学术题材包：引用、论证和章节结构的 AI 工作流

学术写作里，最危险的 AI 输出不是语句不通顺，而是看起来很顺、却没有证据支撑。

学术 AI 的第一原则：不要编引用

学术题材包必须把引用和生成分开。可接受的工作流是：

• 作者先录入或导入真实文献
• AI 只能引用本地已有条目
• 每个引用建议都能回到 source id、标题、作者和片段
• 缺少证据时，AI 必须说“不足以支持”

这比让模型自由生成参考文献慢，但能避免最严重的学术风险。

论证强度比润色重要

很多论文段落的问题不是语言，而是论证链断了：

1. 提出了主张
2. 缺少证据
3. 证据和主张之间没有解释
4. 段落结尾没有回到本节问题

AI 检查学术段落时，应优先标记这些结构问题，而不是把句子改得更华丽。

章节结构检查

一节学术文本通常需要回答：

• 本节要解决什么问题
• 使用哪些概念或方法
• 证据来自哪里
• 和上一节、下一节的关系是什么
• 哪些结论还只是推测

如果作者只让 AI “润色这一节”，模型可能会把不确定结论写得更肯定。更稳的方式是先做结构检查，再决定是否润色。

引文管理的桌面工作流

证道桌面端的学术工作流应当围绕本地资料库：

1. 先建立本项目的引用条目。
2. 写章节时只调用项目内引用。
3. 用 Reference Pack 汇总本章相关文献和论点。
4. 让 AI 检查“主张是否有引用支撑”。
5. 作者逐条确认后再改段落。

这种方式不会替作者完成学术判断，但能减少漏引、错引和结构松散。

哪些事情不该交给 AI

• 不让 AI 生成不存在的文献。
• 不让 AI 代替作者判断研究结论是否成立。
• 不让 AI 自动改动已经提交给导师或期刊的定稿。
• 不把未授权论文全文上传给第三方服务。

学术题材包的价值不是“写得像论文”，而是让证据、论证和文本结构更透明。