让它润色摘要、总结文献，做一些不痛不痒的辅助工作。
而另一种，已经把AI变成了自己的“联席首席科学家”（Co-PI），
用它来攻击科学教条、进行战略推演、甚至开启全新的研究范式。
你，想成为哪一种？
我知道，你一定想成为后者。
但现实是，我们大多数人，都困在第一种状态里，掉进了一个巨大的“工具思维陷阱”。
我们手里明明握着一个核武器，却只用它来砸核桃。
我们得到的，自然也只是AI用平庸回赠的平庸。
那如何破局？
答案是：你需要的不仅仅是一个更聪明的AI，而是一个更会提问的你。
如下图所示，一个惊艳的AI回答究竟是由哪些因素决定的
用AI写SCI、申国自然，结果总“差强人意”？问题出在这三大要素-详细看此文
这部分的系列文章，就是你的“提问说明书”和“能力放大器”。
我们将交付给你一套成体系、可复制的“对话式AI工作流”——《18招AI召唤术》。
这18招，会带你完成两次关键的身份进化：
第一次进化，是从一个AI的“被动使用者”，变为一个“主动驾驭者”。
你将掌握一套专业的、能稳定产出高质量结果的协作方法。
但我们的野心不止于此。
第二次进化，是从“驾驭AI”，到“与AI共生”。
你将掌握一个我们称之为“人机直觉-逻辑共生回路”的全新科研范式。
在这里，你独一无二的“直觉闪光”，将与AI超凡的“逻辑穷举”相结合
创造出一个不断升级的“智慧螺旋体”。
最终，你将成为一个被AI增强的新物种科学家。
这18招召唤术，不仅能够让你知其然，还能知其所以然
好的，现在，就让我们收回心神，从这套武学的第一章，基础篇开始。
今天这五招，是改变你和AI关系的基础。
它将让你从一个只会下命令的“用户”，变成一个懂得如何引导AI的“对话者”。
第一式：角色扮演
这是所有招式中的“起手式”，也是最重要的一式。
经常看文章的朋友想必一定很是清楚了
但是今天我们的重点是分享why
你想让AI成为专家，就得先“册封”它为专家。
你看，你可以这样对它说：
【院士级提示词】 “你是一位世界顶尖的电催化专家，尤其精通非贵金属催化剂在碱性介质中的氧还原反应（ORR）。你的知识储备涵盖从理论计算（DFT）到材料合成，再到电化学测试（RDE, RRDE）和燃料电池应用的全链条。现在，请准备回答我的一些问题。”
【内功心法】你可能会觉得，这不就是个心理暗示吗？
不是的。这背后有非常深刻的机理。
我把它总结为八个字：激活模型的相关知识网络。
你要知道，AI的大脑里，装的是整个人类互联网的知识，庞大但混杂。
当你赋予它一个像“ORR电催化专家”这样极其精确的角色时，
你其实是在发布一个最高指令：“现在，忽略掉所有关于娱乐、烹饪、体育的知识把你所有的计算资源，都集中到与‘电催化’、‘DFT’、‘伏安法’这些关键词相关的神经网络区域。”
这个动作，极大地约束了模型的输出空间。
就像是告诉一位全科医生，现在请你只以内科专家的身份思考。
结果就是，它生成的术语、逻辑和风格都会高度符合该领域的专业标准，从根本上提升了回答的质量。
第二招：示例引导
如果说“角色扮演”是告诉AI“你是谁”，那么“示例引导”就是告诉AI“照着做”。
【院士级提示词】 “我需要你从文献段落中，精准提取ORR催化剂的关键性能参数。格式如下：【输入1】: This novel Fe-N-C catalyst exhibited a remarkable ORR activity with an onset potential of 0.95 V vs. RHE and a half-wave potential of 0.82 V... 【输出1】: { "E_onset": "0.95 V", "E_1/2": "0.82 V" } 现在，请处理这个段落：[粘贴新段落]”
