各位同仁好，我是七哥。一个在高校里从事人工智能相关领域研究，钻研用大模型AI实操的学术人。可以和七哥交流学术写作或Gemini、GPT、Claude 等大模型 学术实操相关问题，多多交流，相互成就，共同进步。有人用Gemini 3.1 Pro润色论文，也有人在写标书、做汇报时临时让它救场，但很多人用了几次之后都会有一种落差：真到科研场景里的输出的内容可用性不高。科研工作不是简单的提一个问题拿一个答案，文献太多看不完，实验设计担心有漏洞，数据做出来不会表达，团队协作时资料散、结论乱、分工不清。所以七哥这篇文章不仅只是讲概念，尽量把常见科研任务拆成具体步骤。可以把它理解为一份面向科研人的实操步骤：从读文献到做实验，从处理结果到写材料，再到团队协作，每个环节都给出可落地的方法。一、文献操作步骤1：先准备三类内容：近1到2年你重点关注方向的文献摘要、代表性论文的标题和结论段、你自己最关心的问题，比如某机制、某通路、某疗法的进展最稳妥的是先喂摘要、结论和你的研究目标，输出的内容会更聚焦。操作步骤2：把需求拆清楚比起模糊地说总结一下这些文章，更有效的说法是把任务拆成几个动作，例如：提炼每篇研究的核心发现、归纳这个方向目前的主要研究路线、找出已经做得很多和还没做透的部分、标出适合写进开题或综述的表达点可直接复用的话术示例：“我正在做肿瘤免疫相关研究，下面是我收集的若干篇近年文献摘要。请你帮我完成四件事：第一，概括每篇研究最值得关注的发现；第二，按研究目标或作用机制进行分类；第三，总结这个方向目前最常见的三条研究路径