 利用宏观测试数据自动校准微 动闭环，持续吸收实证反馈以 的首轮设计成功率。 观模型参数，确保跨尺度预测 驱动产品性能的自主进化。 模型的高置信度与实用性。  ​ 构建自主迭代的设计优化回路​ ： 形成设计-模拟-验证-优化的自
199. 四 学科分类--医学与健康科学
200. 学科大类概述与学科构成 • 医学与健康科学 致力于研究人体健康、疾病的预防、诊断、治疗及康复等各方面问题。 • 其主要目标是提升健康水平，延长寿命，提高生活质量，涵盖从基础医学到临床应用、公共健康等多个领域。  主要学科  基础医学：包括生物医学、分子生 物学、细胞生物学、遗传学等。  临床医学：包括内科、外科、妇产 科、儿科、急诊医学等。  公共卫生学：包括流行病学、环境 健康学、营养学等。  药学：包括药物学、临床药学、药 物制剂等。  康复医学：包括运动医学、老年病 学、心理康复等。  护理学：包括临床护理、健康促进、 老年护理、儿童护理等。 ...... 当前研究热点 当前研究挑战  精准医学与个性化治疗：  疾病机制的复杂性 ： 利用基因组学、大数据和人工智能等技术，探索 疾病的个体化治疗方案，推动个性化药物研发。 很多疾病（如癌症、神经退行性疾病）具有复杂 的病理机制，科学家仍未完全解开其根本原因。  疾病早期诊断与预防：  治疗效果的个体差异 ： 通过早期筛查、基因检测、影像学技术等手段， 提升疾病的早期诊断率，降低疾病负担。 不同患者对相同治疗方法的反应差异较大，如何 设计更加个性化、精准的治疗方案仍是一个巨大 的挑战。  生物医学工程与医疗技术创新： 研究先进医疗设备、医学影像技术、人工智能辅 助诊断系统的应用，提升治疗精度与效率。  健康大数据与人工智能应用： 利用大数据和人工智能技术，推动疾病预测、预 防、诊断和治疗的智能化，优化医疗资源分配。  疫苗研发与传染病防控： 疫苗的研发、传染病的预防与控制仍是全球健康 领域的重要研究方向，尤其是面对新兴传染病。  数据的隐私与安全问题 ： 医学数据尤其是患者数据的隐私保护是一个严峻 问题，如何确保数据的安全性和隐私性成为研究 中不可忽视的一环。  临床转化难题 ： 从基础研究到临床应用的转化过程非常漫长且复 杂，许多临床试验中的药物和治疗方法在进入临 床阶段时面临巨大的失败风险。
201. 科研任务与研究特点 总体研究特点 医学与健康科学致力于通过多维度探索人类健康、疾病机制、 治疗方法及预防策略，以提高全球健康水平和医疗服务质量。  主要科研任务 基础研究 致力于在分子、细胞、组织层面揭示生命活动与疾病发生发展 的本质规律与内在机制，为后续所有医学应用提供理论基石和 潜在靶点。 转化研究 • 临床和实验并重：医学研究大多数有直接的临床应用，研究 结果往往直接影响到人类健康。 • 转化医学：基础研究成果通过临床验证转化为治疗方案，体 现了从实验室到临床的知识转化。 • 伦理性和法规性强：涉及人体实验和临床试验时，需要严格 遵守伦理和法律规范。 旨在搭建连接基础研究发现与临床应用的桥梁，致力于将实验 室的潜力成果（如新靶点、生物标志物）转化为可用于临床实 际的新型诊断工具、治疗方法或预防策略。 临床研究 直接以患者或健康志愿者为研究对象，在严格遵守伦理规范的 前提下，客观评价药物、疗法、诊断技术等在真实世界中的有 效性、安全性及临床应用价值。 群体防控研究 从群体和系统层面出发，研究疾病分布规律、健康影响因素、 卫生政策与资源配置，其目标是促进全民健康、预防疾病、提 升医疗系统的效率与公平性。 AI切入价值 • 提升效率与精度：AI通过自动化数据处理、影像诊断和预测分 析，显著提高了疾病诊断、治疗方案设计和临床决策的效率与 准确性。 • 模式发现与个性化医疗：AI能够从复杂的医学数据中识别潜在 的疾病模式和关系，推动精准医疗和个性化治疗方案的制定。 • 跨学科融合与资源优化：AI促进了医学与其他学科（如计算机 科学、数据科学等）的融合，同时优化了医疗资源的分配和临 床研究的设计。
202. 提示词设计与优化要点 明确任务目标 限定任务范围 使用学科专有术语 引导推理与步骤 在设计提示词时，首先要 为了避免过于泛泛的结果， 在提示词中使用学科特定 对于需要推理的任务，明 明确任务目标，例如是进 应通过限定范围来指定任 术语，例如在物理学、化 确指出推理步骤，以便模 行数据分析、实验设计、 务的具体内容、研究领域 学或生物学领域，确保模 型能逐步推导出结果而非 模型推导还是文献综述。 或数据特征等。 型能够理解并正确处理专 直接给出答案。 业内容。 确保提示词直接聚焦目标 任务，避免冗余。  “医学与健康科学”科研提示词优化 明确实验和临床背景 考虑伦理和隐私保护要求 医学与健康科学的研究任务通常依赖 医学研究涉及个人隐私和伦理问题， 医学研究中常常涉及多类型数据，如 于特定的临床背景或实验背景，例如 尤其是患者数据的使用和管理。在设 基因组数据、影像数据、临床病历、 病症、治疗方法、疾病的生物标志物 计提示词时，要明确遵循相关的伦理 实验室测试结果等。在提示词中应清 等。在提示词中明确这些背景信息有 标准和隐私保护要求，并强调数据的 楚指明数据类型及来源，并确保AI能 助于AI理解任务的核心。 匿名化处理。 够适应不同数据的处理方法。 考虑多样化数据类型与来源
203. 基础研究 --疾病机制解析 提示词公式 请基于【疾病类型】的【研究数据类型，如基因组数据/蛋白质 组数据/临床数据】，分析其潜在病因和分子机制。任务具体要 求如下： 1. 结合【研究模型，如信号通路模型/网络生物学模型】，识 别出可能的关键调控因子。 2. 阐述这些调控因子在疾病发生发展中的潜在作用机制。  示例
204. 基础研究 --生物标志物识别 提示词公式 请利用【疾病类型】的【数据来源，如转录组数据/ 代谢组数据/蛋白质组数据】识别与疾病状态相关的 候选生物标志物。任务具体要求如下： 1. 基于【筛选方法，如差异表达分析/相关性分析】 筛选出候选生物标志物。 2. 评估这些生物标志物在区分疾病状态中的潜在 临床应用价值。  示例 请利用肺癌的蛋白质组数据识别与疾病状态相关的候选生物标志物。 任务具体要求如下： 1. 基于差异表达分析筛选出候选生物标志物。 2. 评估这些生物标志物在区分肺癌与正常组织中的潜在临床应用价值。
205. 基础研究 --疾病模型构建 提示词公式 请根据【疾病类型】的【研究数据类型，如动物实 验数据/细胞实验数据】建立【模型类型，如疾病小 鼠模型/体外细胞模型】的假设框架。具体要求如下： 1. 提出关于疾病发生或干预机制的核心科学假设。 2. 结合【实验验证方式，如组织学分析/分子水平 检测】设计关键验证步骤。 3. 说明预期结果及其对验 证假设的支持作用。  示例 请根据糖尿病的动物实验数据建立疾病小鼠模型的假设框架。 具体要求如下： 1. 提出关于糖尿病发生或干预机制的核心科学假设。 2. 结合组织学分析设计关键验证步骤。 3. 说明预期结果及其对验证假设的支持作用。
206. 基础研究 --治疗靶点筛选 提示词公式 根据【基础研究】结果和【疾病类型】数据，请筛选 潜在的新靶点并评估其临床转化潜力。具体要求如下： 1. 基于现有研究发现，筛选出【疾病类型】的潜在 治疗靶点。 2. 利用【实验数据】验证所选靶点在疾病相关模型 中的功能影响。 3. 综合评估该靶点作为临床治疗策略的潜力和价值。  示例 根据肿瘤基因的基础研究结果和肿瘤数据，筛选潜在的新靶点 并评估其临床转化潜力。具体要求如下： 1. 基于现有研究发现，筛选出肿瘤的潜在治疗靶点。 2. 利用癌症细胞系实验数据验证所选靶点在肿瘤细胞中的功 能影响。 3. 综合评估该靶点作为肿瘤治疗策略的潜力和价值。
207. 转化研究 --临床应用开发 提示词公式 根据【生物标志物】的实验数据和【临床需求，如早期诊断、 疗效监测等】，开发新的临床应用，具体要求如下： 1. 基于实验数据筛选适合目标临床需求的生物标志物组合。 2. 设计【工具类型或治疗方法】的具体实施方案。 3. 评估该方案在目标临床应用场景中的性能和潜在价值。  示例 根据肺癌生物标志物的实验数据和早期诊断需求，开发新的肺癌早期 诊断试剂盒。具体要求如下： 1. 基于实验数据筛选适合肺癌早期诊断的生物标志物组合。 2. 设计诊断试剂盒的具体实施方案。 3. 评估该试剂盒在肺癌早期诊断中的性能和潜在临床应用价值。
208. 转化研究 --药物分子筛选 提示词公式 请根据【药物研发目标】和【筛选标准（如药物与靶点的亲和力、 毒性预测）】，筛选潜在药物候选分子并优化其性质，具体要求 如下： 1. 基于明确的筛选标准，从候选化合物中识别出潜在的药物分子。 2. 针对先导化合物，提出优化其疗效的具体策略。 3. 提出改善化合物安全性的可行方案。  示例 根据抗癌药物研发目标（开发针对肝癌的靶向药物）和筛选标准（药物与肝癌 相关靶点的亲和力大于10^9 M、毒性低于2 μM），筛选潜在药物候选分子并 优化其性质。具体要求如下： 1. 基于明确的筛选标准，从候选化合物中识别出潜在的抗肝癌药物分子。 2. 针对先导化合物，提出优化其疗效（如活性、选择性）的具体策略。 3. 提出改善化合物安全性（如降低毒性、提高治疗指数）的可行方案。
209. 转化研究 --临床前药物评估 提示词公式 请根据【药物候选分子】的【临床前实验数据】， 评估药物的初步疗效与安全性。具体要求如下： 1. 评估药物对疾病模型的初步治疗效果。 2. 根据数据系统评估药物的安全性特征。 3. 基于【评估方法，如毒性测试/疗效评估】综 合分析药物的临床开发潜力与风险。  示例 请根据ALK抑制剂的动物实验数据，评估药物的初步疗效 与安全性。具体要求如下： 1. 评估药物对疾病模型的初步治疗效果。 2. 根据数据系统评估药物的安全性特征。 3. 基于毒性测试综合分析药物的临床开发潜力与风险。
