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【红色字体】为《科研论》五步法的关键词🏷️，用于快速索引。
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🎓如果你是研究生
- 博士和硕士研究生最重要的动作是发表 研究性论文 （有时简称小论文）。
- 遵循 《科研论》五步法，你发表的小论文会是成系统的，且可以在你毕业前夕全部完成。因此获得的 毕业论文 也是高质量的，不用担心送审问题，那么之后的职业规划选项也极大地被打开了。
- 所以只要能顺利发表小论文，其他毕业相关的事项都可以迎刃而解。
- 发表研究性论文的具体操作方式点这里查看模块化工具1.2：为方便你快速索引资源，我将发表小论文的整个过程分解为3个阶段：对应2层、3层和4层。2层中又划分为2.1层、2.2层和2.3层。
- 你根据所处的层数，选取相应的资源使用，一定可以快速地发表高质量论文和顺利毕业。如果你时间有限或者想通过AI来加速发表研究论文的过程，那么可以点这里加入对应的AI研究论文训练营：其中会提供相应的训练以及针对你每一次训练的反馈或纠错，使你掌握深度利用AI的技能，在符合学术规范和AI使用伦理的前提下大幅缩短发表研究论文的时间（包括选题、验证选题、研究方案和写作等环节）。
- 《科研论》五步法不受专业限制，已被医学、经管、社科、文科、计算机/数学/算法，其他理工科等不同专业的同学实践成功了，已指导100+ 学生发表了300+ SCI论文，想看他们的反馈点这里，因此你也一定可以！
- 在进入具体操作之前，强烈建议你先全文浏览《科研论1》中的所有模块化工具，从而打破过去长期占据你思想的错误认知和禁锢你已久的思想钢印。
💼如果你是青年教师
- 如果涉及项目书写作方面的问题，《科研论》提供了如下配套资料，点这里获取：
- 5份我写的和我指导的本子全文
- 3小时和7小时视频详解项目书写作（已有上百位粉丝反馈看后中了项目，如果想看他们的部分反馈点这里。
- 高频易犯错误和常见问题
- 意见点评
- 如果你需要有人一步步带着你训练掌握基于深度利用AI实现项目选题到申请书的写作全过程；或者你已经有了初步的项目选题或申请书初稿，想进一步提升，那么可以点这里加入AI项目申请训练营：其中会提供相应的训练以及针对你每一次训练的反馈或纠错，使你掌握深度利用AI的技能，并培养出AI时代最为迫切需要的“审美”（taste），在符合学术规范和AI使用伦理的前提下大幅提升项目申请的质量。
- 如果涉及学生指导与自身发展，《科研论》提供了如下配套资料：
- 如果你想让学生顺利找到idea、解决研究中遇到的问题、完成研究性/综述性论文发表，获得高质量毕业论文，可以请他们点这里查看：研究生专栏
- 如果你想获得学习型组织的落地方法（1天内搭建完成），让你再也不用对着每位学生讲重复的话，让你的学生不用踩同样的坑、造重复的轮子，从而将精力投入到更具创造性的活动中，点这里。
- 如果你遇到职业发展方面的困惑，点这里，其中详细分析的实际案例具有高度共性，可用于解决你遇到的问题或者避免前人所踩的坑。
- 如果你正在思考研究方向，点这里参考《科研论2》中第5章的选题章节。
☑️如果你面临考研、考博、选导师、申博后、职业规划选择等问题
- 《科研论1》中第5章的5.1节和第6章的 模块化工具2.5提供了关于选择的攻略。
- 此外，《科研论》还给出了 200+ 相关问题的详细回答，这些案例具备高度共性，且按照时间轴或者共性度来划分，具体请参考此处。大概率也可以解决你遇到的困惑。
- 如果发现以上案例还无法回答你的疑问，那么可以点向我提问✋。
- 温馨提示：务必重视导师选择！ 不然你以后可能就要看“陷入emo、焦虑怎么办”专栏的解决方案了。
🤕如果你陷入人际关系、emo等相关问题
- 参考《科研论1》的模块化工具2系列和0层 迷失焦点/基础层的案例库，找到解决方案，如果看完后，还是没找到解决方案，那么可向我发起提问。
😊如果你想了解我，点这里
🧰《科研论》模块化工具
- 任何读者在第一次使用《科研论》时，强烈建议先全文浏览《科研论1》中的模块化工具1.3和1.4，从而打破过去长期占据你思想的错误认知和禁锢你已久的“思想钢印”。
- 如果是研究生或想发论文的本科生，以下6个模块化工具都要依次浏览。
- 如果是青年教师，可以指导学生使用以下6个模块化工具去完成自己的研究论文和毕业论文。青年教师涉及的其他相关资源同样在模块化工具1.6中会给出，基本上会出现在7层或者更高的层数。
- 模块化工具1.1：不知道眼下应该做什么
- 看完后的效果：
- 知道当下应该聚焦的是什么动作
- 模块化工具1.2：发表研究性论文
- 看完后的效果：
- 无论导师给你的指导是粗放类型的还是细致类型的，你都知道如何更多依靠自身发表研究性论文
- 模块化工具1.3：消除读文献误区
- 看完后的效果：
- 明白阅读文献需要获得的6种输出
- 明白为什么不符合这6种输出的情况下，还不如别读文献
- 明白为什么“读”文献不是按照传统通读或精读方式进行的
- 模块化工具1.4：消除应试思维的“思想钢印”
- 看完后的效果：
- 明白为什么你接触的许多人其实都搞错了学习的逻辑
- 初步了解学习的本质和方法
- 模块化工具1.5：人际关系
- 看完后的效果：
- 明白如何构造“利益共同体”
- 模块化工具1.6：《科研论》的整体框架和使用方式
- 看完后的效果：
- 能快速判断自己当前所在层数
- 明白《科研论》为何分为系列丛书+案例集两大块？相当于初高中有教材，以及有搭配教材的习题集
- 根据层数知道去定位和索引《科研论》的哪部分资源来解决当前的问题，从而可以通关进入下一层
👉判断自己所处的层数
所在层数 状态&问题描述 执行动作 耗时参考指引 1层
选择层对自己未来要做什么还不太有概念，或者想避免未来踩坑：
> 怎么选导师？
> 职业规划？
面向群体：
> 本科生
> 研究生启动以终为始模式！
涉及选导师，参考：
1.1层：《科研论1》中的第2至5章 - 导师选择
1.1层：案例集 - 导师选择
涉及本科生规划、读研（包括读硕读博），参考：
1.2层：《科研论1》中的5.1节 - 本科生规划、读研
1.2层：案例集 - 本科生规划、读研
涉及读研以外的职业规划，参考：
1.3层：《科研论1》中的5.1节 - 本科生规划、读研
1.3层：案例集 - 读研以外的职业规划3-7天 2.1层
新手层
找idea-颗粒度大对自己要做什么课题一无所知，不知道大方向，也不了解细分方向 参考《科研论》模块化工具1.2
（注意其中提到的2.1层相关的内容）1天 2.2层
新手层
找idea-颗粒度中知道要课题大方向，但不知道具体要做什么 参考《科研论》模块化工具1.2
（注意其中提到的2.2层相关的内容）1-3天 2.3层
新手层
找idea-颗粒度小了解课题细分方向，但无法推进具体工作 参考《科研论》模块化工具1.2
（注意其中提到的2.3层相关的内容）3-7天 3层
进阶层
验证idea正确使用《科研论》后，脑海中会自动浮现出多个idea。
你需要对idea进行快速验证，选择验证通过的进入下一层
如果idea不需要验证，则直接进入下一层参考《科研论》模块化工具1.2
（注意其中提到的3层相关的内容）做极致的减法，时间越短越好 4.1层
攻略层
获得论文框架将验证通过的idea扩充完整，获得研究结果，达到可投稿论文的程度 参考《科研论》模块化工具1.2
（注意其中提到的4.1层相关的内容）知道自己需要搜集哪些数据，因此可以预估整体耗时 4.2层
攻略层
完成论文文字部分将获得的研究结果成文投稿 参考《科研论》模块化工具1.2
（注意其中提到的4.2层相关的内容）第一个7天内完成文字素材库；
第二个7天内完成投稿5.1层
通关层
毕业论文相关毕业论文、送审、答辩相关事宜 详见5.1 毕业论文相关 满足学校要求，提前确认关键时间点 5.2层
通关层
其他毕业相关焦虑能否毕业等 详见5.5 其他毕业相关 6层
读研/博、职业规划对读研、读博、职业规划感到迷茫
不了解出国注意事项回到1层 (终点也是起点) 7.1层
青椒相关遇到问题的青年教师 详见7.1层 青年教师专栏 7.2层
项目申请涉及项目申请的老师、同学等 详见7.2层 项目申请 8层以上
未知公会打Boss中，尚未通关，持续召集队友中，欢迎有兴趣加入我们的伙伴联系我~~~ 游离于以上层数之外 emo、觉得自己被pua、感觉氛围不好、事情太多无从下手等和以上层数无关的事项 参考《科研论1》中的模块化工具2-心法篇
——想办法回到以上层无时间限制，别push自己
🧰模块化工具
模块化工具1-理性篇
模块化工具1.1: 不知道眼下做什么
- 当觉得自己不知道该做什么的时候，那么我们就可以将自己的一系列动作聚焦在顺利毕业这件事情上，我相信大部分人都知道这一点，只是他们不知道怎么把顺利毕业这个宏观的目标拆解为一个一个具体可行的小的动作上。
- 对于大部分人而言，顺利毕业的前提是需要发表至少一篇研究性论文，而且一旦有了这篇研究性论文，那么它也会构成你毕业论文（或者说学位论文）的一个重要章节。
- 建议你先下载组里最近的一份已毕业学生的学位论文，提前了解下学位论文的脉络，这样你在读硕或者读博期间，更能清晰当下自己的工作和最终学位论文的关系。
- 你会发现学位论文一般依次是由绪论章节、研究方法章节、研究结果与讨论章节所组成的。其中最为重要的是研究结果与讨论章节，一旦有了这部分内容，那么之前的研究方法和绪论章节也就顺理成章地可以完成了。
- 所以学位论文的章节顺序虽然依次是绪论、研究方法、研究结果与讨论，但我们首先需要获得的是最为核心的研究结果与讨论部分的内容，而不是跑上来按照顺序去写绪论。
- 这虽然不难理解，但我发现自己过去带的学生中，起码有30%的人存在这样的问题，尤其是有些觉得毕业时间紧张的同学。他们会跑上来就先写绪论，但这个时候其实他们的研究结果与讨论部分并没有完全确定，等研究结果拿到之后，他们才发现自己绪论中写的很多内容和自己的研究结果并没有什么关系，甚至还有冲突，这个时候又要大规模地重写。甚至有的学生写完了绪论才开始去收集剩余的研究结果与讨论部分的内容，由于写完绪论后已经间隔了一段时间，他们甚至都没有意识到先前写的绪论和自己的研究结果与讨论并无法吻合。
- 所以如果是我带的学生，在他们的两个（针对硕士生）或者四个（针对博士生）研究结果与讨论章节的研究框架没有确定之前，我是不会让他们去写毕业论文的绪论和研究方法章节的。毕竟一旦这些研究结果讨论章节确定后，绪论按照《科研论》的攻略其实新人在2-4周之内就可以完成了，所以并不需要着急动笔写作，而是应该把最关键的会影响整个毕业论文框架，也就是会严重影响毕业进程的研究结果先拿到。
- 所以你如果时间宽裕的情况下，建议起码先把第1篇小论文发了，这个时候再来考虑毕业论文写作的事情。而且在完成第1篇小论文的时候，也要考虑一下自己在完成第1篇小论文的过程中是不是遇到过什么问题或者没想清楚的点，或者可以进一步提升的地方，这些问题或者觉得可以提升的点都可以组织到自己的第2篇、第3篇乃至第4篇小论文中，这就分别对应了硕士或者博士毕业论文的第二、三和四个研究结果与讨论章节。
- 这样做会有两个好处，第一个好处是一旦你将系列小论文发表后，你毕业论文中最为核心的结果与讨论相关的章节内容就已经有了。毕业论文此后的写作进度完全可以由你自己掌控了，无非就是时间多花点就能写的多点，时间少花点就写的少点。
- 而不像是研究属性的工作，还受随机性和实验试错周期的影响，并不是说你投入的时间越多，就距离成果产出越近。而且研究性论文的发表时间，还取决于编辑的送审、审稿人的审稿、你的返修时间，以及还要考虑到万一你第一次投稿被拒了，以上流程还得再重新走一遍。所以研究性工作包括研究性论文发表的时间是极其不可控的。
- 所以首先聚焦发表小论文，我们就相当于把时间首先配置在你最不可控的事件上。
- 另一个好处就是采用这种方式形成的小论文，每一篇都和上一篇都有层层递进的逻辑关联，所以它们所形成的毕业论文中的两个或者四个研究结果与讨论章节，前后之间也是有逻辑关联的，而不会出现常见的章节与章节之间的逻辑松散，看上去只是工作量简单堆积的问题。
- 比如我最近毕业的一位硕士生，他研究的是锌镍电池相关的内容。我给他第1篇小论文的规划就是搞明白目前锌镍电池失效的原因是什么，那么一旦这篇小论文发表后，他毕业论文中的第1个研究结果与讨论章节也就有了（就是这篇小论文的内容）。
- 搞明白了失效的原因，那么接着第2个工作也就水到渠成了。我们针对这种失效的原因，提出了一种解决方案，这就是第2篇小论文的内容，同时也是毕业论文中第2个结果与讨论的章节。
- 博士学位论文无非是再进一步就行了。因为针对这种失效原因的解决方案，它肯定不是完美无瑕的，一定会有这样或者那样的缺点。我们针对它的缺点做进一步的改进并保留原先的优点，就可以形成第3和第4篇小论文，以及对应的毕业论文中后续的结果与讨论章节了。
- 又比如方法改进到一定程度后，我们就想验证它在实际场景中的使用效果了，比如我指导的几位博士生就将改进后的思路应用到实际的锌镍电池中，并将这样的电池应用于光伏储能、电梯应急电源等，并搜集了它们的实际运行数据并加以讨论。
- 当然我以上提到的毕业论文中的两个或者四个结果与讨论章节只是举例，不同学校的规定可能有所不同，具体你们就看一下自己组里的学位论文就清楚了。
- 如果你距离毕业的时间特别紧张，小论文也没有发表，但又想同时写毕业论文。为了避免大面积返工的情况，当你用科研论五步法中的 【搜】【聚】【分】 步骤找到能发表小论文的idea后，你需要采用五步法中第四步的 【验】 步骤，首先确定你这篇小论文的idea和研究框架是可行的（相当于已经从0到1了）。
- 如果可行，就意味着后期你不会遇到大面积返工的问题，那么你可以一边搜集小论文的数据（相当于从1到10，此阶段只是堆工作量的过程，不至于做了一半才发现idea有重大瑕疵导致整个工作都要推倒重来），一边撰写毕业论文的绪论章节。
- 毕业论文的第2个章节（一般是关于研究方法）不需要在此时撰写，因为当你小论文完成后，其中的Experimental或者Research methods部分就对应了毕业论文的这个章节。同理，结果与讨论章节也不需要在此时写，因为等你小论文完成后，这一部分内容也全都有了。
- 我们比较担心的是你一开始设想的研究idea或者研究框架其实是有重大瑕疵甚至是错误的或者不可行的（也包括和预期完全不符），所以你如果按部就班地去搜集数据，而不是首先想办法先尽快证实或者证伪你这个idea，那一旦工作做到很后面才发现这些漏洞，由于整个工作都要推导重来，就会耽误你大量的时间。
- 所以五步法中，我设计有 【验】 步骤，其核心逻辑是用最少的工作量，最短的时间去验证你这个idea是不是靠谱，会不会由于idea不可行导致你需要重新找论文的选题，重新做研究？通过 【验】 步骤，可以让你在进入大规模搜集实验数据之前，不存在需要大面积返工的问题，具体实践方法可以索引《科研论2》中关于 【验】 步骤的内容。
