Research Flow State: On

Output is the Only Metric

面向 AI 科研场景的完整执行手册：从 Idea、实现、图表、写作到审稿闭环。
From ideation to submission, every step is measurable and executable. 18 Chapters · 7 Modules · Continuous Updates

Just Build. Then Verify.

AI 负责加速实现，人负责研究判断。
把科研任务拆成可执行单元，持续验证，持续迭代。

MODULES

科研执行工作流

章节命名对齐你的体系，结构与交互风格靠齐 adongwanai 站点

💡

STEP 01

Idea

Research + Analysis

调研文献并找出可写的研究空白

⚡

STEP 02

Code

Claude Code / GPT

搭建实验管线并实现核心模块

📈

STEP 03

Figures

Mermaid / Figma

沉淀架构图、流程图和核心结果图

📝

STEP 04

Writing

Prism / 多模型协作

完成论证链与章节写作

🚀

STEP 05

Review

Structured Review

多轮审稿模拟和 rebuttal 迭代

章节模块

按你的 7 大章节体系组织，卡片密度与参考站的项目区块靠齐

💡

2 篇

Idea 生成

从文献调研到可验证 claim。

进入章节 →

⚙️

3 篇

代码实现

用 Claude / GPT / Agent 框架落地实验。

进入章节 →

📊

3 篇

论文图表

把实验结果转成可投稿的视觉表达。

进入章节 →

✍️

4 篇

论文写作

构建论证链并完成完整论文初稿。

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🧪

2 篇

审稿与 Rebuttal

结构化挑刺与回应策略闭环。

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🛠️

2 篇

工具生态

科研全流程工具矩阵与组合策略。

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📚

1 篇

资料库

投稿与科研实战长期参考手册。

进入章节 →

学习路径

按不同目标快速进入你的章节体系

新手路径

先建立调研方法，再进入项目级调研与实验设计。

idea/01-research idea/02-projects code/01-claude

快速落地路径

直接看完整工作流，再配审稿模板做闭环。

tools/02-workflow review/01-structured review/02-templates

工程效率路径

先掌握多 Agent，再补工具栈和写作协作。

code/03-agents tools/01-overview writing/03-collaboration

关于这本书

01. 定位

这不是“工具清单”，而是“可执行的科研操作系统”。每一章都强调输入、执行、验证和产出，目标是减少返工、提高投稿稳定性。

02. 方法论

"Claim without evidence is noise."

用结构化的 Idea 产出可验证 claim，用工程化代码保障可复现，用图表和写作形成可审稿的叙事，最后用审稿闭环把风险提前暴露。

03. 适用对象

研究生 / 博士生

建立稳定投稿流程

工业研究员

缩短研发验证周期

独立研究者

从 0 到 1 搭建科研系统

章节协作区

结构复刻参考站的合作模块，但内容改为科研章节入口

🧭

章节导航导学

按“调研-实现-写作-审稿”节奏快速串起全书，适合第一次完整阅读。

进入导读

🧪

实验设计速查

优先查看工具、代码与审稿章节，适合需要快速落地实验闭环的场景。

查看工具章节

🛡️

Rebuttal 预演

用结构化模板提前暴露薄弱证据链，缩短真正投稿前的迭代周期。

进入审稿章节

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