210. 临床研究 --临床诊断优化 提示词公式 请根据【患者的临床数据类型，如病史/实验室数据】 分析其疾病特征，并优化诊疗方案。具体要求如下： 1. 基于提供的临床数据，系统分析患者的疾病特征 和关键问题。 2. 根据【诊断目标，如准确诊断/早期发现】优化诊 断方案，提出具体的检查或评估建议。 3. 结合【治疗方案目标，如疗效提高/副作用减少】 提出个性化的治疗建议。  示例 请根据患者的病史和实验室数据分析其疾病特征，并优化诊疗方 案。具体要求如下： 1. 基于提供的临床数据，系统分析患者的疾病特征和关键问题。 2. 根据准确诊断的目标优化诊断方案，提出具体的检查或评估建 议。 3. 结合疗效提高和副作用减少的目标提出个性化的治疗建议。
211. 临床医学研究 --疗效随访管理 提示词公式 请根据【患者的治疗历史数据】评估【治疗方案或药 物】的疗效，并优化随访管理策略。具体要求如下： 1. 基于患者的治疗历史数据，客观评估当前治疗方 案或药物的临床疗效。 2. 分析该方案在【随访管理目标，如长期效果监测 /副作用管理】中的潜力和价值。 3. 提出针对性的随访策略优化建议，以改善患者长 期管理效果。  示例 请根据患者的治疗历史数据评估化疗方案的疗效，并优化随访管 理策略。具体要求如下： 1. 基于患者的治疗历史数据，客观评估当前化疗方案的临床疗效。 2. 分析该方案在长期效果监测和副作用管理中的潜力和价值。 3. 提出针对性的随访策略优化建议，以改善患者长期管理效果。
212. 临床医学研究 --临床决策支持 提示词公式 请整合【患者的临床文本信息，如病历记录/实验室 检查结果/治疗反应描述】，分析其对【治疗决策目 标，如药物选择/预后评估】的影响，并提供决策支 持建议。具体要求如下： 1. 系统整合多源临床信息，识别关键临床特征和治 疗反应模式。 2. 分析这些信息的具体影响和临床意义。 3. 提供基于多信息融合的综合决策支持建议。  示例 请整合患者的病历记录、实验室检查结果和治疗反应描述，分析其对 药物选择和预后评估的影响，并提供决策支持建议。具体要求如下： 1. 系统整合多源临床信息，识别关键临床特征和治疗反应模式。 2. 分析这些信息对药物选择和预后评估的具体影响和临床意义。 3. 提供基于多信息融合的综合决策支持建议。
213. 临床医学研究 --临床试验设计 提示词公式 请根据【研究目标】设计临床试验方案，并结合【数 据分析目标】提供完整的研究设计。具体要求如下： 1. 设计完整的临床试验方案，明确研究设计、人群 选择、干预措施和主要终点指标。 2. 提供详细的数据分析方法，包括样本量估算和统 计效能计算。 3. 评估试验设计的科学性和实际可操作性，提出关 键实施要点。  示例 请根据"ALK抑制剂"的药物疗效评估设计临床试验方案，并结合 统计效能分析的目标提供完整的研究设计。具体要求如下： 1. 设计完整的临床试验方案，明确研究设计、人群选择、干预 措施和主要终点指标。 2. 基于统计效能分析目标提供详细的统计分析方法，包括样本 量估算和统计效能计算。 3. 评估试验设计的科学性和实际可操作性，提出关键实施要点。
214. 群体防控研究 --疾病趋势预测 提示词公式 请根据【流行病学数据类型，如病例数据/人群调查 数据】、【疾病特征信息，如临床症状/传播路径】 以及【外部环境因素，如气候变化/社会行为】分析 【疾病类型】的流行趋势，并评估传播风险。具体要 求如下： 1. 综合分析疾病的流行特征和变化趋势。 2. 评估未来【传播范围/疫情爆发】的风险等级和 关键影响因素。 3. 提出针对性的预警指标和干预措施建议。  示例 请根据病例数据、传播路径以及气候变化的影响分析肺炎的流行 趋势，并评估未来疫情爆发的风险。具体要求如下： 1. 基于多源数据综合分析肺炎的流行特征和变化趋势。 2. 评估未来疫情爆发的风险等级和关键影响因素。 3. 提出针对性的预警指标和干预措施建议。
215. 群体防控研究 --干预策略制定 提示词公式 请根据【健康行为数据/研究发现/分析结果】、【政 策背景/现有干预措施】以及【患者或人群特征，如 年龄/职业】设计健康干预策略。具体要求如下： 1. 基于多源数据综合分析健康问题和需求，重点考 虑【干预目标，如疾病预防/健康促进】 2. 设计针对性的干预策略，分析实施过程中可能遇 到的障碍并提出应对方案 3. 制定可行的实施路径和具体的评估标准  示例 请根据健康行为数据和现有糖尿病预防策略设计健康干预策略。 具体要求如下： 1. 基于多源数据综合分析糖尿病预防的问题和需求，明确疾病预 防和健康促进的目标 2. 设计针对性的干预策略，分析实施过程中可能遇到的障碍并提 出应对方案 3. 制定可行的实施路径和具体的评估标准
216. 群体防控研究 --资源优化配置 提示词公式 请根据【地区健康数据/医疗资源分布数据】、【人 口结构信息，如年龄/性别分布】以及【社会经济因 素，如收入水平/健康保险覆盖率】分析医疗资源分 布并提出优化方案。具体要求如下： 1. 分析当前医疗资源的分布状况和配置效率 2. 识别资源配置中的主要问题和公平性挑战 3. 提出兼顾高效使用和公平分配的资源配置优化 方案  示例 请根据地区健康数据和医疗资源分布数据，以及人口年龄分布 信息分析医疗资源分布并提出优化方案。具体要求如下： 1. 基于多源数据分析当前医疗资源的分布状况和配置效率 2. 识别资源配置中的主要问题和公平性挑战 3. 提出兼顾高效使用和公平分配的资源配置优化方案
217. 群体防控研究 --卫生政策建议 提示词公式 请根据【公共卫生研究数据】提出针对【特定健康问题或疾 病】的政策建议。具体要求如下： 1. 系统评估问题的严重性、分布特征和现有政策缺口 2. 分析不同政策干预点的可行性、成本效益和实施优先级 3. 提出具体的政策建议，包括实施路径和预期效果评估  示例 请根据疾病负担数据和现有公共卫生政策，提出针对肺癌的公共 卫生政策建议。具体要求如下： 1. 系统评估肺癌问题的严重性、分布特征和现有政策缺口 2. 分析不同政策干预点的可行性、成本效益和实施优先级 3. 提出具体的政策建议，包括实施路径和预期效果评估
218. 药学 --药物重定位发现 提示词公式 请基于已知【药物名称】的药理学特征（如靶点、作用通路）与疾病【疾 病名称】的病理机制，进行药物重定位的合理化推理。任务具体要求： 1. 分析该药物的已知作用机制与目标疾病发病机制之间的潜在关联点。 2. 提出该药物可能对目标疾病产生治疗作用的【数量】条核心科学假设。 3. 评估这些假设的合理性，并指出为验证该重定位设想，下一步最关键 的实验研究方向。 【可选：上传相关的药物机制或疾病通路文献摘要】  示例 请基于已知药物“二甲双胍”的药理学特征（如靶点、作用通路）与疾病“多囊卵巢综合征” 的病理机制，进行药物重定位的合理化推理。任务具体要求： 1. 分析该药物的已知作用机制与目标疾病发病机制之间的潜在关联点。 2. 提出该药物可能对目标疾病产生治疗作用的2条核心科学假设。 3. 评估这些假设的合理性，并指出为验证该重定位设想，下一步最关键的实验研究方向。
219. 药学 --药物组合协同预测 提示词公式 请预测【药物A】与【药物B】联用治疗【疾病名称】时产生协同效应 的可能性与潜在机制。任务具体要求： 1. 分别列出两种药物的主要作用靶点及影响的信号通路。 2. 分析这些靶点与通路在疾病网络中的相互关系，推测可能产生协同 （如上下游关系、互补抑制）或拮抗的生物学基础。 3. 基于分析，给出协同效应的预测结论，并建议一个可用于实验验证 的体外研究方案要点。 【可选：上传相关药物的靶点信息或疾病通路图】  示例 请预测药物“PD-1抑制剂”与“VEGF抑制剂”联用治疗“晚期肝细胞癌”时产生协同效应的可能性 与潜在机制。任务具体要求： 1. 分别列出两种药物的主要作用靶点及影响的信号通路。 2. 分析这些靶点与通路在疾病网络中的相互关系，推测可能产生协同（如上下游关系、互补 抑制）或拮抗的生物学基础。 3. 基于分析，给出协同效应的预测结论，并建议一个可用于实验验证的体外研究方案要点。
220. 病理学 --病理报告深度解读 提示词公式 请对所上传【病理报告全文或关键描述段落】中关键形态学描述进行 深度解读，具体要求： 1. 根据【具体描述】，推断该病变最可能的诊断、分级或分期（例如， 肿瘤性病变的恶性程度分级）。 2. 结合【患者年龄/性别/部位】等临床信息，分析这些病理特征对患 者预后的潜在影响。 3. 指出为进一步明确诊断，建议进行何种补充检测（如特殊染色、免 疫组化、分子检测）及其预期目标。  示例 请对所上传的病理报告中关键形态学描述进行深度解读。任务具体要求： 1. 根据“镜下见异型细胞呈巢团状分布，伴大量病理性核分裂象”，推断该病变最可能的诊断、 分级或分期。 2. 结合“患者为65岁男性，肺部占位”等临床信息，分析这些病理特征对患者预后的潜在影响。 3. 指出为进一步明确诊断，建议进行何种补充检测（如特殊染色、免疫组化、分子检测）及 其预期目标。
221. 病理学 --鉴别诊断逻辑构建 提示词公式 请根据提供的【主要病理发现】和【关键临床信息】，构建一个系统 性的鉴别诊断推理链条。任务具体要求： 1. 列出【数量】个最需要考虑的鉴别诊断疾病。 2. 以逻辑树或表格形式，清晰展示支持与不支持每种诊断的主要病理 特征与临床证据。 3. 基于现有信息，给出最可能的诊断排序，并说明理由。 【上传相关的临床及病理摘要】  示例 请根据提供的“肝活检显示肉芽肿性炎”和“患者有旅游史、持续发热”等关键临床信息，构建一 个系统性的鉴别诊断推理链条。任务具体要求： 1. 列出3个最需要考虑的鉴别诊断疾病。 2. 以逻辑树或表格形式，清晰展示支持与不支持每种诊断的主要病理特征与临床证据。 3. 基于现有信息，给出最可能的诊断排序，并说明理由。