- 通过以上讨论我们明白，发表研究性论文可以作为整个求学生涯的一个重要抓手，所以当你失去焦点时，你就记得将你的动作聚焦在发表研究性论文上，关于如何发表研究性论文，参考模块化工具1.2。
- 当研究性论文发表完毕，也就意味着毕业论文的整体框架确定了，此时就可以参考科研论五步法最后一步的 【合】 步骤中关于毕业论文的部分，进行毕业论文的写作了。
- 如果你不需要发表研究性论文，那么同样可以参考发表研究性论文的模块化工具1.2。因为就算你不用发表论文，你总是要写毕业论文的。而毕业论文的撰写也离不开你首先需要开展相关的研究，并获得相应的研究结果。这整个过程其实是和发表研究性论文的过程完全一致的，同样是分为：
- 阶段1、选题：也可以理解为开题或者找idea，即搞明白自己要做什么研究。
- 阶段2、验证：证实或者证伪你选题的这个思路是否靠谱，是否能够进行下去，从而可以将你的研究结果撰写成文。有些idea是不需要验证的，一定是能扩展完整发表论文的，那么你可以直接进入下一个阶段3。
- 阶段3、 【合】 步骤：通过 【合.图/表/公式】 步骤将验证通过的idea扩充完整，有章法地搜集相关研究结果，通过 【合.文】 步骤将相关研究结果撰写成文。如果你时间紧张的话，这两个步骤（即 【合.图/表/公式】 和 【合.文】 可以并行进行。
- 关于以上这三个步骤如何操作已经完全体现在发表研究性论文的工具模块中了，只不过你不需要将你的研究结果投稿，你将它们直接放在毕业论文中就行了，所以你同样可以参考这个工具模块
模块化工具1.2：发表研究性论文
- 我将整个小论文的发表分解为3个阶段，每个环节都被拆解为一系列具体可执行的动作。
阶段1：开题/找idea（2层）
- 如果你符合以下情况：
- 完全不清楚自己要做什么
- 大概清楚自己要做的领域，但不知道具体做什么
- 已经知道了自己的课题，但觉得无法无从下手或者无法推进
- 不知道如何结合真实世界的实际需求选题
- 那么你就处于 阶段1，对应《科研论》五步法中的 【搜】 、 【聚】 、 【分】 步骤
- 这一阶段也可以理解为你经常听到的开题、选题、或者说找idea的阶段。
- 为便于你快速使用资源，并避免信息过载导致你畏惧，我将阶段1对应的2层进一步划分为2.1层、2.2层和2.3层，当你通过2.3层后，你脑海中自然就会涌现出多个可以发表论文或者说用于开题的idea。
2.1层
- 那么此时你可以用《科研论1》第2章介绍的文献搜索方式，迅速了解组里最近发表的论文情况，并从这些论文标题中提取一些关键词，关键词也就反映了组里最近在做的工作内容，《科研论1》中的表2中也演示了我是如何从标题中提取关键词的，供你参考。另一方面，也可以咨询自己的导师，从导师这里获取一些关键词。
- 但是光有了这些关键词，你可能还是挺迷茫的，不知道自己具体应该做什么样的课题才能发表论文。在之后的2.2层将根据你获取的关键词数量以及关键词的颗粒度粗细，来决定是采用 【搜】 步骤中的钓鱼法搜索方式还是鲸吞法搜索方式。
- 有些我所使用的名词你可能感到十分陌生，不理解是什么意思。这没有关系，等你打开《科研论2》中的搜商章节就能明白是什么意思了，这里给出的是方法索引，目的是告诉你如何迅速定位到科研论的相关攻略以帮助自己发表小论文。
参考时间
以上动作基本上1天就足够完成了。
为便于你自查是否在使用本书中由于引入额外不必要的想法导致动作变形，无法达成使用效果。在每个关键动作之后，我也给出参考时间。你如果比我给出的参考时间，耗时多上了两三倍，这都是可以接受的。但如果耗时多上了10倍，比如我说1天的事情，你花了10天，那就说明你没仔细看我的说明，做了我说明以外的那些动作了。
这个时候你需要仔细对照我的说明，先尝试严格只说我做的动作，我没说的动作别去做，但我说的动作也别想当然地去遗漏，先尽快把我说的整个系列的动作都做完，然后你心中的很多疑惑就会被解开了。
- 2.1层资源：
- 2.1层通关标准：
- 只要获得导师给你的课题中的关键词或者找到你们组发表的论文中的一些关键词即可。
有少部分新人学生在这个阶段可能只知道自己是理科专业，工科专业，医学专业或者文科社科专业等，完全不知道自己要做什么，我将这种状态称之为 2.1层。
2.2层
- 如果你的关键词很少或者颗粒度特别粗，类似工科领域中，假设你获得的关键词类似如下情况：
- 锂离子电池甚至是电池等；
- 机器人、AI等；
- 理科领域中的偏微分方程等；
- 医学领域的如乳腺癌、骨科材料等；
- 文科领域的现代文学等；
- 社科领域的以人为本等
- 那么你就处在2.2层。这些关键词的特征是，如果你在文献搜索引擎中只使用这些关键词去搜索，会得到几万甚至是十几万篇的搜索结果。那你显然是无法处理那么多文献并从中找到自己的开题思路（idea）的。
- 所以我们需要引入更多的关键词去叠加在一起搜索，或者就是获取那些颗粒度更细的关键词，从而让你的搜索范围能够限制在1万篇以下，那么这种几千篇的数量就是鲸吞法可以处理的文献数量了，当然，你用鲸吞法处理几百或者几十篇文献也是可以的。这里也会有一些例外，有时我们会用鲸吞法处理几万篇的文献，具体参考本部分之后的“一些例外”小节。
- 我将这种你获得了一些和开题相关的关键词，但是它们太过笼统，导致你无从下手的状态称之为 2.2层。 此时你需要返回2.1层，继续看看能否从组里最近发表的论文题目以及和导师的交流中获得更多的关键词或者进一步细化关键词的颗粒度，直到你获得的关键词呈现类似如下的形态：
- 还是以先前的案例举例，比如锂电池领域中，你不能只是知道自己要做的是锂电池，你还得再获得一个关键词，或者说锂电池这个关键词得进一步细化，比如是锂电池中关于哪方面的研究，是负极材料、正极材料、电解液、隔膜、锂电池电芯还是偏重比如机理分析的？
- 如果是负极材料，那么还得进一步细化，即你的导师对负极材料的体系有没有限制？比如是基于改性的石墨，还是硅基材料，还是复合材料，高熵合金等？例如你导师要求你做的是硅基材料，或者说你看同组做的也都是硅基材料，那么你采用“锂电池+硅”的方式去搜索，就会将搜索结果控制在几千篇左右了，这就可以进入下一层的 2.3层 ，去寻找idea了。
此处注意，在我过去20多年的教学和科研生涯中，我发现搜索是一个重灾区。我遇到的90%以上的学生甚至包括一些青年教师，虽然他们以为自己会搜索，但其实我发现他们并不会。我经常发现：
- 他们以为找不到的内容其实是能找到的；
- 他们以为不需要去搜的内容，其实恰恰是可以帮助他们打开思路完成论文的（也就是我经常提到的“他山之石可以攻玉”）；
- 他们以为自己构建的检索式或者向AI提问用的提示词已经能够帮助自己找到领域内大部分相关文献了，但其实反而可能只是找到了少数非代表性的文献，大量相关文献被遗漏了；
- 他们花大力气去搜的文献，反而使他们信息过载，失去焦点不知如何行动了，所以其实并没有必要搜；
- 甚至还有更多的人，压根不知道该从何处入手去搜索。
截止目前为止，我接触到的200多个案例，所有这些案例（我没说错，是我接触的所有）。当读者问我说自己找不到idea，找到的idea被否了，不会做某个实验，或者不知道怎么写实现某个代码，或者不知道怎么设计社科类的某个实证研究，乃至后期研究做完了不知道怎么写论文，或者写作时不知该如何写讨论，全部都可以归结为一开始的搜索就没过关。
所以我觉得关于搜索，无论如何强调其重要性都不为过，以致我在《科研论2》中专门用了几十万字的篇幅来帮助你提升“搜商” 。 在稍后的2.2层资源中，会给出《科研论2》入口，对应【搜.鲸吞法】步骤。
参考时间：
如果是用以上方式寻找额外需要叠加的关键词，那么耗时同样很少，基本上也是1天左右就可获得。毕竟也就是看看现成的组里已经发的论文或者和导师交流下。
注意我说的这个参考时间，只是针对你获得额外需要叠加的关键词需要的时间，我没有让你去思考叠加的关键词你会不会做，以及你能不能理解这些关键词。这些额外的思考我之后的动作还会有机会让你介入，你尽量让自己在每一个步骤中只做一个动作，防止纠结不前，无法行动。
- 比如过去我发现很多新人，一看到这些相对陌生的专有名词后，就会条件反射似的纠结很久，关于这点，我在下方的模块化工具1.4中：消除应试思维的“思想钢印”中有详细阐述。
- 如果你发现有多个可以额外叠加的关键词，吃不准选哪个，那么你同样不纠结，可以先把它们都记录下来。
- 或者也可能你导师对负极材料的体系没有限制，只要能达到目标即可。这些目标可能是提高电池的倍率性能、能量密度、循环性能，或者需要同时提升多个性能。那么你同样获得了额外的关键词，即关键词除了锂离子电池，还会出现倍率、能量密度、循环性能等等。一旦到了这一步，你同样可以进入下一层的2.3层，去寻找到具体的可以帮助你发表论文的idea。
- 所以到这里你会明白，如果你叠加的关键词只是负极材料或者正极材料之类的，那还是不够的。因为他们还是太过于笼统了，还是能搜索到大量的研究结果。如果我们随便找一种负极材料去研究，那么可能并不是你导师希望你研究的，最后你设想的几个开题思路也许都会被他否定。
- 所以要从这一层来到下一层的关键，你也可以理解为需要尽可能多的获得你导师希望你研究的那些领域的关键词，这样当你在后续步骤中，基于这些关键词搜索所得的文献中去寻找idea的时候，不至于严重跑题，去做了你导师不希望你做的研究。
- 另外，关于关键词颗粒度的进一步细化，也可以理解为关键词数量增多的另一种形式。 因为当你对某个关键词以其它关键词做进一步修饰或者限定的时候，这个关键词自然而然也变得颗粒度更细了。比如你可以对比一下负极材料和硅基负极材料。你可以说是硅基负极材料具有更细的颗粒度，也可以说是硅基+负极材料。当然，咬文嚼字的读者会认为这两者是不同的，但其实对于大部分搜索引擎而言，它们的搜索算法都是一样的，就算我们输入连续的硅基负极材料，其实它的搜索方式也是硅基+负极材料。
- 又比如机器人领域中，除了机器人，你还得知你做的比如是关于机器人的路径规划，那么就可以以“机器人+路径规划”的方式去搜索，同样可以进入下一层。但是如果你得到的关键词是“机器人+设计”，那就不合适了。因为这个关键词加了等于白加，几乎所有研究机器人的工作都会在某种程度上涉及机器人的设计。
- 有的读者看到这里可能会感到有些抽象，还是不知道叠加的关键词或者说颗关键词的颗粒度得细化到什么程度才合适。这个其实不用想太多，去搜索引擎直接测试一下就行了。如果你搜出来有上万篇，让你看的很头大，那就说明关键词叠加的还不够多或者颗粒度还不够细。如果搜出来是几千或者几百几十篇，那就说明这样的关键词是合适的，可以进入下一层了。
- 又或者AI领域中，你也不能只知道要做的关于AI，毕竟现在每天有海量的关于AI的论文发表，所以你还得知道是关于哪方面的AI。比如AI+材料就会好一些，但是材料类型也很多，所以还得继续细化，比如具体是哪种材料呢或者是要实现什么功能的材料？比如你导师想让你做的是AI与电池材料相结合的研究，但你的选题如果是关于电催化材料的话，他是不是会不支持呢？所以你需要进一步明确你导师希望你做的是哪类材料，即除了材料这个关键词之外，还需要获得一些额外的关键词。
- 当然，假设你做的是AI+电催化材料，也并不意味着你之后搜索的时候只能完全局限在电催化材料。其实也可以适当搜一些AI在其它材料如光催化材料甚至电池材料领域中的研究，因为说不定他山之石可以攻玉，一些在光催化或者热催化中的研究成果也可以借鉴到电催化材料中，因为领域中有一些要解决的问题是共性的，比如说提升材料的本征导电率、或者增强某一个中间态物质在这个材料表面的吸附等等的。相反，如果你搜索的时候只局限在和你的研究高度相关的那些关键词中，最后你会发现自己非常难打开思路，因为你会发现每一个你能想到的idea都已经被人报道了。
- 所以这里有两个概念要区分开，尽可能充分获得那些与你导师希望你研究的课题相关的关键词，和使用什么样的关键词以及关键词组合去搜索以帮助你打开思路，这两个工作之间有关联但并不是完全等价的，具体可以参考先前提到的《科研论2》。
- 类似的，先前提到的乳腺癌也过于笼统了，会导致无从下手。比如通过查阅课题组最近发表的论文或者与导师的交流，你起码得知道是关于乳腺癌的治疗，还是诊断抑或是诊疗一体化呢？当然，这个只是初步缩小了范围，但是范围还不够小，比如假设你做的是治疗方面的，那治疗的方案有非常多，你导师有没有对你的课题有一些倾向性呢？还是说只要疗效好，你什么方法都可以去研究。如果是前者，有倾向性，假设就是要基于靶向药物或者基于基因编辑的方法，那么这两个关键词已经是非常具体了，通过叠加乳腺癌，即“乳腺癌+靶向药物”或“乳腺癌+基因编辑”的方式搜索，就可以进入下一层的2.3层去操作了。如果说是后者，只要求你治疗方法好，但并不局限于用什么方式，我们将在之后讨论。
- 又比如社科领域中，如果你获得的关键词只是以人为本或者工业4.0，那显然很难往下继续推进工作。但如果是“以人为本+工业4.0”，即工业4.0中与以人为本相关的研究，那么你就可以进入2.3层去寻找具体的思路了。
- 先前说的文科领域中的现代文学也是类似的，光这个关键词还不够，但如果是“现代文学+社会化阅读”，那就足够了，可以进入2.3层了。
- 如果你疑惑自己怎么知道可以加上关键词“工业4.0”，或者“社会化阅读”，那继续往下看，你就会明白了。
- 当然，有读者会说自己已经返回2.1层了，但是还是没有办法获得更多的关键词或者颗粒度更细的关键词，怎么办？这种情况确实也有，包括一些教师准备开辟新的方向，或者你从事组里的一个新方向，组里过去没有发表论文等，又或者导师就是给了一个很笼统的方向。
- 比如继续我先前假设的案例，导师只是告诉你做乳腺癌治疗相关的课题，但是也并没有对治疗方案有所限定，让你自己找idea；或者就告诉你是做骨科材料方面的；又或者是做偏微分方程方面的等等，但再没有其他关键词了，而且你组里的论文中也没有什么可以参考的。
- 那么，这里会出现 两种分支 以及 两个维度 的考虑方式。
- 分支1： 如果你研究的领域本身就相对小众，或者说你获得的这个关键词，采用鲸吞法的搜索方式搜到的文献也比较少，那么可以直接进入2.3层去操作。 具体怎么样算小众，你完全可以自行判断，你只要将这个关键词采用《科研论2》步骤中描述的方式去搜索下就能判断了。如果搜出的文献只有几千篇，那么你就可以进入下一层操作，如果文献有上万之多，那么就进入分支2。
参考时间：
如果是进入了分支1，那么几分钟内就可以完成这个动作了。只要输入关键词，在文献数据库中执行搜索就行了，一旦发现搜索结果是几千篇或者更少的数量，那么就可以略过下面我的一些说明，直接进入下一层的2.3层。
- 分支2： 比如像我先前举例的乳腺癌治疗、偏微分方程这些 领域都过于庞大了，如果采用以上这2个关键词去搜索，可以预知能返回非常多的结果 ，所以这个时候你需要综合考虑以下2个维度，以判断你要选取哪种操作方式。
- 我们假设以乳腺癌治疗举例。
- 维度1： 你特别想发表高质量的论文，以便于你将来在留校的时候更有竞争力。
- 维度2： 你想尽快毕业可以去找工作。
