AI科研时代,人的价值在哪里(三):论文写作
作者探讨AI时代论文写作中人的价值。工程类论文因研究贡献明确、方法论可显性提取,AI较易介入;人文社科论文则依赖研究者的中心判断与叙述节奏,AI容易局部正确、整体失焦。好论文是各章节互相回应的整体,人的核心价值在于拥有作者性——决定文章要证明什么、如何取舍论证路径。作者建议将论文写作当作系统工程,通过结构化文献综述、显性记录研究意图、明确章节任务、提供参考论文、最后处理语言等方式合理利用AI,但研究者不能把作者性外包出去。
作者探讨AI时代论文写作中人的价值。工程类论文因研究贡献明确、方法论可显性提取,AI较易介入;人文社科论文则依赖研究者的中心判断与叙述节奏,AI容易局部正确、整体失焦。好论文是各章节互相回应的整体,人的核心价值在于拥有作者性——决定文章要证明什么、如何取舍论证路径。作者建议将论文写作当作系统工程,通过结构化文献综述、显性记录研究意图、明确章节任务、提供参考论文、最后处理语言等方式合理利用AI,但研究者不能把作者性外包出去。
文章对AI辅助论文写作的边界与'作者性'有清晰的洞察和推理,附具体可操作方法,但缺乏数据支撑且为经验性短文,整体深度和独特视角较好。
作者分享了在番茄小说用 AI 写长篇的实践经验,指出大上下文窗口并不等于剧情逻辑连续性,核心在于状态锁、角色知识边界和改稿后的级联更新。文章深入分析了 5 个 GitHub 开源方案:oh-story(Codex 深度写手,追踪提交协议)、MuMuAINovel(中文 Web 工作台,可视化记忆管理)、Ani Book Skill(本地 YAML 工程化方案)、ainovel-cli(Go 语言多 Agent 引擎)、Webnovel Writer v6(Claude Code 插件),各自说明核心机制与实操避坑点。最后给出三个测试标准:道具连续性、角色知识隔离、改稿级联冲突检测。
作者分享了如何借助 AI 进行写作:坚持“用 AI 辅助写作”而非“让 AI 代写”,文字必须出自本人。他用 LLM 加速研究,通过自建的 researcher skill 结合 Exa、Hacker News、内部仓库和 Slack 等工具寻找真实、可引用的案例,并要求来源和引语以抑制幻觉。在草稿阶段,AI 充当文档内搜索和研究伙伴,帮助补充例子、验证事实、发现盲点。他强调写作者应多实验 AI 用法,而非因 AI 垃圾内容而全盘否定。
作者从内容创作和小说写作的实践出发,发现把所有约束堆在一条长提示词里反而失效。核心问题是所有限制都放在顶层,AI 每次都要重新判断哪条重要。作者提出将 Prompt 分为三级:快速原型级解决能不能做,开发级解决能不能稳定做,管理级负责调度 CLI、Skill、MCP、脚本、Agent 等执行单元。顶层 Prompt 像经理,只保留目标、路由、验收和异常处理,具体规则下沉到各执行单元自带的说明中。写 Prompt 最关键的能力不是表达,而是组织能力。
本期早报围绕智能体系统建设展开:一是 Anthropic 负责人解释 Claude 交付架构,将会话记录、运行框架与沙箱执行环境分离,使失败恢复不影响工作连续性;二是 LangChain 分享设计智能体的实践,将设计师的审美判断沉淀为技能与知识库,中位费用从 8 美元降至 0.50 美元;三是 Ai2 研究检验 LLM 判断研究想法新颖性的可靠性,发现提示词变化可导致准确率剧烈波动。此外还涵盖 Google A2UI 推理格式、Optiver 模型接入平台、小红书 AllSpark 数据管线及 K2 Lab 垂直 AI 产品等内容。
本文深入介绍xAI(文中称SpaceXAI)的Grok Bot如何运作:每个Bot运行在持久化的云端Linux虚拟机上,拥有浏览器、文件系统和终端。核心亮点是'团队化'使用模式——以Chief of Staff为中心,配合各司其职的专家Bot,并由人工审批关键操作。文中以客服事件处理为例:三个Bot(IncidentWatch、Support Bot、IncidentSweep)协作,10分钟内清理204个工单。文章分7部分讲解Bot的组织架构、工程harness、技能与记忆、审批机制及可复制的搭建方案。
本文介绍了 Claude Code 团队在 AI 生成约 90% 代码的情况下如何重构代码评审流程。团队将代码评审从人工逐行阅读转变为分层自动化体系:包括 PR 前的 Claude 自验证、子代理 diff 审查、内部 skill(bug 猎捕、diff 缩减等)、以及每个 PR 的 AI 评审,仅将人类注意力保留给高风险决策。通过 CLAUDE.md 和 REVIEW.md 等文件向评审者注入项目上下文,并快速回滚机制兜底。6 月至 9 月间合并 PR 数量翻倍,回滚率下降超 40%,实现了用最少人工环节保障代码质量的目标。
文章介绍如何用 Grok Bot 在云端构建一个持续运行的“第二大脑”,解决每次与 AI 对话都从零开始的痛点。作者借鉴 Andrej Karpathy 的知识库理念,通过 7 步课程指导读者:用已发送邮件生成个人档案与写作风格文件、用 /workspace 文件夹而非聊天记忆存储慢事实、设置云端 routine 自动归档 Gmail 新材料、每天早晨生成一页摘要、将笔记转化为成品、通过规则固化纠正,最后提供一键粘贴的完整搭建方案。强调文件优于聊天记忆、云端机器人可 24 小时工作,引用 Kevin Rose 的实例佐证。
作者分享了在咨询项目中管理项目知识库的方法,旨在同时服务 AI 编码代理和工程师两类读者。核心设计是对一棵 Markdown 文件树执行五种操作:存储(将原始资料、事实和生成产物分目录管理)、创建(新资料经过切片、摘要、生成视图和规范的固定流水线)、更新(通过哈希检测变更,沿链接反向重建所有依赖产物)等。设计强调每个摘要、视图和规范都链接到其来源事实,配合两条质量护栏确保生成内容有据可依,使文档变更后系统能自动同步更新所有下游内容,为编码代理提供始终最新的详细规范。
Cloudflare 数据显示 AI 自动化流量首次超过人类(57.5% vs 42.5%)。文章分析搜索用户从人、到大模型、再到 Agent 的三次演变,指出 Agent 场景下搜索的三大卡点:结果需可直接用、信源要可信、速度要快。腾讯「元宝搜索」通过提供完整正文、接入 157 个权威信源、索引期压缩网页为 100 token 支持 KV Cache 复用等优化,使 Agent 完成任务的平均搜索调用从 8 次降至 5 次。作者实测 9 个品类 31 条 query,认为其强项为权威性、时效性和正文提供能力,适合国内 Agent 开发者,但学术论文、生活服务等场景需配合垂类 API。文章最后介绍了三种接入方式与按量计费价格。