222. 流行病学 --危险因素交互作用分析 提示词公式 请针对【研究背景】，分析危险因素【因素A】与【因素B】之间是否 存在交互作用。任务具体要求： 1. 从生物学角度，提出两者可能存在交互作用的【数量】种潜在机制。 2. 说明在统计分析中，应如何设置模型来检验这种交互作用（如乘法 性或相加性交互）。 3. 解释“相对超额危险度比”或“交互作用归因比”等指标在结果解 读中的公共卫生意义。  示例 请针对“食管癌发病风险”，分析危险因素“吸烟”与“饮酒”之间是否存在交互作用。 任务具体要求： 1. 从生物学角度，提出两者可能存在交互作用的2种潜在机制。 2. 说明在统计分析中，应如何设置模型来检验这种交互作用（如乘法性或相加 性交互）。 3. 解释“相对超额危险度比”或“交互作用归因比”等指标在结果解读中的公共卫生 意义。
223. 流行病学 --混杂偏倚识别控制 提示词公式 请审阅所上传关于【暴露因素】与【结局】关联的研究设计或初步结 果，识别其中潜在的混杂偏倚。任务具体要求： 1. 指出最可能存在的【数量】个关键混杂变量，并阐明其混杂路径。 2. 针对每个混杂变量，提出在研究设计阶段（如随机化、匹配）或数 据分析阶段（如分层分析、多变量回归）的具体控制策略。 3. 评估若未能有效控制这些混杂变量，对效应估计值（如RR, OR） 可能产生的方向性影响（即高估或低估）。 【上传研究方案摘要或初步分析结果】  示例 请根据提供的“肝活检显示肉芽肿性炎”和“患者有旅游史、持续发热”等关键临床信息，构建一 个系统性的鉴别诊断推理链条。任务具体要求： 1. 列出3个最需要考虑的鉴别诊断疾病。 2. 以逻辑树或表格形式，清晰展示支持与不支持每种诊断的主要病理特征与临床证据。 3. 基于现有信息，给出最可能的诊断排序，并说明理由。
224. 遗传学 --遗传关联机制解析 提示词公式 请对一个全基因组关联分析发现的显著位点【具体信息，如 rs编号、染色体位置】进行深入解读。具体要求： 1. 确定该位点所在的基因或最近的候选基因，并利用生物 信息学数据库预测其功能。 2. 基于该基因的已知功能，提出其可能影响【目标表型】 的【数量】条潜在生物学机制。 3. 建议下一步的功能实验方向，以验证该基因型-表型关 联的因果关系。  示例 请对一个全基因组关联分析发现的与“2型糖尿病”显著相关的位点 （rs7903146）进行深入解读。任务具体要求： 1. 确定该位点所在的基因或最近的候选基因，并利用生物信息学数 据库预测其功能。 2. 基于该基因的已知功能，提出其可能影响“2型糖尿病”的2条潜在 生物学机制。 3. 建议下一步的功能实验方向，以验证该基因型-表型关联的因果 关系。
225. 遗传学 --致病性变异预测 提示词公式 请对位于【基因名称】上的【变异描述，如c.123G>A (p.Val42Met)】进行致病性评估。任务具体要求： 1. 基于我提供的等位基因频率【约为X】、相关表型【如Y】及已 知证据【如Z】，分析该变异的潜在功能影响。 2. 参照ACMG/AMP指南的逻辑，给出一个初步的致病性判断倾向 （如：支持致病性）。 3. 指出为最终确认致病性，下一步最关键的功能实验或临床数据收 集方向。  示例 请对位于“BRCA1”基因上的“c.536A>G (p.Tyr179Cys)”进行致病性评估。任务具体要求： 1. 基于我提供的等位基因频率“未见报道”、相关表型“家族性乳腺癌”及已知证据“体外实 验显示功能丧失”，分析该变异的潜在功能影响。 2. 参照ACMG/AMP指南的逻辑，给出一个初步的致病性判断倾向（如：支持致病性）。 3. 指出为最终确认致病性，下一步最关键的功能实验或临床数据收集方向。
226. AI应用思路总结 01 机制解析 02 系统整合 03 转化贯通 04 精准赋能 从现象到本质 从局部到整体 从基础到临床 从数据到实践  解析复杂疾病机制：整合多组 学数据与临床表型，构建疾病 发生发展的多层次因果网络， 揭示病理生理过程的本质规律。  构建疾病系统模型：整合基因、 蛋白、代谢等多维度信息，建 立反映疾病全貌的系统生物学 模型，理解病理过程的整体性。  加速靶向药物开发：桥接基础研 究发现与临床需求，优先筛选具 有转化潜力的治疗靶点，优化临 床前评价体系。  实现个性化治疗推荐：基于患 者特异性数据生成量身定制的 治疗方案，平衡疗效与风险， 提升治疗精准度。  识别关键生物标志物：通过模 式识别挖掘海量医学数据中的 特征信号，发现具有诊断、预 后或预测价值的生物标志物。  优化临床决策路径：融合病历、 检查、随访等多源数据，构建 个性化诊疗方案，实现从单一 诊疗到全程管理的转变。  推动诊断技术革新：将实验室标 志物转化为临床应用产品，设计 满足临床需求的检测方法与诊断 路径。  探索治疗响应机制：分析药物 作用通路与个体差异，阐明治 疗有效性与安全性的分子基础， 为精准医疗提供依据。  设计综合防控策略：统筹环境、 行为、医疗等多因素，制定覆 盖“预防-筛查-治疗-康复”全 链条的群体健康干预方案。  促进循证指南制定：综合研究证 据与临床实践，生成覆盖疾病全 周期管理的标准化方案与决策支 持工具。  优化医疗资源配置：分析服务 需求与资源分布，提出效率与 公平兼顾的资源配置方案，提 升服务体系效能。  强化公共卫生预警：融合实时 数据与预测模型，建立疾病流 行早期识别与快速响应机制， 筑牢群体健康防线。
227. 五 学科分类--农业科学
228. 学科大类概述与学科构成 01 学科定位 ONE 研究范围： 02 研究挑战 TWO  生命体复杂性的“黑箱”难题：难以精 关注农业生产与食品安全，涵盖农业、林 业、渔业和畜牧学等领域。扩展至基因资 源、智能生产、食品加工到乡村发展。深 度融合生物技术与信息技术，形成多学科 交叉的综合性知识创新体系。 准预测基因型在多变环境下的最终表型， 作物和畜禽的生命活动构成复杂“黑 箱”，育种和栽培管理仍严重依赖经验， 效率低下且充满不确定性。  开放环境的不可重复困境：农业科研在 开放、异质的自然环境中进行，“此地 成功，彼地失败”成为常态，受土壤、 核心问题： 小气候等“地块效应”影响，研究成果 聚焦于以科技突破保障粮食安全与农业可 持续发展。重点攻克生物育种、智慧农业 等关键技术，推动农业生产向精准化、智 能化、绿色化转型。 难以标准化和复制。  社会-自然复合系统的目标冲突：农业科 研目标从单一“高产”转向“高产、优 质、高效、生态、安全”等多维目标， 在短期内相互排斥，难以找到同时满足 经济与生态效益的协同解决方案。 04 AI的应用 前景 03 THREE 主要二级学科  作物学：研究粮食、经济等大田作物的栽 培、育种、生理与生产管理。  园艺学：研究果树、蔬菜、观赏植物等园 艺作物的栽培、育种及景观应用。  畜牧学：研究猪、牛、禽等经济动物的遗 传育种、营养饲料、繁殖与集约化养殖。  兽医学：研究动物疾病的诊断、预防、治 疗以及保障公共卫生与动物福利。  农业工程学：研究农业生产中的工艺、装 备、设施及环境调控等工程技术。  农业资源与环境：研究土壤、水、气候等 农业资源的合理利用与农业面源污染防控。 …… AI在农业科学中的核心前景在于实现对复杂农业系统中生命体、环境与管理措施互作关系的量化解析、仿真模拟与动态 优化，从而在遗传改良、生产管理、资源优化等多维度推动农业科研从经验依赖向可预测、可调控的科学范式转变。
229. 主要科研任务与特点 生命规律解码 农业技术创制 聚焦作物、畜禽等生命体的生长、抗逆 创新并集成育种、栽培、养殖等关键技 机制，阐明其与光温水土等环境因子的 术，形成适应不同区域与模式的农艺方 互作规律，为农业活动奠定理论基础。 案，实现农业生产的提质增效。 三农系统协同 农事韧性提升 01 加速生命解码 利用AI处理基因组、转录组等海量生物数 据，快速识别控制作物抗逆、高产等优异 性状的关键基因，缩短育种理论发现周期。 02 优化农艺方案 AI模型模拟不同气候土壤条件下的作物生 长，为特定区域精准定制水肥管理、病虫 害防治等综合栽培方案. 统筹农业生产、生态环境保护与乡村社 在提升农产品品质与产业链价值的同时， 会发展，构建和谐共生的可持续系统， 增强农业系统应对气候变化与市场波动 03 增强系统韧性 确保粮食安全、生态安全与生计安全。 的能力，保障其稳定与韧性。 构建AI预测模型，融合气象、市场等多源 数据，前瞻性评估并预警气候变化与价格 波动对农业产业链的影响。  生命体为对象：研究对象是具备生命活动的动植物，需要探索、归纳、遵循其生长繁育规律。  环境依赖性强：研究成果受地域气候土壤等自然条件制约，普适性验证的成本高、方法难。  时序不可压缩：研究需要遵循动植物自然生长周期，传统方法难以人为显著加速或中断。 04 辅助试验设计 AI智能推荐试验地点、规模与关键观测点， 优化资源配置，以应对研究中的地域依赖 性与长周期挑战。