- 针对维度1： 你同样可以采用 【搜.鲸吞法】 的搜索方式（参考《科研论2》），但是将搜索期刊限定在你们领域经常听说的顶刊上。至于如何寻找这些期刊，以及如何限定期刊搜索，在《科研论1》中的第3章已提到过。
- 这样一来，你的搜索范围就会被大幅缩小了，甚至可以缩小到几百~几十篇，最多几千篇的程度，那么就可以进入2.3层操作了。至于为什么要限定期刊搜索，是为了帮助你找到的选题思路也能符合这些期刊的偏好，从而能够让你的工作可以发表在这些期刊上。
参考时间：
以上动作，即限定期刊搜索耗时大约1天。
- 针对维度2： 你可以采用钓鱼法的搜索方式（参考《科研论》的 【搜.钓鱼法】 专栏），将搜索结果按照日期倒序排序。 此时你只要翻个一两页的搜索结果，仅仅关注这些文献的标题，你就能从中找出多个其他的关键词，或者找到进一步细化当前关键词的方法。
【搜.钓鱼法】 步骤的位置在之后的2.2层资源和通关小节中会给出入口。注意这些案例哪怕和你专业毫无关系，也要按照顺序逐一看完整，直到解决你的问题。点击这里了解非本领域的人如何使用，以及为什么非本专业的人也要看这些案例？看了有用吗？
- 如果你翻了一两页，发现还找不到其他关键词，那么你就再多翻两页，肯定是能找到的。
- 如果你觉得有些英文标题看起来特别费力，你看不懂， 也可以借助一些翻译工具。另外有一些你看起来特别费力的东西，就说明可能对于你而言，这个研究距离你太遥远了，是你暂时不会涉及的研究，那这部分文献你直接略过就可以了，可以重点关注那些你直接英文就能看懂的标题，或者是通过中文翻译后看起来没那么累的标题。
- 比如 【搜.钓鱼法】 案例集中就有一个案例详细讲解了偏微分方程领域寻找选题思路的方式。我们当时仅在第一个页面中的前几篇论文标题，就有看到多次出现和机器学习相关的表述，如machine learning、neural networks、deep learning等等。这样你就找到另外一个关键词了，如果导师对你的选题没有任何限制的话，那么你就可以做“偏微分方程+机器学习”相关的课题。那具体如何从“偏微分方程+机器学习”领域中，进一步找到可以让你发表论文的具体思路，继续到2.3层再看。
- 另外在浏览的时候，你还会发现一些关键词，比如关于集成电路、量子模拟等与偏微分方程相结合的研究。但假设你看到量子模拟觉得比较头大，看到集成电路又觉得你实验室没有做这方面的硬件条件，那么你就可以排除这部分的文献，不要纳入它们的关键词就行了。但是机器学习类的研究，毕竟网上开源的算法有很多，你是可以在此基础上去做一些自己的工作的，所以这个关键词你评估后觉得自己可以做的话就可以纳入。
- 又比如乳腺癌的诊治疗也是类似的思路。比如我当时通过钓鱼法搜索，在前10篇标题中就能看到多次出现靶向药物这个关键词，然后最新的文献标题中又偶尔能看到基因编辑。这2个关键词我相信你平时在公众号和报道中也是经常能见到的，甚至不需要借助翻译，你也对这些词是敏感的。
- 那这样一来，你也同样找到了进一步细化乳腺癌治疗方法的关键词，如果你觉得实验室没有做基因编辑的条件，或者你不太想做这个，那么你就可以以“乳腺癌+靶向药物”这组关键词的组合进入2.3层。
- 骨科材料的细化也是用类似的方式。比如你会发现有的是做齿科材料方面的，有的又是做可降解材料方面的。这些关键词一旦用上后，就会帮助你大幅缩小搜索结果的范围，从而进一步聚焦在你能做的课题上。
- 同样“以人为本+工业4.0”的课题思路也是这么找到的。当时我用 【搜.钓鱼法】 搜工业4.0的时候，会在搜索结果的标题中发现human centered（以人为本）这样的关键词，所以就意识到这两个关键词的组合是可以挖掘课题的。
- 而“现代文学+社会化阅读”则是与同事的交流中获得启发的。这位同事做的是关于社会化阅读的，而另一位学生做的是关于汉语言文学的，但苦于找不到投稿思路。随后我就以 【搜.钓鱼法】 搜索了社会化阅读，发现研究学者已经将社会化阅读运用到了韩国的诗歌文学，西班牙文学等等。所以我自然而然就想到社会化阅读是可以用到汉语言文学方面的，这样就给这位同学找到投稿思路了。当然找到思路和发表论文之间还隔着一段距离，我们还需要知道能落地的具体研究方案，这个是在科研论的 【验】 步骤和 【合.图/表/公式】 中详细讲解的。
- 总之，如果你是基于 维度2 考虑，那么你叠加的或者细化关键词的时候可以优先考虑你容不容易上手。有个很简单的方法判断你容不容易上手，如果你用这些关键词检索出来的文献数量比较多，那就说明你肯定是容易上手的。至于有的同学会担心已经有很多人发了，会不会你很难发表？其实不是这样的，一个领域有越多人发表论文，你也就越容易在这个领域中发表论文。在科研论的后续章节中，我有详细展开。包括我会讲到 “高通量” 整理研究方案的方法，你根据这些文献的研究方法，也能进一步判断出你容不容易上手这个研究。
参考时间：
如果是维度2涉及的动作，耗时会久一些，我这里给出5天的时间。因为搜出的一些额外叠加的关键词，你还需要根据课题组条件，或者结合自身的背景，看下自己能不能做，如果觉得不能做，还需要寻找其他关键词。
- 至于有同学问不知道自己能不能做，参考《科研论2》中的 【验】 章节，会结合实例实操讲解。
小结
在2.2层中，你基本上会基于维度1或者维度2的考虑（也可以两者综合，既考虑发表论文的影响力，又考虑自己能够准时毕业或者不至于延期太长时间），以限定期刊的鲸吞法搜索方式（针对维度1），或者钓鱼法的搜索方式（针对维度2），进一步丰富或者说细化关键词。
关于钓鱼法和鲸吞法的搜索方式，具体参考《科研论》中的 【搜.钓鱼法】 和 【搜.鲸吞法】 章节中的内容，其中以实例像素级地给出了具体操作方式。
- 如果在这一层中，你获得了多个觉得不错的可以尝试的关键词，但吃不准选哪个的话，那么你可以把它们都带到下一层的2.3层去做操作。
- 2.2层资源：
-
不管你是什么专业的，都要把其中提到的8个检索案例看完，而且是按照顺序浏览。如果你不理解为什么要看跨领域的案例，点这里 。如果这8个案例依次看完后，还没法解决你遇到的搜索方面的问题，再看下面的案例集。
- 2.2层通关标准：
- 在Web of Science或Scopus或中文期刊文献数据或其他数据库中（具体使用哪个数据库，取决于你研究需要），用单个关键词或组合关键词搜索得到的搜索结果数量<1万，且其中包含的研究方向有你可以做的，且你导师至少不反对。
- 关于导师不反对这点，也不要太过纠结和钻牛角尖。这里说的不反对主要针对的是大方向方面，比如导师让你做电池方面的研究，你说自己要做催化，那么就要事先征得导师同意，以免你辛苦找到了idea，他最后也不让你做。
- 至于当你通过了之后的2.3层，找到了一系列的idea，其中也确实会有不少idea被你导师否掉，觉得不新或者没意义，不让你开展，那就是另外个话题了。你可以依照2.2到2.3层的方法继续筛选出更多的idea向导师汇报，直到他同意你开展某个idea。也有的导师比较宽松，那么你就可以直接进入下一步的3层和4层，直接拿出达到发表水平的稿件给到导师。
- 关于搜索出的结果，并不要求搜索结果完全相关，哪怕有50%甚至30~40%的相关度也够了，当然高点肯定更好。至于不相关的那些文献如何处理，在之后的步骤会有涉及。时刻记得一次只做一个动作，尽快把五步法的整个流程走完，不要在一个动作上纠结过久。等你整个系列的动作走完，有了俯瞰式的全貌后，就能更好理解我为什么这样设计每一个动作了。
总之，这一步你也可以用反问法时不时地测试一下，会不会发生即使你选的课题覆盖了你搜集到的关键词，你的导师也不支持你做这个课题的情况？
获得了这些关键词之后，新人还遇到的一些高频问题是把这些关键词都并列一起放到搜索引擎中搜索，然后发现搜不到相关结果，或者就是觉得搜出的结果看着很迷茫，不知道怎么启发思路，这个问题的解决方法同样参考《科研论2》，尤其是其中的“万能检索式”小节。
如果你的方向很笼统
2.3层
- 这种情况下，即使采用鲸吞法的搜索方式，搜索结果也不至于太多。大部分情况可能是几百或者几十篇，少部分热门领域也许有几千篇（如果搜出的结果还是太多，比如超过1万，那么就说明你在2.2层的动作没做好，需要退回2.2层，按照说明将动作执行到位）。而且这些文献中，比如你按照日期倒序观察个比如10篇，会发现至少有个3，4篇是和你觉得可以参考的。
- 此时就可以采用科研论五步法中的 【搜】【聚】【分】 操作，去帮助你快速获得一些idea了。
参考时间：
以上3个步骤的总体参考操作时间大约是2周。
- 一边对照模仿着书中的操作，一边把这些操作用到你自己的领域中，你可以获得一些可以用来启动测试的idea。
- 为什么说是启动测试，以及为什么我们说是要获得一些idea？
- 是因为你刚开始设想的不少idea，很有可能等你一旦开展研究后，就会发现是不靠谱的，或者是做不出的。所以我们需要有Plan B、Plan C、甚至Plan D，这样如果第一个idea失败后，可以尽快把其他idea接上。
- 如此，你心态也会好一些。我们经常见到的一些情况就是学生的第一个idea失败后就很沮丧，但是如果这位学生已经准备了五个idea，那第一个idea失败后，只要再去测试第二个idea就行了，就可以把原先花在沮丧上的这些时间，用在具体的动作上了。
- 我自己做实验的时候还不是说等第一个idea失败了才上第二个idea，而是一开始就两三个idea并列一起做，因为我们的研究总是有等待的时间，所以等待的时间我们就可以测试其他idea了。
- 很多学生提问说，导师没有给自己选题，然后他就不知道怎么做了。或者有的人还很担心同行会模仿自己的idea，但其实用了这样的方法，很多读者反馈说在操作 【搜】 【聚】 【分】 的过程中就能产生大量的idea，多到根本来不及做，也不用担心别人会模仿。
- 包括有的学生会沮丧自己想出的idea被导师否了，一旦用上这种方法，你一次性就可以准备好比如5组idea，而且还可以给导师做选择题。如果全部被否了，再切换到下一个5组就行了。
- 在执行五步法的第1步 【搜】 步骤（见《科研论2》中第3章的3.6~3.19节）的过程中，我们就会有大量的idea产生了，此时的idea还比较朦胧。接着，通过 【聚】 （见《科研论2》中第3章的3.20~3.22节，和《科研论3》中第7章中的7.1节）、 【分】 （见《科研论3》中的第4章、《科研论3》中的第7章）的操作，这些朦胧的idea会进一步细化，形成一些可以行动的研究思路，从而进入下一步的“高通量”汇总研究方案的过程，即 【验】 (见《科研论4》中第8章)步骤。
- 这其中有一些常见的问题需要注意。很多学生在刚开始执行搜索的时候，只知道用直译的方式去搜索。比如他虽然获得了“机器学习+偏微分方程”这样的关键词，可是他狭隘的只知道用machine learning去搜机器学习。但问题是比如有的学者会用deep learning，有的人说neural network，这些同样是属于机器学习的范畴。甚至“Generative Pre-trained Transformer”也是他可以借鉴用来帮助打开思路，寻找idea的搜索词，比如我们会发现有学者将AI大语言模型用于数学公式的推导中。
- 又比如一些做中医药研究的新人也会遇到这样的问题。他可能狭隘的只知道用Chinese medicine去搜中药，但有些论文的标题中可能直接给的就是某个方剂的中文拼音，如Chaihu（柴胡）。当时我这么说的时候，一些新人学生（当时选我课的主要是材料类专业的学生）感到非常不可思议，怎么会有人用中文拼音去发表论文的？觉得是不是因为我并不是从事中医药领域专业的，在那瞎说。但实际上这样的论文相当多，比如我们在web of science中搜索Chaihu，起码能搜到上百篇，而这些工作很可能就是他可以参考并启发他找到研究思路的文献，但是由于这些论文标题甚至摘要中都没有出现Chinese medicine这样的关键词，那就被他遗漏了。我们还可以将思路进一步打开，植物提取物相关的关键词是不是也可以用来搜索帮助他打开idea呢？比如我最近在Science上看的看到青蒿素除了治疗疟疾，还可以用于治疗其他疾病。
- 当然，如果一旦“脑洞大开”之后，有的学生可能会感到信息太过泛滥，导致无从下手，而且从能够找到搜索出文献到找到研究思路，还要经过几个操作步骤。此外，如何用非直译的方式去搜索，这些都在《科研论》的 【搜】 章节中有详细展开（位于《科研论2》的第3章）。
- 而且并不只是以上我举例的两个领域中的研究学者容易遇到此类的问题。几乎任何领域的研究者都会遇到这样的问题，这是语言本身的特性所决定的。甚至我收到的一些青年教师的提问中，也发现有类似关于搜索技能方面的认知误区。他们普遍认为自己在文献搜索这块没有任何问题，所以经常会不由自主的下结论说自己想做的某某课题没有论文发表或者找不到相关的论文，由于没有参考资料，自己不知道怎么去写这方面的项目申请书等等。但实际上，他们认为找不到文献的那些研究其实我发现都能找到大量的文献参考，只不过他们没有获得相关的同义表达或者组织的检索式有问题，导致他们搜索不到文献或者搜出的文献对他们的帮助不大。
- 有一次我还收到一个提问。对方说自己要做的这个idea特别特别创新，从来没人研究过，说自己想投Science或者Nature。然后我一看他所谓的idea，是要研究外星人的社会关系。我当时看到他说的内容后，脑海里立即冒出来两点。第一点，目前有没有外星人都没有定论，一个目前都不知道是否存在的研究对象，然后又要去研究“他们”的社会关系？ 第二点，这个东西也不是没人提起过呀。大量的文学科幻作品中，比如最近的三体中都有提及这方面的东西。但抱着试试看的态度，我还是去搜了下文献， 结果发现也有大量的文献报道。在目前这样一个信息高度泛滥的时代，大部分情况下，你以为的没有文献报道，并不是文献真的不存在，只是你没搜到而已。
- 所以提升搜索技能的关键之一是要获得你需要检索的关键词的各类同义表达，而且通过以上两个案例，你会明白我这里说的同义表达并不只是简单的语法概念上的同义词。那些能够启发你发表小论文思路的、以及帮助你解决当下研究难题的关键词，都属于我说的同义表达的范畴。
- 在我过去已经接触到的200多个问答案例中，所有新人（注意是所有，截止目前为止，我还没有碰到一则例外），当他们找不到发表论文的思路，或者不知道如何解决当下遇到的研究困难，问题都是出在不会搜索上。
- 那如果你说你是一个新人，完全没有听说过这些同义表达，这些专有名词，那么你怎么知道各种各样的同义表达呢？在《科研论2》中的第3章搜商章节中，我用了8个跨领域的案例，多达几十万字详细讲透了如何搜索。具体你需要一边参考我的讲解，一边打开电脑，模仿我的操作，将其用到你自己的课题搜索中。如果你时间宽裕，也可以重复操作一遍我的案例去熟悉整个流程。
- 所以你即使觉得这些领域和你的研究领域差距很大，也请你一定耐心看完。而且最好是一边看一边就按照我上面说的两种方式对照着实操，即可以重新操作一遍我的案例或者将我的案例迁移到你的研究领域中去搜索。
