真正值得用的，是让它当一次科研“总审稿人”。
把你的研究方向、论文、实验、代码、投稿和审稿意见交给它，让它从导师、审稿人和项目负责人的角度，重新审一遍。

直接这样问：
> 基于你目前掌握的我的研究信息，帮我做一次科研项目审计。
不要迎合我，直接指出目前最影响论文质量和发表的 3-5 个问题，并按优先级排序。

重点检查：
1. 选题有没有真正的创新
2. 理论、模型、实验能否形成完整证据链
3. 论文、公式、代码、实验结果有没有矛盾
4. 哪些是真正的核心贡献，哪些只是包装
5. 有没有“看起来很新，实际上没解决新问题”的地方
6. 哪些工作值得继续，哪些低价值工作应该停掉
每个问题都给出：为什么重要、怎么改、投入多少、不改会怎样。

再给我一份 7 天、30 天、90 天的行动计划。
如果现在只能解决一个问题，直接告诉我最应该做什么。

最后用一句话总结：这项研究真正应该讲什么故事。

这比单纯让 AI 帮你润色论文、补实验，我觉得更有意思。先判断方向对不对，再决定时间往哪里砸。

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