230. 提示词设计与优化要点  通用公式 思考基础 明确AI进行思考的基础要素 对象背景 限定使用场景与用户特征 任务目标 约束条件 定义需解决的具体问题 规范回答形式与深度 涉及要素： 涉及要素： 涉及要素： 涉及要素： • <基础资料>：文本/图片/数 • <知识水平>：本科生/研究生/ • <知识点>：二次函数求极值/ • <格式>：步骤编号/对比表格/ 据 博士生 • <逻辑基础>：分析/对比/模 拟 • <专业需求>：论文/实验/考试 • <要点需求>：风险/思路 浮力计算 • <任务类型>：论文指导/实验 教学 01 02 农事场景锚定 需精准限定科研场景，如大田种植、温室栽培、 生态养殖等，并明确具体农事操作，使AI的理 解紧扣实际生产环节。 • <深度>：专业分析/学术推演 • <风格>：用词严谨/体系明确/ 逻辑缜密  “农业”领域的提示词优化 农情数据量化 提供或要求AI调用具体的农业数据，如作物品 种的生育期、产量构成因子、土壤理化指标等， 将分析建立在可量化的观测事实之上。 对话模板 03 农学问题聚焦 应直接使用如“光合效率”、“养分利用率”、 “病虫害发生规律”等农学核心问题来定义任 务，引导AI进行专业的机理解析与方案构建。 04 农研范式规范 明确要求输出符合农业科研范式，例如提供包 含试验设计、统计分析、成果推广路径等要素 的严谨框架。
231. 生命规律解码 ——基因编辑靶点筛选 提示词公式 利用【基因组数据库】和【生物信息学工具】，为【目标 性状】基因编辑实验提供【靶点设计方案】，具体要求： 1.可行性评估：针对候选基因，评估其序列特性、sgRNA 设计可行性及预测编辑效率。 2.风险排序与报告：对靶点进行优先级排序，并生成包含 脱靶位点清单的风险分析报告。  示例
232. 生命规律解码 ——基因组选择育种 提示词公式 利用【基因组和表型数据】，采用【统计模型】量化个体 或群体的育种值，进行育种值估计与选择，具体要求： 1. 选择与规划：基于育种值结果，设计亲本选配方案，并 预测遗传进展和遗传多样性变化。 2. 文档集成：编制育种计划文档，包括选配策略、时间节 点、资源需求及风险说明。 【请上传资料文本】  示例
233. 生命规律解码 ——作物抗逆生理机制解析 提示词公式 基于【分析数据】，解析【研究对象】在【胁迫条件】下的抗逆 生理与分子机制，要求： 1.机制阐释：系统阐述从信号感知到生理应答的核心通路与关键 节点。 2.关联分析：分析关键基因、蛋白或代谢物的表达变化与抗逆表 型的因果关联。 3.模型构建：整合多组学信息，提出综合性抗逆调控网络模型。 【请上传资料文本】  示例
234. 生命规律解码 ——病虫害传播模型 提示词公式 基于【病虫害历史数据】构建【传播动力学模型】，并采 用【参数估计方法】实现曲线拟合与策略模拟，具体要求： 1. 模型构建：利用历史数据定义模型结构、传播路径和边 界条件。 2. 输出要求：生成传播速率预测、防控策略模拟结果及不 确定性分析。 【请上传资料文本】  示例
235. 农业技术创制 ——微环境调控 提示词公式 基于【传感器监测数据】分析【环境参数】的时空变化， 具体要求： 1.策略设计：使用【调控设备】设计具体调控策略。 2.效果评估：预测策略实施后的环境改善效果，并输出优 化方案及效益说明。 【请上传资料文本】  示例
236. 农业技术创制 ——新型农用材料开发 提示词公式 基于【性能需求】，为【应用场景】设计新型农用材料方案， 具体要求： 1.材料设计：提出材料的核心组分、结构设计及其实现【目 标功能】的原理。 2.特性分析：论证该材料在【力学、化学、环境相容性】等 方面的关键特性。 3.应用评估：技术实际应用中的效能、潜在问题及改进方向。  示例
237. 农业技术创制 ——精准灌溉系统设计 提示词公式 为【应用场景】设计精准灌溉系统方案，要求： 1.系统架构：设计系统的逻辑结构与核心组件的工作流程。 2.决策模型：建立以【关键参数】为驱动的灌溉决策模型 与控制策略。 3.效能预测：评估该方案在提升水资源利用效率方面的预 期效果。  示例
238. 三农系统协同 ——农产品储藏模拟 提示词公式 基于【实验数据】，模拟【农产品】采后储藏过程，要求： 1.模型建立：构建描述【色泽、硬度、成分】等品质变化 的核心数学模型。 2.情景模拟：预测在不同【储藏条件】组合下，品质指标 的变化轨迹与保质期，并提出最优的储藏参数与控制建议。 【请上传资料文本】  示例
239. 三农系统协同 ——作物产量预测 提示词公式 基于【历史/实时】数据，对【生产单元】的作物产量进行 预测，要求： 1.预测模型：选用或构建合适的预测模型，并阐明其在此 场景中的适用性。 2.关键驱动：识别并分析对产量影响最大的驱动因子。 3.结果呈现：给出产量预测的数值结果及不确定性分析。 【请上传资料文本】  示例
240. 三农系统协同—— 生产效率测算 提示词公式 基于【投入产出】数据，测算【生产主体】的农业生产效率， 具体要求： 1.方法选择：确定效率测算方法并说明理由。 2.效率分析：计算综合效率、纯技术效率与规模效率，并解 读其含义。 3.改进建议：识别低效率单元的改进方向，并提出具体的优 化建议。 【请上传资料文本】  示例
241. 三农系统协同 ——农业资源配置优化 提示词公式 利用【资源库存数据】优化【土地、水资源】等资源的配 置，具体要求： 1.优化求解：构建【数学规划方法】模型，求解资源分配 最优解。 2.方案制定：输出配置方案、效率提升量化分析、实施步 骤及敏感性评估指南。 【请上传资料文本】  示例
242. 农事韧性提升 ——气候变化适应种植策略 提示词公式 根据【气候预测数据】分析【未来胁迫风险】，并通过 【模拟方法】评估作物适应性以优化种植制度，要求： 1. 风险分析：识别胁迫风险，评估发生概率和影响范围。 2. 策略输出：提出调整方案、风险缓解措施、经济效益和 生态效益分析。 【请上传资料文本】  示例
243. 农事韧性提升 ——生物入侵风险分析 提示词公式 基于【物种分布数据】分析物种入侵风险，具体要求： 1.风险评价：评估入侵事件的【概率与影响】，并划分风 险等级。 2.路径模拟：利用【风险模型】模拟物种扩散路径和潜在 影响范围。 3.策略生成：生成阶段性应急响应措施建议。 【请上传资料文本】  示例
244. 农事韧性提升 ——生态系统修复工程 提示词公式 基于【退化生态系统】设计【修复技术】方案，要求： 1. 技术设计：根据退化数据选择修复技术，明确技术参数。 2. 规划优化：运用【工程规划方法】设计空间布局、时间 序列和资源调配方案。 3. 输出要求：输出工程设计说明书、施工步骤、质量控标 准及效果监测指标体系。  示例
245. 畜牧学 ——畜禽健康巡检方案 提示词公式 基于【养殖场历史数据】设计动物健康巡检体系，并采用 【巡检方法】实现状态评估，具体要求： 1.巡检参数设计：分析历史数据以确定合理的【巡检频率、 关键健康指标】等指标。 2.输出要求：制定标准化巡检流程、异常阈值规则、应急 预案及培训指南。 【请上传资料文本】  示例
246. 畜牧学 ——畜禽行为福利评估 提示词公式 基于【行为记录数据】，评估【畜禽群体】的动物福利水 平，具体要求： 1.水平评估：根据【评估标准】，对畜禽的整体福利状况 进行等级评定。 2.问题诊断：识别当前饲养管理中存在的福利问题及其根 源，并提出具有可操作性的饲养环境与管理规程优化方案。 【请上传资料文本】  示例
247. 畜牧学 ——饲料配方优化 提示词公式 基于【营养、成本】数据，为【动物类型】优化饲料配方， 具体要求： 1.需求匹配：配方满足动物在【生长阶段】的核心营养需求。 2.配方生成：成本约束下，提供最优的原料组合与配比方案。 3.方案论证：论证新配方在营养平衡、经济效益及健康影响 上的优势。 【请上传资料文本】  示例
248. 食品科学与工程—— 功能性食品成分挖掘 提示词公式 基于【组分】数据，从【原料来源】中挖掘潜在的功能性成分， 要求： 1.成分筛选：筛选出具有【目标功能】潜力的候选活性成分。 2.机理探讨：从分子层面探讨候选成分可能的作用机理与通路。 3.应用前景：评估该成分在功能性食品开发中的应用价值与挑战。 【请上传资料文本】  示例
249. 食品科学与工程—— 食品风味物质解析 提示词公式 分析【组分A】与【组分B】在食品体系中的相互作用机制， 具体要求： 1.互作表征：定性并定量描述相互作用的类型、强度与产物。 2.结构效应：分析互作对组分微观结构及食品宏观质构的影响。 3.功能调控：基于互作机制提出调控食品【目标属性】的策略。  示例
250. 食品科学与工程—— 食品组分互作机制分析 提示词公式 基于【食物风味】数据，解析【食品体系】中的关键风味物 质，具体要求： 1.关键成分鉴定：识别并对主体风味贡献最大的关键气味活 性物质。 2.形成途径推测：推断关键风味物质在加工或储藏过程中可 能的主要形成路径。 风味调控建议：提出增强或稳定目标风味的潜在技术途径。 【请上传资料文本】  示例
251. 兽医学—— 临床症状诊断辅助 提示词公式 基于【临床症状描述】和【动物种类】进行系统性鉴别诊断， 具体要求： 1.症状关联分析：识别关键症状并关联常见疾病，考虑【症 状持续时间】和【流行病学背景】。 2.鉴别诊断列表：生成可能的疾病列表，并基于【病理生理 机制】进行优先级排序。  示例
252. 兽医学—— 用药方案生成 提示词公式 针对【确诊疾病】为【动物种类】设计个体化药物治疗方案， 具体要求： 1.药物选择依据：基于【病原体药敏试验结果】和【动物体 重】确定首选药物。 2.剂量与疗程计算：根据【给药途径】和【治疗目标】计算 剂量及疗程。 3.安全性与监测：评估潜在不良反应风险，并制定用药期间 监测指标。  示例
253. 兽医学—— 疫病防控策略 提示词公式 基于【养殖场】数据，制定针对【特定疫 病】的综合防控计划，具体要求： 1.风险因素：分析【传播途径】和【环境 因素】对疫病发生的影响。 2.预防措施：提出生物安全措施，建立监 测体系，包括监测频率和应急处理流程。 【请上传资料文本】  示例