- 通过这8个案例的实操，你就会系统掌握获得同义表达的方法，并且掌握如何根据这些同义表达去组织搜索，并且启发你的思路，进而帮助你找到多个可以发表论文的idea。
- 这也是为什么大部分的新人学生很难在搜索过程中就获得idea的原因，他们只是把搜索狭隘的理解为搜文献。但搜索技能一旦掌握好后，你在搜索的过程中就会获得大量的初步idea，并不需要完全依赖导师来给你idea（当然你需要和你导师沟通这些idea，确保你基于这些idea写出论文后，他能支持你投稿）。而且这些idea是自然而然的浮现在你的脑海中的，并不需要你绞尽脑汁的去想。
- 当你搜索能力过关后。接着我们会将文献统一聚集到文献库中进行管理，这也就是 【聚】 步骤（五步法的第2个步骤）讲的操作。
- 随后，我们会对文献库中的文献进行快速的标签化操作，也就是 【分】 步骤（五步法的第3个步骤）中的内容。
- 对于不知道自己要干嘛的新人而言，这些标签化操作可以让你在2天内迅速知道在一个相对较大的领域中，大家都在做些什么研究，从而让你获得一个俯瞰性的视角。当你了解大家在做什么事情后，你就可以基于先前提到的两个维度的考虑，并结合导师的指导与自己的兴趣和客观条件（包括课题组内的条件和可以使用/合作的外部资源），从中选一个方向去做。
- 采用这种方式，你在开展研究的过程中，思路并不是封闭和局限的，当你遇到了问题之后，由于你知道别人在干嘛，所以你知道如何再次组织搜索，从别人做的内容当中获得一些启发，去解决你当前遇到的问题。
- 同时，经过文献库标签化的处理，先前在 【搜】 步骤中你获得的那些朦胧idea就会变得更具体了。然后就可以进入下一步的 【验】 步骤，保留那些通过验证的靠谱idea。验证通过的idea就可以进入五步法最后的 【合】 步骤，组织成小论文进行投稿了。具体操作方式可索引科研论的相关章节。
- 2.3层资源：
- 【搜.鲸吞法】 —— 《科研论2》中的第3章3.2~3.19节
- 【聚】 —— 《科研论2》中的第3章的3.20~3.22节
- 【分】 ——【分】章节中给出了2个案例。第1个案例是最为详细且操作复杂的版本，适用于你对这个领域几乎一无所知的情况，通过【分】步骤中的一系列操作，可以了解领域的全貌，并选出自己可以研究的细分研究，见 《科研论3》中的第4章至第6章。第2个案例适用于你已经知道自己要做哪个具体课题，见《科研论3》中的第7章。
- 2.3层案例集
- 2.3层通关标准：
- 找到至少1个觉得可以进一步设计研究方案的，导师也不反对的idea
- 先前我们提到，大部分时候当我们使用鲸吞法的时候，希望将处理的文献数量控制在几千篇或者1000篇以内。但有时我们如果要写超大型的综述，比如我们过去在Chemical Reviews上发表的综述，引用了765篇文献，排版后有85页，我们此时处理的文献超过了5万篇，注意我这里说的是“处理”，不是说全文浏览了这5万多篇文献，等你看完【分】章节就会明白我是怎么处理的了。
- 又或者我们要写英文书籍的时候。那么为了尽可能全面综述这个领域的进展，我们会将鲸吞法的搜索结果数量放开到几万篇之多，并会将这几万篇文献都纳入文献数据库中进行管理。在科研论 【合】 步骤中的综述章节会提到几万篇的文献可以如何处理，并在半年内完成这样的超大型综述。
- 当然，对于大部分的综述，并不需要这样做。文献库中有个几千甚至几百篇文献也够用了。这里会出来一个概念，即文献库，我们是用文献库的方式去管理文献，而绝对不是用保存在文件夹的方式。如果用文件夹的管理方式，后期等你写作需要引参考文献时相当麻烦，光是修改参考文献的格式，就要耗费你大量精力，而且万一你第一次投稿被拒换一个期刊，你又得花同样多的时间再次修改参考文献的格式。包括寻找思路和制定研究方案基于这种方式也很困难。关于文献库的使用方式具体参考《科研论2》中的 【聚】 【分】 章节（在2.3层资源中会给出具体入口）。
所以你能隐约看出 【搜.鲸吞法】 就有点像是重型武器，我们最好轻易不要使用它，初步确定之后才能使用。但是 【搜.钓鱼法】 是非常轻量化的，可以随时且经常使用。我基本是习惯先用 【搜.钓鱼法】 试探“开路”，等确认这条路线基本有戏，才会启动 【搜.鲸吞法】 开始大规模纳入文献进行高通量处理。
当进入2.3层时，你获得了多个可以用来并列搜索的关键词，或者关键词的颗粒度已经比较细了。
我给的搜索案例全部是高度可迁移的，其中提到的操作方法完全可以运用到你的领域中。你想象一下，我的研究背景是材料，但为什么文科的、社科的、医科的、包括工科中各种各样的分支比如做算法的、做工程机械的、做物理的，他们找不到的文献，我这里都能搜到呢？所以这就意味着我所讲授的搜索技能背后是一个共通的、普适性的操作原理，你一旦掌握后，将来在任何新的领域中都是可以应用的。
一些例外
阶段2：验证idea（3层）
- ——用最少的步骤，最短的时间验证idea是否可行，淘汰不可行的idea，保留可行的idea。对应五步法的 【验】 步骤。
- 如果阶段1的动作正确，此时你脑海中会自然而然地浮现出多个idea，甚至有的同学反馈到idea多到不知道怎么选。
- 但这些idea不都是靠谱的：
- 有的idea你是参考别人的文献，但那些文献是无法复现的
- 有的idea可能你一旦做了后，就发现错了
- 有的idea客观条件不允许实施
- 有的idea做出来效果不如你预期
- 而以上我说到的这些问题，如果你做了很久的研究才发现，那就很耽误时间了， 大量延毕案例就是因为没注意这点！ 所以在阶段2中，你需要对idea进行快速验证，选择验证通过的idea进入最终的阶段3。有的idea不需要验证，那么直接进入阶段3。
- 通过 【验】 步骤，可最大程度减少你的试错时间和成本，并留下靠谱的idea进入最终的阶段3。
- 如果你说你有多个idea，不知道先选哪个去验证。那么你可以基于我先前提到的两个维度的考虑（想发更好的论文，还是更快发表论文）进行选择。如果基于以上两个维度，你觉得还是没有办法选择，就参考我在后文的模块化工具2.5-选择权与选择中讲的先吃食物还是先喝水的小故事，随便选一个都行。说不定你用 【验】 步骤一测试就会发现这个idea并不可行，那么你马上就可以测试下一个了，不用过多纠结。
- 此外，也不是所有的idea都需要这样的证实或者证伪的过程，有些idea是不需要验证的，只要投入时间就一定能扩展完整研究结果，发表论文，那么你就可以直接进入下一个阶段3的操作。比如针对一些毕业时间非常紧迫的学生，我就会给他们安排这样的工作，至于哪些工作是属于此类，同样可参考研科研论的 【验】 步骤章节。
- 如果你看完《科研论4》和3层案例库，还是无法判断自己的idea是否需要验证，那么你可以点向我提问。
参考时间：
这一步骤无法给出参考时间，不同专业差异很大，但总体原则是通过输出导向结合第一性原理的思考方式，将此步骤的时间压缩到最少。具体实操方法参考下方的资源。
如果是硕士生且不想延期，考虑刚入学要花不少时间上课，所以基本上 【验】 步骤要控制在半年~1年内，这样你还有1年的时间获得系统的研究结果和写作投稿（还要预留一些时间给可能的拒稿之类的）。
博士也可以此类推，需要给1篇论文的研究结果获取和发表至少留上半年~1年的时间，你可以根据这个时间点，倒推你有多少时间可以花在 【验】 步骤上。但千万别因为时间紧张，就不做这个 【验】 步骤， 【验】 步骤你花费的任何时间都不会白费的，而且其中取得的一些成果也是可以用于后续论文发表中的，但一旦不做这个这个步骤，等到系统搜集研究结果甚至到写作时，才发现当时的出发点错误，那就很灾难性了，最后给你耽误两三年的时间都不稀奇。
所以看似多了一个步骤，但其实反而是大幅降低了整体步骤的耗时。
当然有些idea不需要 【验】 步骤，那么则可以直接略过这步，进入4层。
- 3层资源：
- 【验】 ——见 《科研论4》
- 3层通关标准：
- 确认这个idea是靠谱的，如果快速验证下来发现不靠谱，则继续返回2层
阶段3：完成小论文（4层）
- ——将验证通过的idea扩充完整，获得研究结果，完成小论文。对应《科研论》五步法的 【合】 步骤。
- 这里首先通过 【合.图/表/公式】 步骤（即4.1层），了解知道自己需要获取哪些研究结果。这主要是为了规避新人常见的系列问题，诸如：
- 直到搜集完研究结果，开始写作的时候，才发现当时辛苦获得的研究结果有瑕疵，甚至有错误，导致不得不返工重新搜集研究结果
- 写作的时候，通过与别人文献的比对，才发现自己的研究结果不够系统，遗漏了一些关键结果
- 写作的时候发现不知道怎么写结果讨论，觉得无从下手，总是被导师说讨论的不够深入
- 如果使用正确，应该会明白我们为什么会在研究过程中，以及文字写作前，就先开始这个 【合.图/表/公式】 步骤，是不是多此一举？
- 4.1层资源：
- 4.1层通关标准：
- 明白为什么在写论文的文字之前，以及在研究/实验前或过程中，需要有这么一个 【合.图/表/公式】 步骤。
- 【合.图/表/公式】 步骤结束后，就进入最终的 【合.文】 步骤了（即4.2层），也就是开始进入论文的码字（写作）部分。这部分是在《科研论5》，采用倒序手法写作，如果你不理解为什么采用倒序手法，等依次浏览完第1和第2章节后就会理解。
- 使用 【合.文】 步骤中描述的方法，你会发现过去那些令人绞尽脑汁的码字环节，现在会变成相对轻松的选择题，你只要通过做一系列的选择题，就能完成整篇论文的写作了，并不需要你提前去做任何英语语言学习方面的积累。
- 很多学生存在的一个认知误区，他们觉得自己不会写英文论文是因为英语基础不够好，毕竟觉得自己读英文文献也很费力。他会询问我应该如何学习英语，如何提升英语的写作能力之类的。但我经常和他们说，过去你学了几十年的英语，经历了大大小小那么多场考试，结果也还是只有这样的英语表达水平。那你在研究生阶段时，又要自己设计课题，还要做研究，而且做研究大部分时候也是碰壁的，总会遇到各种各样的问题。这种情况下，你更没有多少时间来学习英语了。而且就算你花时间学习，既然过去十几年都没学好，现在只有短短的两三年时间，你反而能取得质的飞跃了吗？
- 所以我设计的方法就是直奔主题，你不就是想发英文论文吗？写出逻辑缜密的且能让人看懂的英文论文并不必然等于你要去学习英语。我设计的 【合.文】 步骤，具体分解为6个子步骤，其中每个子步骤是只要有高中英文基础的学生就能完成的，但这6个子步骤一旦走完之后，你就发现一篇英文论文已经写完了。而且用这种方式写出的英文论文一次成型，几乎不需要后期令人烦恼的反复返工重写。
- 我提及的写作步骤同样是具有普适性的，和你从事哪个领域研究并无关系，所以不只是理工科，文科、经管类和医学等领域的英文写作同样适用于这种方法。甚至有些不擅长中文写作的同学，也可以使用这个方法。因为这套方法的底层逻辑是人类创造和使用语言的方法，只要你是用某种语言去向别人传达你的想法，那都适用于这套方法。
- 【合.文】 步骤的6个子步骤简述如下（以下以研究性论文为例，并不适用于综述，综述的写作方法参考科研论 【合】 章节中的综述部分）：
- 【合.文1】 在文献库中选出需要摘录文字素材的文献。如果时间很紧张的话，那么10篇以内就够了。如果时间宽裕的话，一般也别超过25篇，25篇已经足够了。文献选择的方法参考科研论的 【合.文1】 章节。
- 【合.文2】 复制选出文献中指定区域的文字，形成1号文件。
- 【合.文3】 对1号文件中的文字，以句子或段落为单位，进行标签化操作。
- 【合.文4】 基于1号文件生成2.1号，复制2.1文件生成2.2号文件。这个步骤很简单，用程序就能完成，如果不会写代码的话，手工操作也行。
- 【合.文5】 基于2.2号文件，对标签和内容剪切，生成2.3号文件。先前在1号文件中形成的标签，在2.3号文件中，我们会将其依照一定的逻辑重新排列。
- 【合.文6】 基于2.3号文件，你只要通过做选择题的方式，就可以写出论文中的每一句话了。因为这份2.3号文件一方面告诉你每一句话、每一个段落应该表达什么内容，另一方面会告诉你如何组织英文表述去表达出你所应该表达的内容。
- 同时通过比对Checklist文件，你可以避免投稿中常见的90%以上的错误，这样可以尽量降低你投稿的被拒稿率。
参考时间：
- 以上【合.文1】至【合.文5】五个步骤的参考用时为1周，其中：
- 【合.文1】和【合.文2】步骤耗时1~2天
- 【合.文3】步骤耗时约3天左右
- 【合.文4】步骤耗时半天内
- 【合.文5】步骤耗时2天左右
- 【合.文6】：步骤全程大约5-6天。前言耗时2天左右，结果与讨论部分耗时2-3天左右，投稿耗时1天内
- 综合以上6个被我分解后的子步骤，你可以看到，当你获得研究结果后，基本上两周时间就可以将稿件投出了。而且这是考虑你第一次，还未积累过相关的文字素材库，即 【合.文1】 至 【合.文5】 这5个步骤从来没走过。
- 如果是你第二次写作的话，由于你已经走过 【合.文1】 至 【合.文5】 步骤，已经有了相应的文字素材库，所以总写作耗时还可以减少接近一半的时间。
- 如果你时间特别紧张，或者五步法到后期应用的比较熟练的话， 【合.图/表/公式】 与 【合.文】 这两个步骤是可以同时进行的。
小结：
【合.图/表/公式】 相当于是获得写作论文需要的“干货”， 【合.文】 步骤则相当于干货获得之后，组织文字去描述这些干货，从而向读者清晰阐述我们对于这个领域的学术贡献。
- 4.2层资源：
- 4.2层通关标准：
- 论文中没有checklist清单上的错误
4.2层
模块化工具1.3：消除读文献误区
- 我非常不建议漫无目地读文献。
- 我被问到的最高频的问题应该就是关于怎么读文献，包括你在学生时代听过最多的词，可能也是关于读文献，似乎万事不决都是读文献。比如你想不出思路，说你文献读的不够多；做不出实验，说你文献读的不够多；写不出论文，还是说你文献读的不够多。
- 似乎万事不决都是读文献。
- 但到底怎么读文献呢？一篇篇地看和所谓的认真做笔记么？
- 要知道天下的文献目前已经浩如烟海，而且每天还在爆炸式的增长。同时还存在大量噪声信息（比如无法重现的实验，无法复现的代码等）、错误信息。有的人可能好奇，论文不是要审稿的么？怎么会有错误呢？你们可以百度自行搜“哈佛 心脏 干细胞”，或者“贝尔实验室 舍恩”，后者2年时间就发10余篇NS论文，而且都是正刊，在当时看来，都属于牛单位、“牛人”吧？
- 又由于叙述谬误的存在，针对某一个事实的解释，可以有至少成百上千种自圆其说的解释，但只有一个是真相。而且那些倾向性搜集结论去支持自己观点的行为导致这些真相信息更容易被淹没在海量的噪声中了。
- 而且随着人工智能的加持，噪声和错误信息增速会远甚以往！你想要有什么样的观点，AI就能输出什么样的论证给你，而且这些论证的逻辑都是高度严密自洽的。
- 此外，由于遗忘曲线的支配，即使我们精读了一些文献，如果不及时回顾这些文献的话，也很快会忘记。
- 所以那种一篇篇地看文献做笔记的方法，我个人觉得挺难适应目前这样一个人工智能加持的信息爆炸时代，比如：
- 读了这些文献，我们就能找到idea了么？
- 就算找到了idea，已经发表的文献那么多，会不会我们的idea已经被别人报道了？
