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科研应用场景

智能体最适合处理“材料很多、步骤重复、结果需要检查”的科研任务。它不是只围绕聊天记录工作，而是能围绕文件夹里的论文、草稿、数据、图片和代码推进。

文献整理​

可以让智能体读取论文、笔记和摘要，生成文献矩阵：

请读取 papers/ 中的 PDF 和 notes/ 中的 Markdown。
提取每篇文献的研究对象、芯片结构、检测指标、主要结论和局限性。
不确定的信息写“未说明”，不要根据题目猜。
输出 literature_matrix.xlsx 和 summary.md。

适合输出：

  • 文献矩阵。
  • 研究主题分组。
  • 方法对比表。
  • 综述提纲。
  • 待人工核查的问题清单。

写作和改稿​

智能体可以帮助处理摘要、引言、图注、方法描述和回复审稿意见，但要明确它的边界：

  • 可以改结构、删重复、统一术语。
  • 可以根据已有材料提炼逻辑线。
  • 可以指出引用缺失和论证跳跃。
  • 不应该编造引用、结果或实验细节。

推荐提示词：

请阅读 draft/introduction.md 和 notes/ 中的文献笔记。
目标：把引言改成更清楚的三段结构。
要求：
1. 不新增没有来源的事实；
2. 每个关键判断标注来自哪份笔记或哪篇论文；
3. 输出 revised_introduction.md；
4. 另写 revision_notes.md 说明改动逻辑。

教学材料和组会汇报​

智能体可以把材料整理成 HTML 讲义、PPT 大纲、课堂练习和演示脚本。

适合任务：

  • 把一组教程拆成章节。
  • 给零基础用户写安装步骤。
  • 把实验流程整理成 SOP。
  • 把论文图表和数据说明整理成汇报提纲。

代码和网页项目​

对于 Docusaurus、Python、R、React 等项目，智能体可以：

  • 阅读项目结构。
  • 找到应该修改的文件。
  • 添加文档页面。
  • 修复链接、导航和构建错误。
  • 运行构建或测试进行验证。

项目整理​

当一个实验项目里有数据、图、脚本和草稿时，可以让智能体先做目录盘点：

请先只阅读当前目录结构，不要修改文件。
请告诉我：
1. 哪些是原始数据；
2. 哪些是中间结果；
3. 哪些是最终图表；
4. 哪些文件命名不清楚；
5. 建议的整理方案。

这个步骤很适合作为正式处理数据前的预检。