254. 农业科学AI应用思路总结 双向桥接农业尺度鸿沟 逆向重构农事认知路径  建立"自上而下约束，自下而上机制"的认知  突破传统假设驱动的研究范式，将AI作为认知透 路径。通过微观生理过程解释宏观表型变异， 镜，从作物长势、病虫害发生等表象出发，逆向 03 02 追溯其形成路径。  重点构建"现象-环境-生理响应"的因果推理链条， 01 同时利用田间观测数据验证分子机制假说。  形成不同尺度农业现象相互印证的推理体系， 破解尺度断裂造成的认知障碍。 通过关联分析发现传统方法难以察觉的协同作用 与拮抗效应，揭示影响农业生产的关键隐性因子。 系统把握农业生态网络  摒弃机械还原论思维，运用整体观把握 农业生态系统。  通过AI构建土壤-微生物-作物-气候的相 互作用网络，解析系统内部的负反馈调 节与正反馈循环。  识别系统稳定性的关键节点，实现从单 一要素管理到系统健康维护的思维跃迁。 02 闭环驱动农艺知识进化 04  将AI预测和模拟的成果，与田间实证深度 耦合，构建"发现-假设-验证-修正"的认知 闭环。  通过设计针对性农艺试验验证AI发现的新 规律，利用实证结果优化认知模型，推动 农业知识体系在实践检验中不断迭代完善。
255. 六 学科分类--社会科学
256. 学科大类概述与学科构成 • 社会科学 主要关注人类社会及其行为、互动、结构与发展。该学科通过多学科的视角研究人类社会的各个方面，包括经济、 文化、政治、心理等领域，旨在理解社会现象、推动社会进步并解决社会问题。  主要学科 当前研究热点 经济学 微观经济学、宏观经济学、发展经 济学、行为经济学等。 社会学 城市社会学、文化社会学、犯罪学、 教育社会学、家庭研究等。 政治学 政治理论、国际关系、公共政策、 比较政治学、政治经济学等。 心理学 发展心理学、社会心理学、行为心 理学、认知心理学、临床心理学等。 人类学 文化人类学、考古学、社会人类学、 生物人类学等。 法学 宪法学、民法学、刑法学、国际法 等。 教育学 教育心理学、教育技术、教育政策 与管理等。 历史学 古代历史、现代史、文化史、政治 史、经济史等。 ...... 当前研究挑战  全球化与社会变迁：研究全球化对社会结  社会动态的复杂性：社会现象常受到多重 构、文化、政治和经济的影响，探索跨国 因素的影响，使得社会问题的研究变得复 界的社会互动与问题。 杂和多变。  社会不平等与公正：关注社会中的贫富差  数据采集与伦理问题：社会科学研究需要 距、教育机会不平等等不平等问题，推动 大量数据支持，如何确保数据隐私和伦理 社会公正与平等的研究与解决方案。 地进行数据采集和分析，仍然是挑战。  数字社会与科技变革：研究信息技术、人  理论与实践的脱节：在动态变化的现代社 工智能、大数据等对社会行为、经济模式、 政治体系和文化形态的深远影响。 会中，理论与实践之间脱节问题亟待解决。  政策实施的效果评估：社会科学研究中的  环境与可持续发展：探讨环境变化、资源 政策评估难度较大，政策效果受到多方面 消耗与社会发展之间的关系，推动绿色社 因素的影响，量化评估效果的工具和方法 会、可持续发展的实现。 仍需进一步完善。
257. 科研任务与研究特点 总体研究特点 “社会科学”领域致力于探讨社会行为、结构与变迁，关注人 类社会中的复杂现象、问题解决与政策制定。  主要科研任务 理论概念开发 致力于厘清、辨析与构建核心学术概念与分析框架，为理解复杂 社会现象提供理论视角和思维工具，旨在回答“我们应如何理解 社会”的基本问题。 研究设计执行 专注于设计能够有效捕捉社会复杂性与人的主观能动性的研究方 案，包括案例比较、实验设计、调查工具开发等，回答“我们如 何确凿地知晓”的方法论问题。 • 定性与定量并用：社会科学研究通常结合定性分析和定量研 究方法，尤其是通过问卷调查、访谈等方式收集数据。 • 社会影响大：研究成果通常与政策、社会管理等有密切关系， 能够影响社会发展和改善人类福祉。 • 跨学科交叉：涉及心理学、政治学、经济学等多个学科领域， 解决复杂的社会问题。 AI切入价值 资料分析诠释 运用定性或定量方法对收集到的经验资料（如文本、访谈、观测 数据）进行系统分析，旨在识别模式、诠释意义并理解行动者的 主观动机与社会文化脉络，从而深度描述和解读社会现象。 • 提升数据分析与预测能力：AI能够高效处理和分析大规模的社会数 模型解释构建 • 支持跨学科研究与综合分析：AI促进社会科学与其他学科（如经济 在描述现象的基础上，致力于构建因果模型、提出中介机制、进 行类型学划分或反事实推理，以解释社会现象之间的因果关系与 内在作用逻辑，回答 “ 现象为何及如何发生 ” 的核心问题。 应用实践反思 将社会科学知识应用于现实社会场景，系统评估政策效果、诊断社会 问题、设计干预方案并预测社会技术变革的影响。直接连接学术知识 与社会实践，旨在促进社会福祉的提升与公共决策的优化。 据，识别趋势和模式，帮助科研人员预测社会变化和政策效果。 学、心理学、公共健康等）的融合，通过多维度分析为复杂社会现 象提供更全面的理解。 • 个性化服务与社会治理优化：AI能够实现社会服务的个性化推荐， 如教育、医疗、社会福利等，同时优化社会治理决策，提高公共资 源分配的效率与公平性。
258. 提示词设计与优化要点 明确任务目标 限定任务范围 使用学科专有术语 引导推理与步骤 在设计提示词时，首先要 为了避免过于泛泛的结果， 在提示词中使用学科特定 对于需要推理的任务，明 明确任务目标，例如是进 应通过限定范围来指定任 术语，例如在物理学、化 确指出推理步骤，以便模 行数据分析、实验设计、 务的具体内容、研究领域 学或生物学领域，确保模 型能逐步推导出结果而非 模型推导还是文献综述。 或数据特征等。 型能够理解并正确处理专 直接给出答案。 确保提示词直接聚焦目标 业内容。 任务，避免冗余。  “社会科学”领域科研提示词优化 明确社会变量与交互关系 结合定性与定量分析 优化提示词时，确保突出社会现象的 根据研究需求，明确区分定性分析 优化提示词时，明确指定研究的时间 多维度特征，明确各变量之间的关系 和定量分析的要求，并指导模型结 段、地理区域或特定社会背景，确保 与交互作用。 合两者进行综合分析。 分析有清晰的时空维度。 结合理论框架与实证数据 加强跨学科视角整合 确保提示词中明确提出理论模型或假 在提示词中明确涉及的学科领域，指 设，并结合实际数据进行验证与推演。 导模型采用跨学科的分析框架。 限定时空背景与地域差异 明确数据来源与类型 针对社会科学研究的复杂数据来源， 清晰指定数据的类型、来源及其处 理方式，确保分析精准。
259. 理论概念开发 --概念操作化指标生成 提示词公式 请基于社会科学研究规范，将抽象概念【抽象概念】 进行操作化，转化为可测量的变量。任务具体要求： 1. 将其分解为【数量】个核心维度。 2. 为每个维度提供至少【数量】个具体的测量指标， 适用于【研究方法】。 3. 说明这些指标如何反映对应维度的内涵。  示例 请基于社会科学研究规范，将抽象概念“社会融入”进行操作化， 转化为可测量的变量。任务具体要求： 1. 将其分解为3个核心维度。 2. 为每个维度提供至少2个具体的测量指标，这些指标应适用于 结构化访谈。 3. 说明这些指标如何反映对应维度的内涵。
260. 理论概念开发 --理论框架要素提取整合 提示词公式 请分析我提供的文献材料，提取关键理论要素以构 建分析框架。具体要求： 1. 从材料一中识别【理论A】的核心变量及关系。 2. 从材料二中识别【理论B】的核心变量及关系。 3. 对比两种理论的异同，并尝试整合形成一个能用 于分析【研究问题】的初步框架。 【请上传理论视角一文本】 【请上传理论视角二文本】  示例
261. 理论概念开发 --竞争性理论推演比较 提示词公式 请针对【具体社会现象】，进行竞争性理论推演。 任务具体要求： 1. 分别从【理论A】和【理论B】的视角出发， 推演该现象的主要成因和机制。 2. 详细比较两种推演过程在【比较维度，如核 心假设、因果逻辑和分析单位上】的根本差异。  示例 请针对“网络空间中极端观点更容易扩散”，进行竞争 性理论推演。任务具体要求： 1. 分别从“信息茧房理论”和“社会认同理论”的视 角出发，推演该现象的主要成因和机制。 2. 详细比较两种推演过程在核心假设、因果逻辑和分 析单位上的根本差异。
262. 研究设计执行 --案例选择策略论证 提示词公式 我为研究【研究问题】，计划采用【案例 选择策略】。请为我推荐【数量】个合适 的案例，并详细论证它们为何符合该策略 的逻辑要求。  示例
263. 研究设计执行 --访谈观察提纲理论化设计 提示词公式 请基于所提供的核心理论框架，设计一份数据收集提纲。具体要求： 1. 提纲类型为【访谈/观察】提纲，目标研究对象是【研究对象】。 2. 提纲需紧密围绕我提供的理论框架中的【数量】个核心构念展开。 3. 为每个核心构念设计【数量】个开放式问题或观察要点。 【请上传您的理论框架相关材料】  示例
264. 研究设计执行 --模拟情境实验脚本设计 提示词公式 请为我的【实验类型】设计实验情境材料。具体要求： 1. 实验主题是【研究主题】。 2. 需要设计【数量】个版本的情境描述，仅在【需 要操纵的变量】上有所不同。 3. 确保各版本在其他所有条件上保持一致，且情境 描述具体、可信。  示例 请为我的调查实验设计实验情境材料。任务具体要求： 1. 实验主题是公众对政府数据开放政策的信任度。 2. 需要设计2个版本的情境描述，仅在“数据开放的 目的说明（促进创新 vs. 加强监管）”上有所不同。 3. 确保各版本在其他所有条件上保持一致，且情境描 述具体、可信。
265. 资料分析诠释 --质性数据理论编码 提示词公式 请使用【编码方法，如扎根理论、程序性编码、框架分析等】 的方法，对提供的质性数据文本进行编码分析。具体要求： 1. 首先进行开放式编码，逐段阅读，提取关键概念作为初 始代码。 2. 随后进行轴心式或聚焦编码，将相关的代码进行归类， 形成核心范畴。 3. 最后，总结编码结果，阐述范畴之间的逻辑关系，并回 应【核心研究问题】。 【请上传您的质性数据文本】  示例