- 而且基于文献找的idea就一定能做出研究么？
- 做的这些文献笔记，不会忘记么？尤其是等你文献笔记做到比如第50篇的时候，你还能记得第1篇的笔记吗？
- 就算这些文献笔记不忘记，在我们接着的研究工作中能被用上吗？
- 用AI帮我们提炼文献内容，这就算高效了么？我们真的需要接受那么多信息么？这些信息都和我们找idea、做研究和发论文有关系么？如果没关系的话，我们为什么要读那么多信息呢？
6种输出！
- 所以我们还是以终为始，我们读文献的目的到底是什么呢？针对研究生而言，我觉得不就是以下三个目的中的一个或者多个吗？
- 目的1.1、 你不知道自己要干嘛，你希望通过读文献来找到开题思路，启发idea；
- 目的1.2、 你知道自己要干嘛了，但是不知道具体怎么做（包括在做的过程中遇到问题）。所以通过读文献来设计出具体研究方案；
- 目的1.3、 你知道要干嘛，做出来了，你要把做出来的这些研究结果发表论文。
- 针对青年教师，我觉得目的不外乎如下：
- 目的2.1、 同样涉及开题、选题、启发idea，只是不单单给自己寻找idea，还包括给整个团队的成员寻找idea；
- 目的2.2、 学生或者自己的研究遇到困难，通过读文献找到解决办法；
- 目的2.3、 申请项目。
- 如果不是以上目的，我们为什么要读文献呢？但如果为了达成以上目的，一定要一篇篇地来读文献么？我觉得完全不是的。
- 所以很多学生问应该怎么读文献，《科研论》中怎么找不到一个专门的章节是讲怎么读文献的呢？
- 这是因为根本不需要这么一个章节！
- 如果你找不到发表论文的思路（目的1.1、2.1），那么科研论五步法的 【搜】【聚】【分】 步骤可以帮助你自然就涌现大量发文思路。
- 如果你不知道怎么设计具体研究方案或者研究遇到困难（目的1.2、2.2），那么科研论的 【验】 步骤中，提供了第一性原理思考方式、精准信息搜索、借鉴编程中的debug（最早是计算机排除故障的意思）等具体实操方法，帮助你解决研究中的困难。科研论的 【合.图/表/公式】 步骤中，提供了设计论文完整研究方案的实操方法。
- 如果你已经获得了研究结果，想将它们写成论文（目的1.3），科研论的 【合.文】 将写作拆解为6个高中英语基础的学生就能完成的动作，这6个动作一旦做完后，你的论文就自然有了。中文论文也可以用类似的方法。
- 有了以上五步法的基础，就可以完成项目申请（目的2.3）相关的动作。
- 既然以上目的我们都能达成，那么为什么还要单独一个章节去教怎么阅读文献呢？或者说为什么要把时间单单花在读文献上呢？为什么不可以用一种更高效的方法“读”完文献就能出思路、“读”完文献就能知道怎么做研究，“读”完文献就能发论文呢？
- 以上我提及的6个目的，其实就是对应六种输出。 所以科研论的五步法是一种读了就要有所输出的“以输出为导向”的使用方式，它具有如下特点：
- 摈弃逐行阅读模式： 彻底摈弃逐行阅读文献的模式，而且不需要在文献上记任何笔记。
- 输出导向的现学现用： 针对容易遗忘和身处信息爆炸的时代，科研论提出的是无输出不学习的模式。
- 首先根据我们以上说的6种输出，明确你当下需要输出的内容是什么。明确后，打开科研论中相应的说明部分，一边看一边就时刻想目前这个操作和自己的输出有什么关系？当某一阶段的动作做完之后就形成自己的输出了。
- 比如是找开题思路、找idea的阶段，在执行 【搜】 步骤时，就会产生不少朦胧的idea，此时你可以在一个文档中先记录下来（这就是输出），一方面避免打断你当前的操作，一方面避免你操作完后，忘了当时想到的这些idea。当你操作完 【分】 步骤后，仅仅浏览这些文献库的标签，就会自然浮现甚至涌现出大量idea。
- 做研究阶段，需要输出的是研究方案，即如果你想发表某篇论文，到底需要做哪些研究？这些研究分别又需要在什么样的条件下开展？如果研究遇到困难，则需要输出的则是一系列调整后的研究方案，以帮助你排查问题，解决困难。
- 发表论文阶段，要么输出文字素材库，要么就是码出一句句你想表达的话。
- 而且通过以上方式，我们可以对几千篇文献进行吞吐处理，当然别误解成我们可以阅读完这几千篇文献。之前已经说过，如果我们只是为了获得选题、完成研究和发表论文，并不需要按照传统方式逐行阅读完那么多文献。
- 此外，采用这种方式，即使我们忘记了看的一些内容也没有关系，因为我们已经得到了我们想要的输出也就是是阶段性成果（获得选题、获得研究方案、获得论文）了。就算忘记了，又如何呢？
- 但这里有一个度也需要把握，这种输出是无止境的，所以你要给自己设置一个输出的上限，比如说找到了5个idea，那么就可以暂停这个动作，执行五步法的下一个步骤了。而不是永远觉得下一个idea会更好，无休止地找下去，因为按照这套方法，你想找到10个甚至100多个idea都是可以的，但这样会导致你卡在某一个环节，迟迟不往下推进，深陷汪洋的信息海洋中了。
- 研究方案和写作环节中，我同样会提醒大家这种上限的设置，避免在某个环节中纠缠过久。
- 如果是初步使用五步法的新手，我建议你先尽快把整个五步法的流程走通，明白它设计的底层逻辑后，你可以进一步提高你输出的上限。
- 概括起来就是“现用现学，不用不学，学的同时立即伴随输出！有输出后，立即推进下一个动作”
- 回归大脑天然的学习原理： 这套方法再也不让大脑记忆各种知识点、套路方面的东西，纯粹通过高速筛选并整理出特定信息（包括但不局限动作库、语料库）投喂大脑（训练大脑神经网络），并明确告知大脑所要输出的内容。
- 学习不是目的，学习甚至都不属于有效输出，只告诉大脑我要学习，这会使得大脑处于“失焦”状态，非常容易罢工。科研论提及的6种输出最终都是指向顺利毕业或者毕业后完成某项任务。
- 通过这种方式，我们也可以限制海量噪声信息对大脑的冲击，避免破坏大脑的深度思考能力。
- 以动作带动理解： 如果你暂时不理解文献中的某一句话、某一段话，也不用纠结，先按照五步法中的步骤继续推进操作，等操作完毕后，你会发现就算搞不懂也不妨碍你找到idea、完成开题、完成研究、发表论文和完成毕业论文，而且等你写完论文的那一刻，你就发现自己搞懂了。这就有些类似读书百遍其义自现的原理，只不过科研论文是通过文献的重组让你在短期内能够实现“读书百遍”。
- 所以绝对不是你看懂书了，再去行动。而是直接一边看说明手册（科研论更像是一本说明手册），一边就去行动，你行动完成后，自然就懂了。
- 你可以对照以上特点自查，如果在操作过程中发现偏离以上特点，比如又陷入盲目读文献，但不伴随任何输出的话，那就说明科研论的使用方法有误，此时你需要暂停下来，想想这个时候你读科研论的目的到底是什么？你在读的过程中有没有想着要输出以上6点中的某一点内容？针对你当前需要输出的东西，你应该重点索引书中哪个章节的内容来使用？然后一边读，一边就按照对应章节中的实操说明进行操作，并完成自己的阶段性输出。
- 更多关于科研论的使用说明，参考模块化工具1.6。
模块化工具1.4：消除应试思维的“思想钢印”
- 我经常收到诸如此类问题：
- “我不知道我的实验、论文撰写、看文献一天应该怎么安排比较合理”
- “现在有那么多书籍和知识，力学有弹性，流变，断裂，张量，有限元等等，人工智能有神经网络，机器学习，深度学习，化学有无机有机高分子等等。这么多知识我们应该学到什么程度，怎么样一步步真正理解学懂这些知识，而不是一知半解走马观花。”
- “老师让我做偏微分方程的研究，文献里面的数学公式我看不懂”
- “老师没有布置我具体工作，我不知道具体做什么”
- “老师让我做的东西我做不出，不知道该怎么办”
- “科研论的文字好多，我看一遍要很久时间”
- “我做的东西其他人不懂，或者不愿意和我交流，没有可以讨论交流的同学”
- ...
- 从以上提问方式来看，思维还是停留在高中时代，比如语数外三门功课的复习，我一天应该怎么安排比较合理；我应该怎么学会这些课程，学到什么程度；里面的东西看不懂，应该怎么办；老师没和我说，我不知道干嘛；这本书好厚，我看完要好久。
- 但我个人认为研究生时代不是这样的，而应该完全是以指向问题的输出为导向的，甚至为了让我自己的学生能将这点变为习惯，我在科研论中反复用了有些极端的表述，即“无输出不学习”。
- 关于这么做的原因，是为了让大脑不要处于失焦的状态，回归到大脑最擅长的工作模式上，在模块化工具1.3中，我已有初步阐明，这里不再详述。
- 所以科研论中从来不存在关于一天如何安排做实验、写论文和看文献这样的问题。如果是学生，只会让你问自己如下问题：
- (1) 你知道自己要做什么研究才能发论文么？
- (2) 你想出的某个研究思路，你怎么就能确定是对的呢？万一做了一年后，你才发现出发点就是错的，怎么办？也就是说万一你想的某个idea是不靠谱的，怎么可以让自己尽快识别出。
- (3) 你是否将思维转变为开放的结构了？从而不要将那些激动人心的意外给当成实验不如预期给抹杀了（想想青霉素、宇宙射线的发现）。
- (4) 当你的研究碰到困难后，你知道如何设计一系列研究方案去解决困难么？
- (5) 当你的研究思路验证可行后，你知道自己具体要获得哪些研究结果才能发表论文么？
- (6) 你获得了相关研究结果后，知道怎么写出一篇让人能清楚跟上你逻辑的文章么？
- 接着，我们针对当前要解决以上哪个问题，就使用科研论五步法的相应步骤，去解决这个问题，获得我们当前的输出，输出则是如下的一种或多种：
- (1) 获得一些发文思路；
- (2) 获得可以证实你这些发文思路可行或者证实它们不可行（证伪）的研究方法；
- (3) 收获研究中可能发现的一些意外；
- (4) 梳理出解决当前遇到的研究困难的方案；
- (5) 当发文思路验证可行后，整理出可以将这个思路扩充完整的研究方案；
- (6) 基于上述研究方案，获得系统的研究结果；
- (7) 获得系统研究结果后，整理出一套可供后续高效快速完成写作的文字素材库；
- (8) 基于文字素材库，输出论文的文字。
- 结合五步法中的实操演示，你会发现如果你的目的是要获得以上的输出，那么与开头的那些问题其实并无直接关系。比如不存在一天如何分配实验、论文撰写和看文献的时间算是合理这种问题。也不需要关注那么多书，怎么样能能读懂它们，怎么才算读懂了之类的。
- 针对以上问题和相应的输出，当你需要的输出是idea（即发表论文的思路），那么这个阶段的时间都是投入给与找idea的相关的动作，即 【搜】【聚】【分】 ，而不会分配给论文写作。而且在模块化工具1.3中，我也提到过，五步法中不存在单独的看文献阶段，所以也不存在一天要有多少时间是分配在单独的看文献上这类问题。
- 如果你要验证idea是否可行，那么时间则是投入给 【验】 动作，而不会分配给其他动作上。这个过程中还可能收获一些比你原先idea更新奇有趣的意外。
- 如果idea验证可行了，那么大部分时间则是投入给了 【合.图/表/公式】 ，从而获得发表论文需要的系统研究结果，同样不涉及其他事情还需要如何分配时间的问题。有些idea不存在是否需要验证是否可行的过程，那么则可以直接进入 【合.图/表/公式】 动作。
- 类似的，当最终来到了可以写作论文的阶段，我个人倾向于是集中在一到两周内使用 【合.文】 的动作完成这篇论文并进行投稿，从而可以尽快进入下一个循环（找idea，验证idea，可能出现意外发现新idea，补充完整idea，投稿）。
- 当你发了小论文后，你毕业的事情就不用担心了，你就可以开始考虑先前我说的毕业后的安排了。
- 所以在每天的工作中，我们会首先搞明白自己当前到底处在什么阶段，针对的是什么问题，需要拿到以上的什么输出。而不是说我们这一天怎么分配看文献和做实验上，也不存在要怎么学某个书，学到什么程度这种问题。在模块化工具1.6中也提到，科研论给出的是现学现用的模式，“学”到能正好获得当下需要的输出即可，通过一系列完成动作来带动理解，而绝对不是学懂了，才去行动，是把动作做标准，之后自然就理解了。
- 至于公式、代码、仿真建模看不懂也是我经常收到的很高频的问题。一些同学看到一篇论文后，就迫不及待的去下载全文，然后发现里面一堆公式、代码、模型看不懂，就很沮丧，然后提问说公式这些看不懂，怎么办？说有没有什么书籍推荐之类的。
- 我觉得这同样是属于提问的方式本身导致了它是一个问题，就是他把目标仅仅定位在看懂公式，而不是说发表自己的论文或者说对领域做出某个小贡献这个动作上。基于被局限的认知，他会认为如果公式看不懂，整个事情就卡着无法推进了。
- 碰到这样的同学，我会问他这么几个问题：
- （1）你大学本科4年都在学数学（比如线性代数可能就要学个一学年），然后也没看懂这个公式，那现在你的时间更少了，再重新系统的不加选择的学一本所谓的推荐书籍，可能就得花一年了，那你还有时间做自己的研究，处理毕业相关的事情吗？
- （2）你怎么确保你想学习的那篇文献里面写的公式是对的，万一是错的呢？而且就算这个公式有出处，引用了别人文献，也不能证明这个公式就是对的。
- 尤其是信息爆炸的现在，大量机器推导生成的公式也在爆炸式的产生。人力在不借助软件的情况下，去推多步骤的公式是有一定甚至相当概率出错的（连做基本的加减乘除运算，人在不借助计算器的情况下都会做错，何况公式推导）。
- 我有一次审稿，看到一长串公式，因为作者前后的推导工作也都是略掉的，我也没有办法判断这对不对，但从里面的符号来看，我感觉作者那个正负号写反了。但同时这个公式又引了一个文献，一般人到这里也就不会再继续检查了，想着反正既然都引了文献的，那不会错了。那我就打开这个被引的文献一看，发现文献的公式形式是和作者写的一样的。那一般人可能看到这里也就结束了，但是我用 【搜.钓鱼法】 直接去搜了这个公式，发现这个公式是出自一本书的。然后我就去看这个书里的公式，发现作者的符号果然搞反了。也就是说就算他引了某一个文献，你也不能以此确认，他就没写错。
- 而且有的时候书也会写错，因为有的书可能也是引用的别人的文献，然后别人文献有错误也被跟着引用进去了。
- 有少数读者可能会觉得奇怪，既然有问题，为什么还能被发表呢？这里面可能的原因相当多，随便假设一种。比如虽然某人可能在写作时，由于笔误或者其他原因，导致文中显示的部分公式有错误。但是他实际上还是借助软件运算和输出结果，而软件中的运行结果没有错误（比如软件中只要有求解诸如偏微分方程之类的功能，那一般不会出错），所以他也没有检查出自己文中写的公式有瑕疵或者错误，而审稿过程中，也不是所有公式都有机会被一一仔细校对和再次验算的，所以最终有可能被发表出来。
- （3）就算每个公式看着好像是正确的，你怎么知道公式和公式之间的推导过程也完全是正确的呢？要完全不出错其实是非常难的。我有次在网上无意浏览到一篇文章说爱因斯坦也有在原始的投稿文件中出现错误的公式推导（被期刊编辑发现，当然我没有条件进一步核实，无法确定该消息真伪，你们也可以自己百度看到这篇文章），有些人号称证明了极其难证明的数学猜想，但其中有些后来是发现他的推导过程有错误。即使是那些很简单的重复步骤，只要次数一多，比如100个、1000个步骤操作下来，我们基本都会犯错的（比如高考数学满分150，我们大部分人都做不到150），何况还涉及这种复杂推导的。