【内功心法】这一招，利用了AI一种极其强大的底层能力，叫做“上下文学习
它的精髓在于，你不是在用自然语言费力地“描述”你想要的格式，而是用一个具体的例子“演示”给它看。
AI是地球上最强的模式识别大师，当它看到你的输入输出范例后
会立刻“领悟”到你想要的结构、数据类型、甚至是信息的提取粒度。
在处理成百上千篇ORR文献数据时，这种“做给它看”的方式，比任何复杂的指令都更高效、更准确。
第三式：思维链条
面对复杂的科研难题，不要指望AI能“一步登天”。
你要像一位循循善诱的导师，引导它“把话说清楚”。
【院士级提示词】 “我的ORR极化曲线在高电位区出现了奇怪的‘驼峰’。请一步一步地思考，分析可能导致这个现象的所有原因，并按可能性高低排序。”
【内功心法】记住，直接向AI要一个复杂问题的答案，就像是让学生只写得数、不写过程，非常容易出错。
而“一步一步地思考”这个小小的指令
会强制AI将一个复杂问题分解为一系列逻辑连贯的子问题，模拟了人类专家的诊断过程。
它会先想“是不是电极本身的问题？”，再想“是不是电解液被污染了？”，再想“是不是测试系统有故障？”。
这有两个巨大的好处：第一，它大大提高了答案的准确性；
第二，也是更重要的
它暴露了AI的思考过程，让你能清晰地判断它的逻辑是否可靠。
就算结论错了，你也能轻松追溯到是哪一步推理出了问题。
第四式：反向指令
有时候，告诉AI“不要什么”，比告诉它“要什么”更重要。
【院士级提示词】 “请总结‘单原子钴（Co-SA）催化剂’用于ORR的研究进展，但不要包含在酸性介质中稳定性低于1000圈的研究。”
【内功心法】AI的天性是“讨好”，为了尽可能满足你，它倾向于给出信息量“大而全”的答案。
这就导致结果里常常混入大量你不想要的信息。
“反向指令”，就像是给AI的输出管道加装了一个“过滤器”和“防火墙”。
在科研中，这至关重要。
比如，当你的研究目标只关心高稳定性的ORR材料时
这个指令能帮你精确地“剪除”所有低稳定性的干扰信息
大大节省你人工筛选的时间，让AI的输出更具靶向性。
第五式：输出格式定义
你希望AI的产出是“原材料”还是“成品”？这完全取决于你的指令。
【院士级提示词】 “请将我的ORR实验数据（E_1/2 = 0.88 V...），转换成一段适合发表在《Angewandte Chemie》通讯文章中的段落，目标读者是广大的化学家。”
【内功心法】这一招的核心，是确保AI的产出是“即插即用”的。它包含两个关键点：
- 定义格式：明确告诉它你想要的是“一个段落”、“一个表格”，还是一段“Python代码”。AI就不会给你错误的文本类型。
- 定义受众：这是精髓所在。明确目标读者，AI会自动调整语言的专业深度和风格。一份写给顶级电化学专家的稿件，和一份写给《Angewandte Chemie》广大化学读者的稿件，在术语使用、背景介绍的详略程度上，是截然不同的。这个指令，等于让AI自动帮你完成了“翻译”和“润色”这两项重要的工作。
好了，上述5条是基础篇，
掌握了这五式，你已经能和AI进行高质量的对话了
昨儿还和读者沟通：与AI沟通的提示词是底层的技能，但是对比这个技能
对于科研，比如国自然基金、顶刊SCI的逻辑理解更是第一性原理
anyway掌握与AI沟通的技能是与AI共生的基础
而文章开头所说的关于科研的18条AI召唤术
详细如下，我会在7月20日的课程中详细和大家分享，针对高阶的召唤术
涉及到实操环节演示，真正做到将大道理，落实到我们科研人能用的技能上
对课程感兴趣的可以咨询
课程详细内容请联系小助手获取！科鸿教育AI课程安排-2025年.pdf
从本质上看，竞争就是模仿，与他人竞争。
是因为你跟别人在做一样的事情。
但，每个人都是独一无二的
释放自己的独一无二，或许可曲径通幽……
AI时代科研圈尤为如此
