论文AI如何写提示词？分布拆解，教会你用AI写论文！
论文AI如何写提示词？撰写论文AI提示词是精准传递需求、明确学术规范、拆解写作任务，让AI成为贴合学术逻辑的“协作助手”而非简单的内容生成器。结合论文写作全流程和AI交互逻辑，可按照“核心框架+分阶段模板+进阶技巧”的体系构建高效提示词。
一、反例vs正例：
低效提示词：“帮我写人工智能的论文引言。”
高效提示词：“你是人工智能领域的学术顾问，帮我撰写《人工智能在医疗影像诊断中的伦理风险研究》的引言，需包含研究背景（近3年技术应用数据）、文献缺口（现有研究忽视的隐私保护问题）、研究意义（理论+实践），字数400字，语言正式，引用1篇2023年Nature子刊文献。”
二、论文写作全阶段提示词模板
论文各部分的写作逻辑差异显著，需针对性设计提示词。以下模板覆盖从选题到润色的关键环节，可根据学科（社科/工科/文科）调整细节。
1.选题与研究问题确立
核心目标：生成有学术价值、可操作性的选题，避免空泛。
提示词模板：
“你是[XX学科，如教育学]的学术研究顾问。我计划撰写[本科/硕士/博士]论文，研究方向为[宽泛主题，如“青少年短视频使用与学习效率”]，目标期刊为[如《教育研究》]，研究对象为[如“一线城市高中生”]。请结合该领域近3年研究趋势，推荐3个具体选题，每个选题需说明：①核心研究问题；②学术创新点（填补哪些文献空白）；③可行性（数据获取/方法适配性）。”
变体场景：若需细化已有选题，可补充：“请将选题‘短视频对学习效率的影响’细化为2个可实证的子问题，并说明每个问题对应的理论框架（如计划行为理论）。”
2.文献综述撰写
核心目标：梳理文献脉络、识别研究空白，避免AI生成“虚假文献”。
提示词模板：
“你是[XX领域]的文献分析专家。我正在撰写关于[研究主题，如“区块链在供应链金融中的应用”]的文献综述，请总结该领域20202025年的核心研究方向：①按“技术应用→风险控制→政策适配”分类梳理；②每个方向列出2篇代表性文献（含作者、年份、核心结论、APA引用格式）；③指出当前研究的争议点（如技术标准不统一）和未解决的缺口（如中小企业适配性研究不足）。”
进阶需求：若需整合特定文献，可补充：“基于以下3篇文献的核心观点[粘贴文献摘要/关键词]，对比分析其方法论差异，并构建该主题的研究时间线。”
3.研究方法与设计
核心目标：匹配研究问题与方法，明确操作细节（数据/工具/流程）。
提示词模板：
“你是研究方法设计专家。我的研究问题是‘XX政策对企业绿色创新的影响’，研究目的是验证政策与创新产出的因果关系，计划使用20182023年A股上市公司数据（含企业规模、行业类型等变量）。请推荐1种适配的研究方法（如双重差分法DID），并说明：①方法原理与适用理由；②变量设定（被解释变量/核心解释变量/控制变量）；③数据预处理步骤；④可使用的分析工具（如Stata）及核心代码框架。”
学科差异调整：
工科：补充“实验设计细节（如样本尺寸、仪器参数）”“仿真模型选择（如ANSYS/CFD）”；
社科：明确“抽样方法（如分层抽样）”“访谈提纲设计逻辑”。
4.数据分析与结果呈现
核心目标：规范分析逻辑，确保结果解读贴合学术规范（避免主观臆断）。
提示词模板：
“你是数据分析师（擅长计量经济学）。我的数据集包含[XX个变量，如“碳排放强度、政策虚拟变量、企业规模”]，使用双重差分法（DID）完成回归分析，控制了年份与行业固定效应。请基于以下回归结果[粘贴系数表/核心数据]，撰写结果部分：①用三线表呈现关键结果（含系数、标准误、显著性标注）；②解读核心解释变量的系数符号、大小及统计意义（如“政策实施使碳排放强度降低15.2%，在5%水平显著”）；③补充2种稳健性检验的建议（如替换变量/子样本回归）。”
5.讨论与结论
核心目标：链接结果与理论，突出研究贡献（避免重复结果描述）。
提示词模板：
“你是[XX领域]学术顾问。我的论文主题是《XX模型在图像分割中的优化研究》，核心发现是‘改进模型准确率达98.7%，较传统方法提升12%’。请撰写讨论部分：①结合计算机视觉领域的现有研究（如XX学者2024年成果），解释本结果的理论突破；②分析模型在小样本数据中的局限性；③提出未来研究方向（如融合Transformer架构）。要求逻辑连贯，避免口语化。”
6.论文修改与润色
核心目标：优化语言风格、修正逻辑漏洞、符合投稿规范。
提示词模板：
“你是SCI期刊润色专家（适配Elsevier风格）。请优化以下段落[粘贴原文]：①提升学术语言严谨性（如将“很多研究表明”改为“多项实证研究证实”）；②调整句子结构，避免AI生成痕迹；③保留所有专业术语（如“UNet模型”）和数据结论；④以‘原文→润色后’对比呈现，并标注修改点。”
降重专项模板：
“请对以下段落[粘贴重复率较高的内容]进行学术降重：①保留公式（如E=mc²）、专有名词和核心结论；②通过重构句子逻辑（非简单替换词汇）实现降重；③提供3种“本研究表明”的替代表述（如“实证结果显示”“本文发现”）；④禁止改变因果关系和数据准确性。”
通过上述框架与技巧，可将AI从“内容生成工具”转化为“学术思路梳理器”“格式规范校准器”和“语言润色助手”，既提升写作效率，又保障论文的学术严谨性。实际使用时需结合具体学科（如工科侧重技术参数、文科侧重理论对话）灵活调整模板细节。