- （4）就算有不少人号称自己的公式很正确，以此优化出来的算法很牛逼。但有的人只给了关键公式，没有给出详细的推导过程，也没有给出详细的代码，你怎么知道基于他的公式优化出来的代码真的能跑出更好的输出效果么？你看到的只是他作图做出来的结果，但一手数据真的是这样么？
- 也可能是他公式确实都是对的，推导也确实都是对的，但可能是通过特定样本拟合，或者借助了“调参”等手法，在真实世界中，也许是“跑”不到那么好的效果的。
- 我还可以提出更多的诸如此类的问题。所以就算看懂公式，离最终发表论文还差了十万八千里。那代码看不懂也是一样的道理，我这里就不重复说了。
- 所以看到这里你就会明白了。你想搞明白公式的这篇论文是不是靠谱都还不一定呢？如果你一头扎进去，很可能浪费了很多时间，但得不到什么输出。所以很简单的方法就是，是骡子是马拿出来遛一遛，即直接去“复现”，先别管他公式什么意思，代码什么意思。记得我反复提到的，用行动来带动理解，只要你去做了复现这个工作，无论你是复现出来了还是无法复现，都可以极大地帮助你理解原先你看不懂的那些东西，而不是处于应试思维的模式，继续去读更多你可能看不懂的书，却不去亲自实践下。
- 当然有人会说我连公式代码都看不懂，我怎么复现呢？这个在科研论的 【搜.钓鱼法】【验】 章节中还会提及，你要复现一份工作并不意味着你首先要看懂他们的公式、代码等，恰恰就是在你看不懂的情况下才要进行复现。
- 也就是说因为你看不懂才要复现，你就是要通过复现来帮助你理解。如果真的你瞬间就能明白那些公式代码的含义，那你其实也没有必要去复现了。
- 所以刚开始，并不需要我们看懂公式代码等，我们先去把这个文献中涉及公式的代码包、或者仿真建模给运行出来，也就是复现出来。等东西能跑通了，是骡子是马知道了，如果确实如文献中说的效果不错，我们随后再“切块化”地搞懂每个模块的代码或者公式或者仿真建模的作用就行了。
- 何况现在也已经不是让你在纸上一行行地手推公式或者手工写模型的时代了，你看不懂的那些公式代码模型等，其实最终也是基于要运行某种软件，对这个软件输入一些参数，来实现输出的，所以你其实只要学会如何使用某个软件，可以重现出你想参考的那个文献的效果就可以了。
- 至于如果你说这篇论文不给你代码和完整的公式验算过程，或者没有提供完整的建模参数，你没法复现，那么你就换一篇即可。现在每天海量的文献被报道，总能找到对你参考价值大的（ 【验】 章节会说什么是参考价值大的），且又提供源码的文献。
- 所以我们可以找那些有代码、能复现的论文去做，复现不出来就继续更换，直到换到可以复现的。那如果你说找不到这些文献，除了在一些包含源代码的网站中搜索外，还可以用 【搜.钓鱼法】 的方式去搜索，已经有不少同学反馈用这种方式找到可以复现的文献了，他们在没有看 【搜.钓鱼法】 的案例之前，也说找不到此类文献。
- 比如做偏微分方程的一些研究，确实在论文里你会看到大量让你感到头大的公式。但同时你也会看到这些论文中会给出一些运算结果，你要知道这个数据图表上的运行结果大部分情况下不是他一个点一个点手工算出来的，也是用软件算的。所以就算你暂时看不懂这些公式，你只要能学会用这样的软件，也能做出类似的效果就行了。
- 比如公式推导这块，很多都已经借助一些软件来完成了。最早期的MATLAB，包括Mathmatica都可以推公式的，可以帮你解读出来公式是什么意思，每个字母的物理量是什么意思，或者数学意义是什么，然后下一步你想得到公式推导的结果，软件都可以帮你推出来。
- 此外，现在还有一些Machine Learning（机器学习）可以做类似的工作，机器学习已经可以理解、解读公式。
- 甚至我觉得这样的问题应该也有不少人也在研究，而且本身也有发表论文的价值。比如会不会有一些完全基于人工推导的系列公式，大部分人很难检查出错误，但是机器学习或者大语言模型可以识别出推导过程中的错误。
- 所以你一旦做了基于某个工具去做复现这种操作，无论你复现得出还是复现不出文献中的结果，都会对你的工作有很大的帮助。如果你参考了文献但做不出，那就说明这篇文献提供的源码还不够完整详实。如果这篇文献本身是很有意义的，那你将来提供一个可以完全让人复现的源码，都对领域有很大的贡献，因为别人就能够基于你这篇文献复现出来了，他们就可以在此基础上继续提高，从而共同推动这个领域。而且一般情况下，他们也会引用你的文献。
- 如果你复现过程中，发现文献报道的东西有错误，那同样要恭喜你，你告诉大家如何把这个东西弄正确或者单纯基于确凿的证据指出这样的方式做的是错的，这其实也能发论文。比如我当时在《科学研究与论文写作》一书中就说过的关于HIV病毒的案例。因为你同样对这个领域有贡献，你发现前面有个坑，你告诉后人不要踩到这个坑里。
- 如果你能复现出来那也很好，你就可以在这个基础上再往前一步走到自己的论文方向。
- 又比如做仿真建模等，确实有少部分课题组会从底层的有限元算法开始一行行的写起，但是更多的是会借助类似Comsol、Ansys之类的有限元模拟软件。所以你只需要知道怎么使用这些软件去复现出文献所报道的效果就行了。有一些涉及仿真的文献，会公开它的建模参数。大部分有限元软件也会提供案例库，其中会提供一些可以让你运行的典型模型让你运行熟悉这个软件。所以你要做的是把是把这些参考模型拿过来，放到软件先去运行下。
- 说白了，软件有了，工具包有了，剩下你的动作无非就是输入边界条件、体系的参数，剩下的全是软件自己在运行了。如果有人说自己的电脑不行，算力不够，跑不动之类的，那可以考虑租服务器、工作站等，或者你们学校可能也有计算中心，或者课题组也有计算平台。
- 相信我，你跑完之后，你对为什么这样建模以及这些建模的参数就会有更深刻的理解，比你单纯先看懂书，再去运行软件的效果要好很多。当你复现出了一两个模型，这个时候你再去看书，你会发现原来有一些你一直不理解的地方就能理解了。
- 另外如果你说你想参考的文献没有提供模型参数给你，那也没事，先前也提到，现在天下文献这么多，你换一篇就行了。总有文献或者总有书会提到，包括这些软件本身都会给你提供一些案例库，刚开始你不熟悉的时候就先去把他们有的经典案例库给跑出来就行了。
- 还比如还很多做算法模型的，比如眼下时髦热门的AI模型等，如果你只是一味地浏览、但不去运行这些代码，你可能光是理解完这些代码都需要很久的时间，而且大概率是很多代码看不懂。但你如果只是说去尝试把某个代码包运行出来，先看看效果如何，这个可能一两天就行了。而且在此期间，你会有其他收获，比如也许发现这个代码有bug或者不完整，根本跑不通。那你想想，如果你之前都不尝试运行这些代码，也就是不去尝试复现，直接去看代码，不是相当于把时间浪费大量的时间浪费在一个本身就有错误的代码上了吗？直接去硬啃公式也是类似道理。
- 所以你要相信自己的大脑，相信自己的身体，你想一想你是什么学会说话的，我想没什么两三岁孩子是先去“啃”了语法书，才学会说话的，而是先去做模仿别人做了“发声”这个动作，然后再从外部的反馈中（人家听没听懂我要说的内容？），逐步才学会说话的。
- 公式代码算法仿真建模等等看不懂也是类似的道理，你先去想办法“做”（我一直重复的复现就是做，而且就是模仿前人已有结果），哪怕你刚开始完全不懂，做出来的结果也很变形或者压根没有结果，那也没关系。就是通过这样一个不断试错的过程，大脑自然而然会开始理解应该怎么做才能做好。即使是写语法书的这批作者，他们也不是先发现语法规则才知道怎么说话的，而是先去大量说话，然后又听了别人大量说话，最后从大量的语言表述中发现这个表述存在某种语法结构，然后才总结出书的。
- 所以其实我们为什么会普遍觉得公式和代码很难，就是因为我们学习这些东西的过程中完全脱离了真实环境，我们没有去用它，没有用的东西其实是很难理解、很难学会的。
- 只要你动起手来，无论这个结果是好是坏，或者让你还是感到迷茫，你都会有收获，但如果你迟迟不动手，只是单纯的让大脑漫无目的的去硬啃这些看不懂的代码公式等，可能就什么收获都没有，何况你硬啃的这些东西其实也有一定概率是错的。
- 我现在教你的方法就是你可以先囫囵吞枣，不求甚解，尽快先用起来，在用的过程中自然就会搞明白它的功能是什么（类似读书百遍，其义自现）。
- 而且更重要的是，最好能试图想想，为什么有人会想出来这样的公式，他是怎么想到的，从来没人教过他，他是怎么想出来这个公式的？而为什么其他人就只能去试图理解甚至去背默他的公式，我觉得这才是更精髓的。不只是说你能不能看懂公式，能不能推导。
- 复现除了能帮助你理解你原先晦涩难懂的信息，至于复现为什么还能帮助你找到自己发表的论文思路，将在《科研论》的 【搜】【聚】【分】 讲解。此外，如何通过复现来帮助你完成一篇论文发表并最终帮助你理解原先不理解的内容，我们将在 【验】 和 【合.图/表/公式】 章节详细提及，这里只是先告诉你这么一个概念，尽可能使你能够摆脱应试思维模式的思想钢印，能够明白世界上并不是只有这一种学习方式。除了单纯用书本来帮助你学习，也还要多多依赖实践来帮助你学习。
- 我再举个我读书时候的例子，以帮助你举一反三，我当时有个课程作业是涉及神经网络算法和遗传算法，而且还涉及两个结合在一起。而且期末了，肯定还有其他许多课程作业需要提交，那我如果从线性代数、矩阵一个个底层公式搞起，肯定也没那么多时间。刚开始那一长串关于神经网络的公式算法推导，其实我也看不懂。
- 所以那时的话，我记得还是用Matlab的，Matlab就有一个神经网络算法和遗传算法的工具包，你只要知道怎么运行这个工具包，给这个工具包输入哪些参数就好了，而且刚开始吃不太准参数设置（比如需要几层网络，权重、阈值等）也没事，你就先按照自己最基础的理解输几个尝试下即可，随后在“出错 -> 调整输入 -> 再运行 -> 直至能成功跑通”的过程中，其实你自然而然的就会对这个算法有更深的了解，然后也会更理解别人说的当前算法目前存在的一些问题以及怎么修正。
- 我并没有从底层的这个代码包去一行行看它代码、一行行看它公式，因为毕竟就那么一两周就要做作业了。
- 而如果从什么线性代数学起的话，光这东西就得学一学期，何况你两周后就要交作业了。
- 而且现在或者未来也不一定是过去这种100%只能依赖自己手工纯推导的时代了，比如机器学习也能理解公式推导，Mathematic包括其他工具本身也可以帮助你理解公式、推导公式，我觉得更重要的是你擅长使用这些工具来获得你要的输出。比如那些很复杂的运算过程，你是相信计算机算出来的，还是你在草稿纸上比划出来的呢？当然别以偏概全，我不是说你彻底放弃自己的推理计算能力。
- 此外，再次提醒不要以偏概全，我这里长文叙述，针对的是已经到了研究生阶段，看了一两个公式就说看不懂的这些同学，所可以采用的方法。并不针对大学本科已经受到系统训练，能看懂公式、代码的那些同学，因为我的科研论更多的面向的是最为基础的、觉得缺少指导的这部分人群。甚至还有一些是尚未接触过大量公式、代码的本科生，那用了这种方法就可以最快的速度直接以应用为导向进行输出。
- 继续围绕这个话题，进一步延伸下。
- 工科领域有时候也会出现类似的这么一个情况，就是我们不理解某个事物，是因为这个东西还没被造出来。如果这个东西造出来了，我们就能更好地理解这个事物。当然很多纸上谈兵的或者只看教科书、没有结合实践的会很难理解这个现象，他们会觉得你连原理都不知道，你怎么能造得出来这个东西？
- 这就是被应试思维给禁锢太久，忘记了这个真实世界到底是什么样的了。你想想飞机是怎么出现的？蒸汽机是怎么出现的？
- 实际上，经常是一个偶然的现象被发现之后，工程师就想着把这样的现象做出某种机械结构，以实现某种功能。是这个功能实现了，比如飞机飞起来之后，才有很多人去研究它为什么能飞起来，才出现空气动力学这个学科，而不是说莱特先上了一学期的空气动力学课程才设计出来了这个飞机。如果不是他们先把飞机飞上天，都还不会有空气动力学这个名词。
- 蒸汽机也是同样的道理，不是说我们先有了热力学方程，上了一年热力学方程的课程，推导了一系列公式，才有了蒸汽机。是有了蒸汽机之后，不断捣鼓这个东西后，大家才发现了一些规律，才知道了一些热力学原理。要知道在还没上热力学定律课程前，已经大量劳动者发明和改造纺织机了，工业革命就是在这些实践者的实践中发生的，而不是坐而论道的这批人指导他们创造的。
- 要玩好一个游戏，最好的方法就是直接扔给你这个游戏去玩，一边玩一边再来说游戏规则或者遇到问题后再来翻游戏攻略，而不是先看一通游戏攻略再去玩游戏。如果等看完攻略再去打游戏，当时攻略说的内容也早忘了，而且在游戏完全没看到的情况下，你看那些攻略就会觉得文字晦涩难懂，像在看天书一样。
- 包括《科研论》在内测过程中，也发现读者存在两极分化。有不少人反馈使用下来效果非常好，比如大量人会提到第一次发现原来还可以这样做。但也有一些人就觉得里面的东西太多了、看了记不住，不知道怎么划重点、能不能概括一下等等，这些就还是陷入了应试思维的刚印了。如果用应试思维的方式打开科研论，那科研论只能是本厚厚的纸转头，毫无用处了。
- 这和游戏攻略非常像，游戏攻略的说明文字也特别多，你想想你是怎么使用它们的？你不可能在还没打游戏之前，就把这个攻略从头看到尾吧？你是只有在开始打游戏时，才会按图索骥地去寻找你需要看的部分，并把它们应用于你游戏中正在攻略的部分，至于那些你还没攻略到的部分，其实你是不会去看的。
- 而且我发现个非常有趣的现象，觉得科研论非常有用的这批读者，你会发现他们其中不少会提及“使用”这个词。但一些不太理解的读者，他们就会出现常规的“看”这种词。
- 类似的，我们不大会说我们“看”游戏攻略，我们大多也是会说“用”游戏攻略。在科研工作中，也经常是这样的操作，使用资源，而不是传统意义的去仅仅阅读浏它们。
- 所以你要相信自己的大脑、自己的身体，就是因为你看不懂这些代码、仿真、公式等，你才更加需要先去想办法将他们复现出来，复现的过程中，自然就会逐步加深理解，而不是反过来，先不去复现、不去实践这些代码模型的效果，直接试图一行行的去“啃”懂它们。
没人可以交流也是正常的
- 所以，如果你以后也遇到了类似的情况：“我做的东西其他人不懂，或者不愿意和我交流，没有可以讨论交流的同学”，也知道该如何面对了。
- 研究生时代，并不是先发给你书本，再出一堆题目给你，让你在固定的框架中解题，看考分如何。而是完全交给你自己探索未知领域了，甚至你就是那个要创造书本、提出问题的人了。
- 所以有人讨论当然好，没人讨论也是正常的，毕竟我们已经进入一个无人区了，这么想想也很激动人心吧？！
- 当然，没人可以讨论就不代表不可以用一个科学的研究范式解决你遇到的问题了。研究生能遇到的问题，无非就是：
- 不知道自己要做什么（2层）。当然有些同学本身就会有那种觉得自己特别想研究某个东西的感觉，没什么理由，那就更棒了；
- 知道要做什么但做不出（3层）；
- 做出来了但不知道怎么写论文（4层）。
- 所以我根据你所处的层数，提供了相应的“工具包”（见x层资源和通关），你只要拆开相应的工具包对照解决问题即可。