266. 资料分析诠释 --批判性话语分析 提示词公式 请对我提供的文本材料进行批判性话语分析。具体要求： 1. 识别文本中在【分析维度，如词汇选择、语法结构、叙事框架、 隐喻等】层面上的显著特征。 2. 结合文本生成的【社会/历史背景】，分析这些话语特征如何建 构社会现实并反映权力关系。 3. 推断此类话语建构可能对【目标受众或社会群体】产生的影响。 【请上传需要分析的文本材料】  示例
267. 资料分析诠释 --脉络化比较分析 提示词公式 请将【具体历史事件或现象】置于特定背景中进行脉络化 比较。任务具体要求： 1. 将该事件置于【特定历史/社会背景】中理解其独特性。 2. 与【比较对象】进行对比，重点分析【比较的维度】。 3. 旨在揭示比较对象之间的主要异同及其深层原因。  示例 请将“英国圈地运动”置于特定背景中进行脉络化比较。具体要求： 1. 将该事件置于“英国原工业化及土地商品化”背景中理解其独特 性。 2. 与“同时期法国的土地制度变迁”进行对比，重点分析“对农村 社会结构及劳动力市场的影响”。 3. 旨在揭示比较对象之间的主要异同及其深层原因。
268. 模型解释构建 --因果机制假设提出 提示词公式 请为已知的相关关系提出合理的因果机制假设。具体要求： 1. 已知【变量X】与【变量Y】存在稳定的相关关系。 2. 请提出【数量】个不同的中介变量（M），并分别完整描述 “X→M→Y”的因果链条。 3. 为每条因果链条提供简明的理论逻辑解释。  示例 请为已知的相关关系提出合理的因果机制假设。任务具体要求： 1. 已知“社区社会资本水平”与“居民健康状况”存在稳定的相关关系。 2. 请提出2个不同的中介变量（M），并分别完整描述“X→M→Y”的因果链 条。 3. 为每条因果链条提供简明的理论逻辑解释。
269. 模型解释构建 --类型学构建 提示词公式 请根据关键维度帮助我构建一个类型学，具体要求： 1. 以【维度一】和【维度二】作为两个基本维度，构建一 个2x2矩阵。 2. 为矩阵的四个象限进行命名。 3. 简要描述每个类型的核心特征，为每个类型提供一个理 想型或现实案例。  示例 请根据关键维度帮助我构建一个类型学。任务具体要求： 1. 以“政策目标清晰度”和“执行网络协调度”作为两个基本维度，构建一个 2x2矩阵。 2. 为矩阵的四个象限进行命名。 3. 简要描述每个类型的核心特征，并为每个类型提供一个理想型或现实案例。
270. 模型解释构建 --反事实推理分析 提示词公式 请针对【具体历史事件或政策】进行一项反事实推理分析。 任务具体要求： 1. 关键改变条件是：【关键的改变条件】。 2. 推演该条件改变后最可能引发的【数量】个连锁后果。 3. 基于历史逻辑进行合理推演，避免凭空想象。  示例 请针对“2008年全球金融危机后美国的量化宽松政策”进行一项反事实推理分 析。任务具体要求： 1. 关键改变条件是：当时美联储未实施大规模量化宽松。 2. 推演该条件改变后最可能引发的3个连锁后果。 3. 请基于历史逻辑进行合理推演，避免凭空想象。
271. 应用实践反思 --反事实推理分析 提示词公式 请对指定的政策论证进行系统性逻辑审查。具体要求： 1. 基于上传的【政策文件或论证文本】，逐一审查其问题界 定、因果假设、政策工具与预期效果之间的逻辑连贯性。 2. 重点评估其因果假设在【特定社会/经济背景】下的合理性。 3. 识别并阐述至少【数量】个潜在的、重要的非预期后果及 其可能的发生路径。  示例
272. 应用实践反思 --政策论证逻辑链审查 提示词公式 请对指定的政策论证进行系统性逻辑审查。具体要求： 1. 基于上传的【政策文件或论证文本】，逐一审查其问题界 定、因果假设、政策工具与预期效果之间的逻辑连贯性。 2. 重点评估其因果假设在【特定社会/经济背景】下的合理性。 3. 识别并阐述至少【数量】个潜在的、重要的非预期后果及 其可能的发生路径。  示例
273. 应用实践反思 --理论干预方案设计 提示词公式 请基于【具体理论】的核心原则，为解决【具体社会问题】 设计理论驱动的干预方案。具体要求： 1. 设计【数量】个具体且可操作的干预方案要点。 2. 每个方案要点必须明确说明其所依据的【理论名称】 中的特定机制（如心理或行为机制）。 3. 简要描述每个方案的预期作用路径，并说明如何测量 其有效性。  示例 请基于“行为洞察理论”的核心原则，为解决“社区居民垃圾分 类准确率低”设计理论驱动的干预方案。任务具体要求： 1. 设计2个具体且可操作的干预方案要点。 2. 每个方案要点必须明确说明其所依据的“行为洞察理论”中的 特定机制（如社会规范、简化信息）。 3. 简要描述每个方案的预期作用路径，并说明如何测量其有效性。
274. 应用实践反思 --社会技术系统模拟影响评估 提示词公式 请系统推演【具体技术】在【特定社会领域】中大规模应用 后可能产生的多层次影响。具体要求： 1. 分析其对【核心利益相关方群体一】、【核心利益相关方 群体二】及【社会制度/规范】等不同层次的直接与间接影响。 2. 区分短期（1-3年）适应期的影响与长期（5年以上）结 构性变革。 3. 指出其中最不确定的【数量】个影响领域，并说明不确定 性的来源。  示例 请系统推演“大型语言模型在高等教育中”大规模应用后可能产生的多层 次影响。任务具体要求： 1. 分析其对“学生”、“教师”及“大学课程评估体系”等不同层次的 直接与间接影响。 2. 区分短期（1-3年）适应期的影响与长期（5年以上）结构性变革。 3. 指出其中最不确定的2个影响领域，并说明不确定性的来源。
275. 政治学 --制度比较分析 提示词公式 请对【国家A】与【国家B】的【某项制度，如选举制度、 福利制度】进行比较分析。任务具体要求： 1. 从制度结构、运行规则、政治影响等维度，系统梳理两 者的主要异同。 2. 分析这些差异对两国【某个政治后果，如政府稳定性、 政党体系】产生的潜在影响。 3. 结合相关政治学理论，对制度效果的差异性进行解释。  示例 请对“德国”与“英国”的“选举制度”进行比较分析。任务具体要求： 1. 从制度结构、运行规则、政治影响等维度，系统梳理两者的主要异同。 2. 分析这些差异对两国“政府稳定性与代表性”产生的潜在影响。 3. 结合“共识民主与多数民主”理论，对制度效果的差异性进行解释。
276. 政治学 --竞选文案分析 提示词公式 请对【政党/候选人名称】的【竞选文案】（上传/粘贴文 本）进行内容分析。具体要求： 1. 识别文案中使用的核心关键词、反复出现的主题框架 及主要修辞策略（如隐喻、情感呼吁）。 2. 分析这些话语策略旨在塑造何种候选人形象，并试图 动员哪类选民群体。 3. 评估该文案与候选人的整体竞选策略及目标选民偏好 之间的契合度。  示例
277. 社会学 --社会网络分析 提示词公式 请基于【研究情境，如一个在线社区、一个组织内部】的社会互动数 据（上传文档），设计一项社会网络分析研究。具体要求： 1. 为此研究设计【数量】个核心研究问题，重点关注网络结构或个体 位置的影响。 2. 定义网络中“关系”的测量方式，并说明如何收集或构建网络数据。 3. 提出关于网络中心度、凝聚子群或结构洞等特征如何影响【某个社 会结果，如信息传播、创新采纳】的理论假设。  示例
278. 社会学 --定性比较分析 提示词公式 请使用定性比较分析（QCA）方法，分析导致【某个社会结果】 的因果条件组合。任务具体要求： 1. 设定清晰的结果变量【Y】，并选取【数量】个前因条件变 量【C1, C2...】。 2. 基于理论或经验知识，构建一个真值表，列出不同条件组 合与结果的关系。 3. 进行布尔最小化运算，找出导致结果发生（或未发生）的 【数量】条核心条件组合路径，并对每条路径进行理论阐释。  示例 请使用定性比较分析（QCA）方法，分析导致“社会运动成功”的因果条件组 合。任务具体要求： 1. 设定清晰的结果变量“运动目标达成”，并选取4个前因条件变量“政治机 会结构”、“动员能力”、“策略选择”、“媒体关注”。 2. 基于理论或经验知识，构建一个真值表，列出不同条件组合与结果的关系。 3. 进行布尔最小化运算，找出导致结果发生的2条核心条件组合路径，并对每 条路径进行理论阐释。
279. 心理学 --田野实验控制 提示词公式 请为一项关于“【研究主题】”的田野实验设计详细的 控制方案。任务具体要求： 1. 设计具体的实验干预流程和对照条件。 2. 撰写提供给参与者的标准化指导语。 3. 制定被试招募后的随机分组方案，并说明如何控制 潜在的现场混淆因素。  示例 请为一项关于“社会规范提示对节能行为影响”的田野实验设 计详细的控制方案。任务具体要求： 1. 设计具体的实验干预流程和对照条件。 2. 撰写提供给参与者的标准化指导语。 3. 制定被试招募后的随机分组方案，并说明如何控制潜在的 现场混淆因素。
280. 心理学 --心理测量量表开发 提示词公式 请为测量【某个心理构念】开发一个初步的量表。具体要求： 1. 基于该构念的理论定义，将其分解为【数量】个核心维度。 2. 为每个维度编写【数量】个初始量表项目（题目），项目需 涵盖正向和反向计分。 3. 说明这些项目如何反映对应维度的内涵，并建议下一步进行 项目分析和信效度检验的方案。  示例 请为测量“数字倦怠”开发一个初步的量表。任务具体要求： 1. 基于该构念的理论定义，将其分解为3个核心维度（如：情感耗竭、认知 衰竭、数字疏离）。 2. 为每个维度编写3个初始量表项目（题目），项目需涵盖正向和反向计分。 3. 说明这些项目如何反映对应维度的内涵，并建议下一步进行项目分析和信 效度检验的方案。
