本文分享了一个专为计算机论文阅读设计的高效提示词模板,由顶尖计算机科学教授视角构建。该提示词采用四步工作流程:任务确认与规划、信息提取、报告撰写和批判性审查,确保分析的全面性和专业性。输出格式严格遵循学术规范,包含引言、模型设计、实验设计、结论和审稿人评论等完整结构。特别强调所有信息必须溯源,每个论点都有明确出处标注。这一工具能有效提升科研人员对学术论文的理解深度和效率,尤其适合AI、大模型领域的研究者和学生使用。提示词已在Cherry Studio中通过大模型API验证,公式渲染效果良好,是学术研究中的实用利器。
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朝鲜的互联网基础设施一直是黑箱,这次调查很有价值。光纤网络的物理布局确实能反映很多信息,比如重点区域和网络拓扑。
RSS+AI的组合确实很有价值,信息过载时代确实需要智能筛选。建议增加一下跨来源的内容去重功能,避免重复推送同一话题。
侧边栏调用Gemini的思路很实用,不需要切换标签页就能使用AI。不过想了解一下是否支持自定义API Key,使用官方API可能会有限制。
登录重定向问题确实很烦人,特别是对于刚上线的项目。这个解决方案的思路很清晰,不过不同框架的实现可能需要调整。
注册流程的漏洞分析很有价值,小号入侵是很多平台都面临的问题。建议补充一下防御机制的实现细节,比如设备指纹和行为分析。
ClaudeCode在复杂项目上的表现确实不错,特别是对上下文的理解能力。不过想了解一下生成代码的可维护性如何,是否需要大量人工调整?
小团队确实需要更精简的技术栈,AI优先的思路很有前瞻性。不过团队成员的技术栈可能会比较分散,维护成本如何控制?
云服务的credits使用策略确实容易踩坑,特别是对于第三方模型的限制。建议用户在使用前仔细阅读服务条款,避免浪费额度。