- 想想看，牛顿疫情3年关在家里，不也写出了微积分？牛顿的大脑和你们每个人的大脑也没多大区别，要相信自己的身体，我们能活下来，在这里打字，都是上亿里选一的概率。
- 而且你这个领域肯定也有同行在研究的，他们的报道、他们的论文都可以转化为《科研论》中提到的文字/图表素材库供你学习的，你也并不是完全孤单的。
- 而且其实还有比你说的无人交流更艰难的模式。那就是但凡有交流，别人都说你是错的（这种真还不如无人交流）。比如你以后可能会听说或者接触到这样的案例，一位新人刚求学或者刚工作，只要前辈或者同辈和他交流，别人必定说他思路是错的，是不可行的，尤其你如果处于未知领域探索的时候。想想马斯克刚开始推进自己想法的时候，有多少人嘲讽，达尔文的物种起源刚面世的时候，也是面临一大片反对之声。
- 毕竟“真理只是在少数人手里”，波尔也说过“新理论被接受了，不是因为反对它的人改变了立场，而是因为反对它的人都死了”。那你想想这些提出更接近真理观点的人，当时是种怎么样的心境？不仅无人可以交流，而且无法被主流人群理解。
- 所以，适当了解一个更艰难的案例，也会有助于你度过当下的阶段。
提问
- 从以上讨论中，我们还能发现一个问题。过去大部分学生接受的训练模式是在已有的框架下回答问题，但是在研究生阶段包括未来的工作中，当遇到一个问题时，首先不是像条件反射般地去立即回答这个问题，而是要考虑有没有更好的提问方式，一旦你提出了这样的问题，原先的问题就不再是问题了。
- 这种问题的重新结构操作你会发现我在多个案例中（比如之后的模块化工具2.6中）也有演示过。
为什么采用口语化的写作方式
- 说到看不懂一些书，其实还可以进一步延伸出关于我反复提及的输出式学习、关于使用大脑的方式。
- 《科研论》内测阶段，我看到一段挺有趣的粉丝间的对话：
- A：“白话太多了，如果看视频还挺不错的，但是写在科研论里感觉信息密度有些低，读起来不通顺。”
- B：“这大概是故意而为之的，读书就像听书一样，通俗易懂，如果用词正式些，会失去一些趣味性和可读性。虽然很多是大白话，但我个人感觉信息密度并不低。”
- 读者B完全道出了我为什么要求自己全程采用口语化方式写作《科研论》的原因，虽然他当时还没看到我写的这部分原因解释。
- 作为从博士生时代就参与撰写项目书的人而言，我显然不是不会使用书面语言。但为什么我通篇都采用这种口语化的手法来创作，确实如读者B所说，是我刻意。而且这也是为什么大部分人读一些东西很难真正读懂的原因，文笔看着挺赏心悦目的，但合上书之后，自己还是不知道到底该怎么做，原因之一就是太过书面语了。
- 纯书面语的东西，它只能利用你的视觉感官。而人类直接要从视觉建立思考是挺困难的，因为听觉才是人类最早学习东西的方式。想想你小时候，是你的父母讲东西给你听，做示范给你看，你才理解的，这个时候你已经掌握了基本的表达，也理解了很多东西，但其实你都不知道这些字该怎么写，所以我们是很后期才建立基于书面文字来学习的方式的。人类也是如此，你想想智人是不是首先通过手势、声音来沟通学习，随后才形成文字的？
- 这也是为什么有些孩童刚开始学习书面内容的时候，会不自觉地把东西读出来，发出声音，到后期才变成默读，到最后才完全不发声能做到一目十行。
- 所以我们经常说读这个词，读书，读书，而不是看书？是要求读出来，带着声音的！让你的听觉系统能和大脑建立联系。
- 看书也是如此，有些口语化的书，你会发现它虽然写的有些“糙”，但你非常容易理解并付诸实施，但有些用词很文绉绉的，你就觉得这人很有书生气，很有才华，听着很有道理，但合上书后，你可能会发现自己的行动和读这本书之前也并无多大差异。所以很多人说知易行难也是如此，读着不费力，但怎么就没法行动呢？
- 你可以试着比较以下两句话：
- 表述A：我不知道怎么写好文章，因为我不知道好文章是长什么样子的。
- 表述B：我的语言组织能力较弱，因为我不知道论文的行文结构、遣词造句和逻辑脉络。
- 是不是表述A更容易让你明确接下去应该如何行动？
- 早期你学习的方式也是要把课本上的一些东西给读出来。所以我个人理解，我们的基因代码设置中本身就是那些不能读出声音来的东西，我们学的习能力吸收能力是会偏弱的。而如果一个东西同时能让你建立视觉和听觉刺激，让你在读的时候感觉耳边好像有这样的声音在讲，这个时候你的理解能力会更强。
- 这也是我为什么尽量要让文字变得口语化的原因，就是试图让你建立起你的听觉通道，因为本来《科研论》就是一个完全以输出（你也可以理解为实践）为导向的操作手册，我希望的效果，就是你使用这本书的时候，就感觉有个人在你耳边娓娓道来告诉你要怎么做，从而让你不在畏惧行动，能动起来，也知道应该怎么动。
- 下面也是另一个粉丝的留言，“简直是老父亲一样的娓娓道来，看着都感动”，她的留言也让我感动，所以更加坚定我采用口语化的方式完成科研论的创作。
- 纵然被人认为此书文学修养过低，我也希望它能用一种真正符合大脑学习模式的方式，让读者能有效根据当下的环境，做出让未来的自己会感谢当下自己的动作。
整体框架和对应输出
- 无输出、不阅读！
- 无输出、不阅读！
- 无输出、不阅读！
- 当你打开科研论的时候，一定是要带着某种输出的，理想的状态是看完某部分的时候，也就获得了你需要的输出。
- 所以你如果都不知道自己现阶段需要输出什么，那么就首先依次浏览完模块化工具1.1、1.2、1.3，相信浏览完毕后，你就知道自己需要输出什么了。这里再次给出我从过去1000多个问答中梳理出的你可以聚焦的输出，以下输出涵盖了我所接触过的所有问题了。如果你发现有什么输出或者你遇到的问题是以下没覆盖的，也欢迎联系我。
- 针对硕博研究生或者想发论文的高中生、本科生、业余科研爱好者，输出如下：
- 输出1.1 、有潜力发表研究性论文的idea
- 输出1.2 、以最小工作量证实上述idea可行或者不可行的研究方案
- 输出1.3 、在获得输出1.2的过程中，也可能会获得一些比原先idea更为让人觉得激动人心或者觉得更有意义的研究思路。类似本来想去的是印度，结果却来到了新大陆。这种我称之为“意外驱动的idea”。
- 输出1.4 、基于输出1.1中获得idea，在输出1.2中验证可行后，或者在输出1.3中获得意外驱动的idea后，整理出完善的可达到投稿程度的研究方案，并根据这样的研究方案开展研究工作，获得相应的研究结果。
- 如果输出1.1中获取的idea不需要验证环节，那么就直接获得可达到投稿程度的研究方案，并开展工作获取相应的研究结果。
- 也就是说一旦经历了输出1.2后，当进入具体做实验或写代码或搜集实证结果或其他类似具体研究活动的时候，其实并不是茫然的，是已经有研究方案了，类似胸有成竹的。但注意这并不是倾向性的搜集结论，具体在《科研论》系列丛书的 【验】 和 【合.图/表/公式】 章节会详细提及。
- 输出1.3中获得的意外驱动的idea同样是不需要经过验证环节的，因为这是真实世界存在的现象，已经被你观察到了，你只是要搞明白你发现的到底是什么，以及为什么会是这样的。这里给出的是高度索引，如果有些地方你不明白的话，继续往下看，目前你只要知道从《科研论》系列丛书的哪个章节详细查找操作说明即可。
- 输出1.5 、将研究结果组织成研究论文并投稿
- 输出1.6 、撰写并投稿综述型论文
- 输出1.7 、组织论文的返修稿和答复意见（如果需要的话）
- 输出1.8 、撰写毕业论文
- 输出1.9 、组织毕业答辩的资料
- 输出1.10 、做出毕业后的选择：诸如读博（针对硕士生）、职业规划、生活成长等方面的选择
- 针对青年教师，一方面也存在找idea、验证idea和发表论文的需求，那么同样可以锚定以上说的输出1.1~输出1.7。除此之外，还会涉及如下输出：
- 输出2.1 、指导和管理团队
- 输出2.2 、选择职业发展路线
- 输出2.3 、撰写申请书
- 想有所输出，但不一定指向发表论文的群体：
- 输出3.1 、与真实世界互动，解决某个群体广泛遇到的痛点问题
- 输出3.2 、与真实世界互动，提升认知
- 此外，还存在一些会导致你失焦，也就是会让你暂时丧失输出能力的干扰事件，比如觉得自己被PUA、自尊心被伤害、遇到觉得让自己无法干活的烦心事、其他人际关系方面的苦恼等。针对此类状况，在《科研论1》的心法篇同样提供了模块化工具供你参考。
- 所以如果你当下并不需要获得以上任何输出，且也处于舒适的心境，那么建议不要打开《科研论》。
- 而当你需要使用《科研论》的时候，首先判断你当下需要获得上述中的哪些输出，接着明确自己需要索引《科研论》的哪部分资源使用。
- 当你需要 输出1.1 时，见《科研论》的【搜】【聚】【分】章节。打开《科研论2》，你会发现目录中我会标记出了【搜】【聚】【分】等关键词帮助你定位。
- 当需要 输出1.2 时，见《科研论2》的【验】章节。
- 当需要 输出1.3 时，见《科研论2》的第5章选题章节。
- 当需要 输出1.4 时，见《科研论》配套视频的【合.图/表/公式】视频合集。
- 当需要 输出1.5 时，见《科研论2》的【合.文】章节。
- 当需要 输出1.6 时，见知《科研论》中的【合.综述】专栏。
- 当需要 输出1.7 时，见《科研论》中的【合.修改稿】章节。
- 当需要 输出1.8 时，见《科研论》中的毕业论文专栏。
- 当需要 输出1.9 时，见《科研论》中的毕业答辩专栏。
- 当需要 输出1.10 时，见《科研论》中的考研考博职业规划专栏。
- 当需要 输出2.1 时，见《科研论》中的青椒专栏。
- 当需要 输出2.2 时，见《科研论》中的青椒专栏。
- 当需要 输出2.3 时，见《科研论》中的基金申请专栏。
- 当需要 输出3.1 时，见《科研论》中的真实世界专栏、debug专栏、解决问题综合专栏。
- 当需要 输出3.2 时，见《科研论》中的真实世界专栏、第一性原理专栏。
- 当你明确了自己的输出并且打开了相应章节或专栏后，建议一边打开我的说明，一边就是对照着操作你自己的案例。
- 我的每个操作说明都是搭配案例实操的，比如我说打开浏览器，你也跟着打开浏览器，我说在浏览器中输入什么关键词的时候，你也跟着输入关键词，只是关键词换成你自己的课题。比如我说点开几篇文献，从他们的标题中获取中文关键词的同义英文表达，那么你也做类似的操作。比如我说打开文献库，以某种方式浏览前5篇文献的标题，那么你也这样子模仿操作。
- 如果你完全不熟悉，那么你复现一下我的案例也行，即完全跟着我的案例操作一遍也可以。熟悉了后，再把其中一些元素替换成你自己需要研究的内容。
- 也就是说我提供的资源，不只是让你来看的，而是让你动手跟着操作的，你在操作过程中会发现自然而然地解决了你当前的问题。
跨领域案例的使用方式
- 这里会碰到一个相当高频的问题，因为我需要给出非常具体的案例，你才知道到底如何模仿进行实操。否则一旦脱离具体的案例和动作，那又只能停留在每句话读着正确、也很有道理、但无法落地实操的车轱辘文上了。但一旦给了具体案例，势必有些案例，你会觉得和自己的研究领域相差甚远，是不是没有必要看？
- 但绝非如此，即使你的研究领域和我提供的案例大相径庭，也请你耐心跟着做下去，你会发现虽然你“跟练”的是其他领域的案例，但却能解决你所在的研究领域中的问题。
- 你想，我也不是诸如文科、中西医、算法、经管类专业的，但为什么这些领域中一些学生搜索不到的信息我能搜索到，还能指导不同领域的学生找到idea，并最终完成论文发表呢？这是因为我给的案例是高度可迁移的，背后是一个共通的、普适性的操作原理，相关实操动作是可以迁移到你自己的领域中的，包括还能迁移到你未来将要新开拓的领域中。
- 而且为了确保其他领域的研究者也可以完全跟上本书介绍的案例思路，并将本书所说的方法移植到自己的研究领域中，我在讲解的时候也尽量去除了自己的背景常识，将自己模拟为高中背景的学生。这就意味着即使我只有高中知识，也可以通过本书描述的一步步操作，找到开题思路、完成研究、最终完成论文的写作和发表，那么其他领域的你也一定可以移植这一方法的。
- 同样为了便于你理解底层原理和便于上手，我在执行和讲解具体动作时，也尽量避免复杂软件的使用，而且也尽可能减少使用的软件数量。所以你会发现我用的都是一些相当简单的软件，数量也不多，比如主要也就是类似百度这样的通用搜索引擎，文献管理软件，word。
- 所以不要将本书当作一个常规的工具书或手册来使用，就比如只是查看与自己领域相关或者相近的案例，而忽略那些觉得跨度很大的领域的案例。比如觉得自己是理工医科背景的，就忽略文科案例，反之亦然。
- 这本书更适合当作推理小说来阅读。推理小说交代的一些信息、一些埋线是关系到之后的剧情推动的，没有无缘无故出现的信息。比如东野圭吾的小说中也会经常出现一些专有名词，如磁轨炮（《禁断的魔术》书中）、脑机交互（《沉睡的人鱼之家》）等，你不会因为自己是文科生就略过这部分内容而只是选择性的看某些文字吧？那样就会对你理解整个剧情有很大影响了。
- 同样的，你也不会因为自己是理科生就不去关注文学类的信息了，对吧？否则那看书得多无趣呀。比如我某年过年期间在浏览一本社会派推理小说《砂器》，其中出现了“卡美达”三个字，我当时还在考虑不同区域的人是怎么发音表达“卡美达”的，比如方言形式的表达会是怎么样的？因为我觉得这会关系到推理凶手是谁。
- 或者你也可以想象成玩“剧本杀”时，读剧本的过程，其中有些线索卡包括其他玩家的输出都是关系到整体剧情推动的，虽然这些线索卡可能有许多你没接触过的专有名词，比如剧本杀中也会出现不少医学、技术类的背景知识，但你如果因此忽略这些你平时接触不到的信息而只关心你已经知道的信息，那么就会降低整体游戏体验了。
- 所以当你在《科研论》的相关章节中，看到一些专有名词后，你不要畏惧，也不要觉得这和你无关，事实上这就和你有关！一步一步按照我给你的说明，是能够完成实操的，因为先前说了本书给出的是基于高中基础的学生都能够理解的操作模式。你重点关注的是我执行了怎么样的动作，以及是因为什么样的契机让我执行了这样的动作。那些专有名词不会妨碍你理解这些的。
- 你可以尝试先忘掉你的专业背景，就像看一个充斥着专有名词的推理书一样，去跟着理解，一边理解一边对照你自己研究领域中的问题去操作，你会发现，本书中所讲的操作步骤一定可以应用到你的领域中。
- 因为我现在要传授给你的是一种“隐性”知识，这本质就是一种无法通过单纯阅读文字就掌握的一种知识，它必须要基于实践性的动作才能掌握。所以如果全程都是抽象的文字描述，你就不知道到底怎么去做这些动作。所以只有采用非常详细的案例，你才知道怎么跟着一步步地去操作。但一旦采用详细化的案例，就必然意味着这个案例只能匹配小部分人的研究背景，没有办法匹配所有人。
- 本书中给出的这些案例是完全可以迁移的，你只要全程实践完了某个案例，其他地方也可以举一反三使用的。
- 这个问题可以再进一步深入思考下。我始终觉得学科或者所谓的领域其实不存在泾渭分明的边界的，甚至都不应该狭隘的以学科或领域为导向去思考问题。牛顿不会说我是搞物理的，所以我不可以去研究数学或者其他领域的问题。我个人认为更合理的，应该是以问题为导向，这个问题需要我们有什么样的知识和智慧，我们就去学习什么。