281. 人类学 --民族志研究构建 提示词公式 请基于一段关于【某个文化群体或实践】的【田野笔记 或访谈记录】（上传/粘贴），协助进行初步的民族志分 析。具体要求： 1. 对文本进行开放式编码，提取关键的本土概念和反复 出现的行为模式。 2. 将相关代码归类，形成【数量】个核心主题或范畴。 3. 尝试提出一个能够统领这些主题的、具有解释力的分 析性概念或理论视角。  示例
282. 人类学 --符号仪式解读 提示词公式 请对【某个具体的符号、仪式或文化产品】进行文化解读。 任务具体要求： 1. 从【某种理论视角，如结构主义、象征人类学、后殖 民理论】出发，分析其表层形式与深层文化意义。 2. 解读该符号或仪式如何建构和传递关于【社会秩序、 权力关系、身份认同】的文化信息。 3. 探讨其在特定社会文化语境中的功能（如整合、反抗、 教化）。  示例 请对“中国传统婚礼中的‘跨火盆’仪式”进行文化解读。具体要求： 1. 从“象征人类学”的视角出发，分析其表层形式与深层文化意义。 2. 解读该符号或仪式如何建构和传递关于“社会秩序、权力关系、身 份认同”的文化信息。 3. 探讨其在特定社会文化语境中的功能（如整合、反抗、教化）。
283. AI应用思路总结 01 理论构建 02 机制分析 03 层次贯通 04 实践赋能 从概念到框架 从表象到动因 从微观到宏观 从研究到应用  解析复杂社会机制：整合多维 度数据与理论视角，构建社会 现象形成与演变的多层次解释 框架，揭示人类行为的深层逻 辑。  构建社会系统模型：整合个体、 群体、制度等多层次因素，建 立反映社会运行全貌的系统动 力学模型。  连接个体与集体行为：建立从个 人决策到群体趋势、从局部互动 到整体模式的跨层次分析框架。  推动证据导向决策：衔接研究 发现与政策制定，生成基于严 谨证据的解决方案和实施细则。  开发理论测量工具：通过概念 操作化将抽象理论转化为可观 测指标，建立连接理论与实证 研究的测量桥梁。  验证竞争性理论假说：基于多 理论视角推演社会现象的不同 解释路径，设计验证方案以检 验理论解释力。  识别关键影响路径：通过因果 机制分析挖掘社会现象背后的 核心驱动因素，厘清各因素间 的相互作用关系。  设计综合研究方案：统筹质性 量化方法优势，制定覆盖“问 题识别—数据收集—机制验证” 全流程的研究策略。  实现多尺度政策推演：构建能够 同时反映基层实践和顶层设计的 政策评估模型，实现真正的层级 贯通。  预测社会演化趋势：基于历史规 律和现实约束，推演社会结构在 时空维度上的发展路径。  优化社会治理策略：分析社会 需求与治理资源，提出成本效 益与可行性兼顾的干预方案。  强化社会趋势预警：融合多源 数据与理论模型，建立社会风 险早期识别与响应机制，提升 治理前瞻性。
284. 七 学科分类--人文科学
285. 学科大类概述与学科构成  学科定位 √ 研究范围 √ 关键问题  意义的创造与阐释​ ：研究人类通过语言、 文字、艺术、历史记录等符号形式所创  探究并诠释“人”作为精神性 与价值性存在的意义世界。  关注人类如何通过创造性的符 造和承载的思想、情感与价值都“意味 着什么​ ”？  ​ 人的本质与价值的追问​ ：对存在、道德、 号与实践，理解自身、表达经 美丑等根本问题进行系统性、反思性的 验并构建价值。 探究，诠释关于“人何以为人？”的深 层理解和表达。  研究挑战 层次一：研究范式的双重转向 •​ 热点：​ ​ 数字人文（AI、大数据）与环境人文（关注非人类要素与生态危机）的融合。 •​ 难点：​ ​ 传统阐释方法与新量化工具的结合冲突，以及跨学科研究的实践壁垒。 层次二：研究本体的根本重构 •​ 热点：​ ​ 在后人类思潮中反思“人性”边界，在全球史视野下重写超越中心主义的文明叙事。 •​ 难点：​ ​ 传统人文主义动摇后，如何确立新本体论与伦理，并处理全球互联与权力不平等的叙事张力。 层次三：社会价值的再确认 •​ 热点：​ ​ 人文思维在应对信息时代挑战中的关键价值。 •​ 难点：​ ​ 在量化绩效和实用主义导向下，证明人文教育不可替代的长期价值，扭转其边缘化趋势。 √ 二级学科  历史学​ ：通过批判性分析史料来研究人 类过去社会的发展与变迁。  ​ 哲学​ ：对世界本质、人类认识与存在等 基本问题的系统性反思。  文学​ ：以语言文字为媒介，探索人性与 审美的艺术创作与研究。  ​ 艺术学​ ：研究各类艺术的创作实践、理 论发展及其规律。 ……  AI应用前景 在人文科学的科研工作中引入AI，其核心前景在于， 通过对大规模、多模态人文资料的智能解析与关联， 辅助研究者更系统地揭示文化现象的内在结构、思想 观念的演变路径以及社会行为的复杂动力，进而推动 人文研究在保持其阐释深度与批判传统的同时，增强 其发现新问题、检验旧假设的系统性能力。
286. 主要科研任务与特点  主要科研任务  AI切入价值 01 1. 阐释意义​ ：对人类的精神产物进行细致的语境化分析、内涵挖掘与思想 AI能为数字人文与环境人文的融合提供关键技 术，处理海量非结构化数据，揭示隐性模式， 并将宏观量化分析与微观文本阐释相结合，有 效化解传统方法与新工具间的张力，降低跨学 科合作的门槛。 诠释，并运用批判性思维审视其内在逻辑、文化影响与意识形态。 2. 构建理论​ ：生产解释人类存在境况的概念框架与思想资源，构建理解世 界与自我的话语体系，并对既有的知识范式、技术变革及社会趋势进行 价值反思与人文引导。 3. 传承​ 文化：系统性地梳理、考证与保存文化遗产，并通过当代视角与理 02 论对其进行创造性转化。 4. 力与感染力的文本形式。  ​ 强烈的现实关怀​ ：研究普遍强调与国家和区域重大发展战略同频共振，将 学术研究转化为服务社会发展智慧资源。  ​ 深刻的反思精神​ ：面对AI等新技术，强调对其进行人文审视，确保科技发 展具有正确价值导向。  阐释理解的方法：研究注重通过对话与语境化，深度解读文本、现象与历 史，致力于在具体脉络中达成视域融合，而非寻求普适定律。 推动当下研究新叙事重构 作为反思“人性”的镜像与全球史分析工具， AI助力探索后人类情境下的新本体论与伦理， 并客观呈现文明互动的复杂网络与权力结构， 为构建超越中心主义的叙事提供实证基础，化 解叙事张力。 文本创构：将思想、理论与观点等，通过创造性写作，构建为具有说服  总体研究特点 促进数字与环境人文的融合 03 重申人文思维的不可替代 在信息时代，AI的伦理困境恰恰凸显了人文批 判思维的关键性。人文学者可借助AI量化展示 其教育的长期影响，为“无用之用”提供具象 证据，从而在实用主义导向下，有效证明其不 可替代的公共价值。
287. 提示词设计与优化要点  通用公式 对象背景 思考基础 明确AI进行思考的基础要素 限定使用场景与用户特征 任务目标 约束条件 定义需解决的具体问题 规范回答形式与深度 涉及要素： 涉及要素： 涉及要素： 涉及要素： • <基础资料>：文本/图片/数 • <知识水平>：本科生/研究生/ • <知识点>：二次函数求极值/ • <格式>：步骤编号/对比表格/ 据 博士生 • <逻辑基础>：分析/对比/模 拟 对话模板 浮力计算 • <专业需求>：论文/实验/考试 • <要点需求>：风险/思路 • <任务类型>：论文指导/实验 • <风格>：用词严谨/体系明确/ 教学 逻辑缜密  针对学科特点的提示词优化 开放性阐释 提示词应保持多元解读空间，避免封闭式设定，为 A C 人文阐释保留弹性余地。 脉络与语境意识。 批判性引导 通过预设反思维度，使输出结果自然携带学科特有的 批判意识与辩证思维。 敏感性语境 构建时空坐标与文化参数，确保生成内容具有历史 • <深度>：专业分析/学术推演 负载性价值 B D 明确嵌入伦理立场与审美取向，使AI的输出承载人文 研究的价值关怀。
288. 阐释意义 ——文本内涵挖掘 提示词公式 对【文本名称】进行内涵挖掘，识别关键实体、分析关系 网络并提炼主题。具体要求： 1.实体识别：自动识别并列出文本中反复出现或处于核心 地位的关键实体。 2.关系分析：分析实体之间的相互关系，并用文字描述它 们构成的网络特征。 3.主题提炼：判断文本的整体情感基调，并提炼出【2-3】 个核心主题，说明其依据。 【请上传资料文本】  示例
289. 阐释意义 ——话语实践分析 提示词公式 请采用【话语分析】方法对【分析对象】进行意义建构分 析，具体要求： 1.文本识别：识别并列举文本中用于建构意义的核心词汇、 叙事模式与修辞策略。 2.元素分析：分析这些话语元素如何相互作用，以塑造关 于【核心概念，如真理、权力】的主流叙述。 3.意义解读：结合【具体历史或社会语境】，阐释此叙述 的成因与意识形态影响。  示例
290. 阐释意义 ——现象背景分析 提示词公式 请采用【语境化】方法对【研究现象】进行深度背景原因 分析诠释，具体要求： 1.要素描述：描述该现象在【具体情境】中的核心表现与 关键特征。 2.因素分析：分析促成或影响此现象的多元背景因素，如 【历史脉络、文化观念、社会结构】。 3.综合诠释：综合上述背景，诠释该现象在特定语境下的 深层意涵与社会功能。  示例
291. 阐释意义 ——价值观念诠释 提示词公式 对【价值表述或现象】进行价值观念解码，具体要求： 1.现象解释：解析其中直接或间接表达的【核心价值观念】 及其象征形式。 2.传播分析：探究这些价值观念如何通过【符号系统、社 会行为、文化产品】得以维系与传递。 3.作用评估：评估所述价值观念在塑造【社会认同、群体 规范或权力关系】中的具体作用。  示例