- 具体当你进入 【搜】 或者 【合】 步时，我还会有相关的小节提到遇到跨领域案例的使用方式。如《科研论5》的第1章的1.1节、1.9节；《科研论2》的3.3节。
两种极端认知
- 使用《科研论》的过程中，容易出现两个极端，一个是 【极负】 的认知：
- 认为书中演示的案例和你的研究领域差别太大了，所以就跳着看，有些细节忽略或者干脆就不看了。这个认知是完全错误的，我在《科研论》相关章节中还以推理小说、剧本杀、海龟汤游戏等比方做了阐述，这其中也会出现大量专有名词，但你不会觉得这些专有名词和你无关，就直接略过，因为那样你就丧失了推理所需要的关键信息，也就失去了阅读悬疑类书籍的最大乐趣了。
- 又比如觉得自己时间太紧张了，把我的五步法省略了几步，这个认知也是错误的。反而恰恰是时间越紧张，这个步骤越是不能少。因为这套方法就是帮助你在时间极度紧张的情况下完成小论文和毕业论文的。
- 当然《科研论》的字数确实相当多，全系列有至少200万字以上，全部读完这些字要花费很多时间，所以我特别先给出了你可以聚焦的输出，从而限定你每次的阅读范围。而且一旦读完这些内容后，你就自然获得了当下需要的输出，所以投入这些时间也是值得的。
- 比如针对要发表研究论文的学生，你必然是处于模块化工具1.2中描述的三阶段中的某一个阶段，那么你就根据这个阶段的说明，去使用《科研论》相应章节的内容来使用，而且阅读相关章节的时候，必须拿你手上的这个研究课题对照实践，等对照着做下来，你的idea也有了，研究结果也拿到了，文章也可以投稿了。
- 《科研论》产生的契机之一就是类似“救火队员”的那种场景，曾经有一些觉得毕业无望、或者已经延期的研究生，哭丧着脸来找我之后，我为他们生成了这套攻略。有不少临近毕业的、觉得压力到极限的那些学生和在职博士（因为平时工作太忙，之前一直没积累），甚至用了这套方法一个月内就获得了研究结果并投稿了论文。
- 而且不止如此，这些来找我的研究生，甚至他们的研究领域我一开始也是不了解的，先前提到跨度已经涉及了医学、社科经管、算法等领域了。比如我指导过的一位同学，在读期间没有任何论文发表，毕业前的一年多开始求助，他是做ACM（atmosphere corrosion monitor）传感器检测大气腐蚀的，刚开始我连他们那个ACM检测的原理是啥都不晓得。
- 我指导他的过程中，5个步骤一个没少。图片素材库、文字素材库甚至从文字素材库生成论文文字的动作，都还是我当时亲自弄的，但我实际操作的文献数量只控制在5-8篇，最终快速完成投稿并发表在SCI期刊上了。
- 有了第一篇我手把手教他的经验，第二篇他就自己做了，也是顺利发表了，基于这些工作，他的毕业论文也顺利完成了。
- 他做的过程中有提到说感觉整这些素材库很麻烦。一方面，这是他第一次做（因为上一篇是我给他把这个步骤做完了），所以他还没那么熟练，整的比较慢。
- 另一方面，常规认知的写文章就是码论文的文字。但是五步法中，进入写文章阶段后，第一周其实是不会直接开始写论文的，而是做类似准备工作，新人就会普遍觉得这和写论文有啥关系，为什么不直奔主题，而是弄这些看似不直接相关的东西。
- 他是属于比较幸福的，没有跟别人或者其他方式对比过。如果他有很痛苦的一段科研经历，就会知道“麻烦”但是能解决问题，要远远好过看上去不麻烦、但时间过去了很久，结果没收获任何成果，还无法解决问题。何况麻烦也和他当时没有看我这段科研论的使用说明有关，如果仔细对照说明来使用，整个工作是挺流畅的。
- 就像很多人会觉得现在的工作学习环境这里不好那里不好，各种吐槽之类的，好像总是别人家的草地更绿、别人家的饭菜更香，其他地方的月亮更圆。
- 等他真的离开这个环境，被社会“毒打”之后，就会知道他现在所处的环境是多么好了，就上面会说这种方法“麻烦”的在职博士也是类似的情况（他如果看看《科研论》案例集中的其他毕业相关和迷失焦点，就会知道自己毕业是多么顺利了）。
- 但这种问题的难点就在于你不可能让对方明白这点，因为这里存在类似悖论的东西。你不可能和鱼描述清楚陆地行走的感觉，而如果鱼能够在陆地行走了，你也不需要去描述了。只能生活在夏天的虫，你是没办法让他理解夏天的温度真的不算冷了（这方法真的不“麻烦”了）。所以有的时候，我也没法讲太多大道理，只能让你先跟着往下做做看。包括我在写作的时候，也是自己在亲自实践这5个步骤，为了帮助克服一些新人接受新事物的困难。
- 如果你的时间很紧张，你可以将我的五步法中，提到的定量数字除以10甚至除以100去操作（以上我提到的那些一个月内获得研究结果并投稿论文的研究生就是那么操作的），会发现效果也还可以。我在五步法的环节中，也给出了最简化的操作版本。
- 比如 【搜】 步骤中，你可以大幅缩减搜索得到的文献数量，但是不可以没有 【搜.钓鱼法】 、【搜.鲸吞法】 操作，不然遗漏一篇本来可以迅速帮你搞定思路的文献，起码耽误好几礼拜甚至几个月；或者发现你要做的idea早就被人发表了，那文章都可能白写了。
- 又比如文献库贴标签的操作可以只采用 【分.搜分】 的方法，而且处理个几十篇甚至十几篇都行， 【合】 步骤中的文字/图片素材库甚至可以只用5篇左右来构建，但是不可以没有这些步骤。
- 没有这套方法，我不知道其他人的情况如何，根据我这边指导的学生情况来看，他们出成果的速度会比使用这套方法的学生慢上至少1年以上，有的学生甚至4年后还无法取得遵循五步法的学生1年的成果。
- 总之，你可以将我在《科研论》中演示的那些具体数字除以10，甚至除以100来操作。但是无论是否着急毕业，5个步骤，1个都不能少，少了一个之后，你的工作量搞不好会呈10倍的增长。而且工作量成倍增长还不是最致命的，更致命的是可能找不到idea或者找到的idea不靠谱，或者无法获得研究结果，或者写文章时感觉无从下手，写出来后也经常返工。所以越着急，越不可减少步骤数量， 不减少步骤反而是快速毕业的关键 ，但步骤涉及的定量参数上可以除以10，甚至极端下除以100。
- 因为我所讲的是一种通用型的研究范式，这个研究范式是适合至少目前的人类形式（或者人类 + AI形式）探索目前我所接触过的未知领域，但是我又不可能将这个研究范式在成千上万的领域中都演示一遍，所以我只能选少数代表性的几个跨度很大的领域进行演示，但并不意味着就不能迁移到你的领域。
- 我相信一定是可以迁移的，这就是为什么我虽然是材料领域的，但是已经有很多不同专业、不同研究领域（涉及医学、生态、文学、社科、经管、芯片算法等等）的同学都已经有成功应用的反馈了。
- 还有一个是 【极正】 的认知，同样要修正：
- 既然看到那么多不同专业的同学都应用有效，就把这个方法上升到太高的高度了，完全不敢变通，一字一句都照搬这个方法。
- 比如我在案例讲解中以某种方式操作了100篇文献后，开始下一个动作，那么他也一定要操作完100篇才行，但他的领域中可能并没有100篇那么多，其实他可能操作个几篇后就可以尝试下一个动作了。
- 又比如我的案例中，演示导入了6000多篇文献，而他的课题实际上需要几百篇就足够了，但他就觉得自己做的不好，也一定要导入6000篇以上，不然觉得就是和我案例不同，是不是鲸吞的文献少了。
- 我在《科研论》中也提到过多次，其实有的领域，几百篇甚至几十篇都可以达成我们需要的输出。
- 遇到这种情况，你可以这样想，你只要定性上的步骤操作没变形，有些定量上的东西是可以调整的。何况我给出的五步法是带有很大的冗余性，哪怕上一步的动作稍微变形点，也有机会在后续的操作中得到修正。所以以输出为导向，先试着尽快走完整一次流程，先发表出1篇论文，第一篇论文不一定要一味追求比如必须IF 20以上的论文才行。等你五步法流程走完，知道全貌了，下次就可以朝着更高的目标去努力。
- 此外，我为什么要从多个角度写那么详细的攻略，就是发现以上两类极负和极正的认知是广泛存在的。甚至有些向我提问的青年教师也存在这样的问题。比如一些老师经常会问到自己这个本子不知道怎么写，因为没什么人做相关的研究。但其实我执行了 【搜.钓鱼法】 步骤后，都能发现大量的文献报道，目前为止，竟然都还没有例外，所有说找不到文献的那些提问，我都能搜到文献报道。这就是他们遗漏了五步法中的 【搜】 步骤。
- 注意我说的搜索和你以为的搜索，很可能不是一回事情。所以有人很形象地用搜商来表示不同人的搜索能力差异，这个我在《科研论2》中的第3章专门讲解如何提升你的搜商，记得对照实操。
- 其实我在刚工作的时候也面临这样的问题，如果通过阅读参考文献的方式来找idea，会发现不管我找到一个我觉得多么脑洞大开的idea，只要一搜就能发现已经被报道了，好不容易找到了那么几个还没被报道的，也是基本上过了半年一年，就能在Science或者Nature上看到被发表了。
- 想想也是，全世界最聪明的人都在想idea，我的脑子也和他们没什么不同，那我能想到的，大概率他们也想到了。目前没被报道，不是因为我想的idea多么巧妙，很可能是他们正在实验室做，还没来得及被报道。
- 所以我后来痛定思痛，不仅果断砍掉了一个方向，而且再也不以文献驱动型的方式找idea了，我现在给每一个学生指定的idea，完全不是来自文献，而是我自己去工厂、去实地、去产线、去拜访上下游、去病人、去医生身边实锤来的问题，之后就发现这样的问题，倒确实没怎么被报道了。
- 当然这样又会出现新的问题，那些问题没人报道，同样不是因为别人想不到，而是因为去解决这些问题，对他们而言收益不是太大（比如解决这样的问题，可能没法发表在IF很高的刊物上），以至于他们就不去做了。然后你去啃这些硬骨头，可能还会遭遇许多误解，比如觉得你是不是思路不清或者好高骛远又或者忘记初心了，不像个呆办公室的教授，怎么总是在外面瞎折腾。
- 针对我们觉得难解决的问题，我在《科研论2》中的 【验】 章节中也详细实操讲解过，难也是有章法去解决的。喜马拉雅山上的雪，最终也是会奔腾入海的。虽然过程很曲折，但我们也还是可以连绵不绝地去推进解决这些难题的。
- 当然你也不要走极端，也一定要求自己用我的方式来找课题，毕竟我们也受到外部条件约束的，如果你目前还没机会接触实地，那么只要稍微联系真实世界需求，加上对文献执行 【搜】【聚】【分】 操作，也可以找到大量的你可以做的idea的。你可以先确保自己能够顺利毕业，等毕业以后你有了更大的主导权之后，你可以按照你的想法开展相关的工作。
- 以上我说的不走极正，也不走极负，其实是 【理性】【聚】【分】 。但这当然不是容易的，这也不难理解，因为我们从小到大并没有什么课程或者什么训练，是训练你理性看待一件事物的，典型的论证题或者辩论其实就是偏重一点来论证（取偏），因为这种方式容易引起共鸣，比较适合带节奏，毕竟“上下两瓣嘴左右都是理”。典型的论证方式会指导你要么左、要么右，要么兼顾左右，但以上其实往往都不一定符合真实世界运行的情况。
- 我说的不走极负、不走极正，就是目标导向型的以“自由能最小的路径”去达成目标。遵循自然界的规律以指导当下动作，即我这里所谓的【理性】，而非依据某个论证是否有力，逻辑是否严密来支配自己的行为。甚至更多时候，有些人还意识不到当下自己的行为已经受了煽动性但不理性的文字影响了。AI生成的攻略可以逻辑非常严密有力，但无法指导我们做出实验。高赞的帖子也许只是因为撩拨和煽动了你的情绪，基于算法推送规则，获得了大量的认同，但偏离了理性，对我们达成目标无益。我这里的理其实说的是天理，而不是某些人认为的道理。
- 比如关于自由能最小的路径，你想做的东西明明已经有许多人做过了，已经帮你完成了99%的工作了，你只要学习借鉴完成最后的1%就行了，那为什么不先把之前的99%给搜集齐全呢？针对搜集特定信息，极正的操作就会导致信息过于泛滥，很多不相关的信息（甚至包括错误的、伪造的、噪声的信息）也都在处理，这样显然会浪费时间，产出也很小。而极负的操作又会出现过于简化，拿了一两篇并不相关的（但他以为相关的）文献在干，这同样最后会浪费时间，并导致无效产出。
- 所以大自然“教”我们的方法就是鲸鱼先把一大口海水都吞进来，这其中会有符合进食需求的生物，并混合有不符合进食需求的生物或其他东西（对应《科研论》的 【搜.鲸吞法】 操作），随后通过快速筛选机制（对应《科研论》的 【分】 操作），留下其中符合进食需求的生物，快速吐出其中不符合进食需求的生物，即所谓的鲸吞法。
- 而极正的操作是什么都吃，什么都不肯放，生怕遗漏什么重要信息，结果吃了自己无法消化的东西。极负的操作则是逮着一个小虾小鱼就开始吃了，但吃的东西的能量甚至都无法弥补一开一合所消耗的能量，还会增加不必要的损耗。
- 再次说明《科研论》是操作手册，不只是让你看的，是让你用的！我写这么多只是为了让你的操作更快，有时候我写了几万字，你可能操作只有半天的时间，比如我重点演示的检索案例就是这样，我自己操作其实只有15分钟，但是我为了让你知道这15分钟的操作细节，让你知道我为什么会想到要这么做，从而让你可以迁移到自己的研究领域中，我给出了操作背后每一步的思考，因此我需要用十几万字的篇幅给你讲明白。
- 我如果只是复述这15分钟的操作，只需要几千字，但是你看完后还是没有办法迁移到你自己的领域，只有我扩展成了十几万字，你才知道如何迁移到你自己的研究领域中。
- 所以也有很多粉丝留言说，太喜欢我这种将每一步操作背后的思考都完整给出的写作方式，希望我继续保持，所以我全书都是贯穿这种写法的。
所以使用科研论的时候不要太担心，只要步骤是完整的，即五步法的步骤没有缺少。其中定量上的东西，即使大量减少，也可以获得研究结果，完成一篇论文。
动作很少（less），但得到的能量最大化了（more）：less is more!
所以，《科研论》全篇的主旨都是示范如何用最少的耗能最低动作完成最大的输出，而并非如其他人所说的，这个东西有200万字那么多，看都要看很久，是不是意味着操作极其耗时。
模块化工具2-心法篇
- 当选择不慎后，往往也会伴随着出现一些所谓的或者自我觉得或自我定义为心理方面的问题。
- 之所以称之为自我定义或者自我觉得主要是现在市面上讲心理问题的东西太多了，导致很多人会不自觉的把一些人类基因代码中本来是为了保护你的一些正常生理现象代入为这是一种问题。而这种不自觉的代入，往往也是导致这个本来不应该是问题甚至都不需要去考虑的因素，最后反而变成一个问题了。
- 比如恐慌和焦虑，我们经常听到如何遇大事要镇静，如何控制焦虑，但必要的恐慌和焦虑恰恰是你的基因代码能够延续至今，也就是你能够来到这个世界上的重要原因之一。当猛兽来临的时候，如果你的祖先告诉自己要镇静，而不是恐慌地赶紧撒腿就跑，那可能已经被猛兽吃了，他的后代也就是我们也不会来到这个世界上了。同样因为他们会焦虑，焦虑自己第二天起来后会不会见不到明天的太阳，焦虑有了这顿后会不会没有下一顿。所以他们就会对一些还没有发生的事情去提前做一些准备，从而让他们适应了自然界的考验，繁衍至今，而他们的基因代码也在你的身体中。
- 所以我一直觉得没有什么所谓的负面情绪和正面情绪，更没有什么所谓的要消灭的负面情绪，它们都是我们的祖先在适应自然界的过程中所留下来的一些“基因代码”。
- 下面我也针对常见问题提供了一些模块化的工具。
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