292. 构建理论 ——反事实推理思想实验 提示词公式 针对【某个历史事件或哲学前提】进行思想实验，推演其 改变可能引发的连锁后果。具体要求： 1.推演过程：设定改变的关键节点，基于当时历史条件与 逻辑，步骤清晰地推演其在【政治、经济、文化】等方面 可能引发的连锁后果。 2.总结启示：描绘不同于已知情境且自洽的可能图景，并 总结其启示意义。  示例
293. 构建理论 ——跨学科概念连接 提示词公式 将【源学科】的【概念名称】引入【目标学科】，分析其 含义演变并举例说明应用价值。具体要求： 1.概念定义：准确解释该概念在源学科中的本义和典型应 用场景。 2.含义演变：阐述概念在目标学科中可能发生的含义变化、 延展或适应性调整。  示例
294. 构建理论 ——提出理论假设 提示词公式 基于【具体研究领域】的研究现状，针对【某个已知的研 究空白或争议点】，提出创新研究假设。具体要求： 1.假设提出：运用【方法】，启发式地提出【3至5】个具 有创新性和可行性的研究假设。 2.方案说明：对每个假设，简要说明其可能的研究路径、 预期能解答的问题以及潜在的研究价值。  示例
295. 构建理论 ——理论框架评估 提示词公式 运用【理论框架A】和【理论框架B】对【研究对象】进行 初步分析比较。具体要求： 1.比较分析：对比两种理论框架在分析该对象时的侧重点 区别，分别阐明它们能揭示的深层问题及可能遮蔽的其他 视角。 2.评估综合：评估对特定研究对象哪种框架解释力更强， 或提出综合运用的可能性及其具体方式。  示例
296. 构建理论 ——逻辑链批判检视 提示词公式 对【学术论证】进行批判性检视，以质疑和建设性态度提 出意见。具体要求： 1.论证复现：复述其核心论点，并梳理支持论点的证据和 推理链条。 2.漏洞审查：审视逻辑链条中可能存在的漏洞、跳跃或矛 盾之处，检查证据是否充分可靠。 【请上传资料文本】  示例
297. 传承文化 ——多语种文献解析 提示词公式 将【文献名称】中的学术文本准确翻译为【目标语言】， 并解析关键理论概念。具体要求： 1.翻译处理：确保学术术语的准确对应和长句逻辑的清晰 转换，避免直译导致的语义偏差。 2.概念解析：识别原文中关键理论概念，并简要解释其在 原文上下文中的具体含义和作用。 【请上传资料文本】  示例
298. 传承文化 ——梳理学术谱系 提示词公式 梳理【某个理论、概念或学派】的学术发展谱系，突出关 键学者及其贡献。具体要求： 1.学者列表：按【时间顺序】列出最具代表性的【3至5】 位核心学者及其里程碑著作。 2.贡献分析：简要说明每位学者在前人基础上的主要创新 与贡献，以及他们之间的学术承继或批判关系。  示例
299. 传承文化 ——跨语境文化符号解读 提示词公式 对比分析【文化符号】在【文化语境A】和【文化语境B】 中的差异，并探讨其根源与影响。具体要求： 1.差异分析：从【象征意义、情感色彩、神话叙事、社会 功能】等角度，对比符号在两种语境中的显著差异。 2.根源探讨：分析造成差异的历史、地理、宗教或社会根 源，说明其形成机制。 3.跨文化思考：思考在跨文化交流中，对此类符号的误解 可能引发的问题，并提出应持的理解态度或应对策略。  示例
300. 传承文化 ——经典理论当代再阐释 提示词公式 针对【理论名称】，分析其原始内涵并在当代语境下探讨 再激活的可行性与价值。具体要求： 1.历史分析：阐述理论的原始内涵与历史语境，说明其初 始应用背景。 2.当代应用：解释当代出现的新现象、新问题，探讨理论 核心概念如何被重新激活或调整。 3.评估反思：分析再阐释的有效性、局限性，以及可能带 来的理论新意或实践启示。  示例
301. 文本创构 ——文本内容大纲构建 提示词公式 请基于【研究主题】，生成一份【论文/综述/报告/专著】 大纲，要求： 1.格式要求：文本结构遵循【IMRAD/综述论文/方法学论 文】格式；依次提供【标题、摘要、引言、相关工作、研 究方法、实验设计、结果分析、结论】等内容框架； 2.内容概述：为每个部分提供【100字】的内容概述，明 确各部分的核心要点。  示例
302. 文本创构 ——写作内容伦理风险评估 提示词公式 围绕【研究内容】系统识别可能涉及的伦理风险点。具体 要求： 1.风险识别：从研究涉及的各个方面，系统识别可能存在 的伦理潜在问题。 2.防范建议：针对每个识别出的风险点，提出【1至2】条 具体可行的防范或规避措施。 【请上传资料文本】  示例
303. 文本创构 ——写作立场自反性分析 提示词公式 阅读上传文件的【文本】内容并分析其中潜在的立场、预 设或偏见。具体要求： 1.偏见识别：分析文本中使用的特定词汇是否带有价值判 断，论证视角是否忽略某些群体或维度。 2.分析举证：以建设性方式阐明这些潜在“盲点”，并提 供具体例证。 【请上传资料文本】  示例
304. 语言学 ——语言结构类型学比较 提示词公式 请采用类型学框架对【语言A】与【语言B】进行结构特征 比较，具体要求： 1.特征提取：分别提取并描述两者在【比较维度，如音系 结构、句法模式】上的关键特征。 2.异同对比：系统对比这些特征在【类型学参数，如语序、 形态分类】上的异同。 3.启示分析：基于比较结果，探讨其对于【理论问题，如 语言共性、谱系分类】的启示。  示例
305. 语言学 ——社会变量关联分析 提示词公式 请采用【社会语言学】方法探究【语言变量】与【社会变 量】之间的关联性，具体要求： 1.要素定义：清晰定义待分析的语言变量及其变异形式， 以及所关联的社会变量维度。 2.关联分析：检验二者之间是否存在显著的相关性或共变 模式，从【理论视角】解读该关联的社会意义与动因。  示例
306. 语言学 ——田野调查设计 提示词公式 请为一项关于【研究主题】的语言学田野调查设计 完整方案，任务具体要求如下： 1.调查设计：详细规划田野调查的【核心研究问题、 及其理论出发点、具体方法、受访者选择策略、语 料获取流程】等环节。 2.预案设计：预先评估调查过程中可能遇到的【伦 理挑战/实践困难】，并提出应对预案。  示例
307. 考古学 ——考古发掘方案规划 提示词公式 请为【目标遗址】的考古发掘工作规划一份系统的考古发 掘方案，具体要求： 1.目标设定：明确本次发掘拟解决的关键学术问题。 2.流程规划：详细设计【发掘技术、记录标准与遗物提取】 的操作流程，制定针对发掘过程与出土文物的【文物保护、 资料管理、风险评估】措施。  示例
308. 考古学 ——出土文物鉴定辅助 提示词公式 请基于【上传资料】对【出土文物】进行鉴定分析辅助， 具体要求： 1.特征分析：根据资料描述，分析该文物在【材质、工艺、 形制与纹饰】等方面的典型特征。 2.事实推断：参照相关文化区系与时代标型，推断其最可 能的年代与文化属性。 3.价值分析：结合其可能的出土背景与功能语境，阐释该 文物的历史价值与意义。 【请上传资料文本】  示例
309. 新闻传播学 ——舆论动态趋势建模 提示词公式 请基于【上传数据】对【舆论事件或话题】构建舆论动态趋势 模型，具体要求： 1.确定指标：确定可用于分析此议题舆论态势的观测指标。 2.设计分析框架：刻画舆论在【情感极性、议题焦点或强度】 上的时序变化。 3.节点分析：识别并分析驱动舆论演变的关键节点与影响因素。 【请上传资料文本】  示例
310. 新闻传播学 ——信息传播策略生成 提示词公式 请针对【传播目标】与【目标受众】生成一套整合性传播 策略，任务具体要求如下： 1.目标分析：深入分析目标受众的【基本信息特征、媒介 使用习惯、核心需求】。 2.策略设计：设计具有针对性的核心信息、内容形式、传 播渠道、发布时机组合。 3. 策略评估：分析潜在传播效果和执行风险，并提出优化 的关键建议。  示例
311. AI应用思路总结 文本阐释 从表层到深层 史料解析 从碎片到整体  突破传统细读的局限，将AI作为文本考古工具，通过智  改变孤立考据的研究模式，运用AI重建历史证据的关联 能算法揭示文本潜在的象征体系和叙事结构，识别作者 网络，通过智能建模整合散佚文献、器物与档案，呈现 无意识的表达模式与时代烙印。 历史事件的多维互动关系。  重点构建"语言特征-文化传统-时代精神"的阐释链条，  使研究者从碎片化史料中把握文明发展的系统脉络，实 在算法辅助下发现文本表层意义之下的深层文化逻辑， 现从微观考证到宏观把握的认知跃迁，还原历史的立体 实现从字面解读到文化解码的认知深化。 图景。 观念溯源 从孤立到谱系  ​ 建立思想观念的动态研究方法，通过智能分析追踪核心 术语在不同历史语境中的流变轨迹，绘制思想传统的传 播路径与转型节点。  突破静态的概念分析，形成对理论传统的动态理解，揭 示思想与时代精神的辩证关系，实现从孤立概念到思想 谱系的认知突破。 阐释验证 从假设到共识  构建数字方法与人文阐释的对话机制，将算法发现转化 为可验证的学术假设，通过传统文献考证进行实证检验。  形成"数据驱动-理论反思-实证修正"的研究闭环，既保 持人文研究的批判性，又通过智能手段提升学术结论的 可靠性和可重复性，推动人文知识体系的持续更新。
312. ZeeLin AI Scientist 软件于2025年10月13日更新为V20251010版 【软件网址】 http://www.knover.cn/ AI直接交付可编辑的结果 世界上第一个一句话生成一本书的AIGK 一句话上手的AI学术工具 （但：推荐自己导入数据）  多工具智能协同：集成检索、分析、写作等模块，自动执行文献整理、图表生成、知识建模等高强度任务。
313. 软件生成样例 -- 可视绘图/研究综述/研究论文/研究报告 校园地理分布图（世界范围内合作高校分布）
314. 软件更新信息、软件教程信息 AI AI 助 资 手 讯

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