一、研究背景怎么写？用这个模板秒变学术大佬

宝子们写研究背景是不是总踩坑？要么像流水账，要么被导师说"没抓到痛点"！试试这个DeepSeek指令，按"宏观背景→领域痛点→前人漏洞→我的突破"结构来，秒变学术叙事大师～

保姆级指令（直接复制）：
你是[XX学科]研究员，请写一段研究背景，要求：

1. 用近5年权威数据撑场子（比如WHO 2023报告说全球30%的人面临XX问题）
2. 别用"近年来"这种模糊词，换成具体数字！
3. 揪出前人研究的小辫子（比如"北大团队2022年的模型没考虑A因素"，引用2-3篇近5年文献，要DOI号！）
4. 最后自然过渡到你的研究（"所以我打算用XX方法解决XX问题"）

举个栗子：
比如写"AI医疗影像"背景，DeepSeek会生成：
"据Nature子刊（2024）统计，全球每年有20%的乳腺癌病例因影像漏诊延误治疗。现有模型（如Smith, 2023; Li, 2022）多基于欧美白人数据，在亚洲人群中误诊率高出15%[DOI:10.1038/s41586-024-06872-3]。为此，本研究拟构建融入中医舌诊特征的多模态模型..."

二、国内外研究现状咋综述？这样写才不像百度百科

好多同学写综述就是"国外做了这个，国内做了那个"，导师看了直摇头！教你用DeepSeek把综述写出"批判性"，分国内/国外两派battle，再揪出他们的漏洞～

分分钟变大神的指令：
请基于文献写[XX领域]的国内外研究现状，结构：

1. 国内研究（挑重点说）：

• 哪些团队做了啥？（比如"清华A组2021年搞了XX算法，后来上交B组2023年优化成XX"）
• 他们的短板是啥？（数据少？跨领域验证不足？）

1. 国外研究（对比着说）：

• 欧美vs日韩研究有啥不同？（比如欧美爱搞理论，日本更重落地）
• 有没有互相打脸的研究？（比如Lee 2022说有效，Chen 2023说样本有问题）

1. 挑刺环节（必写！）：

• 时间维度："2020年前都是小样本，直到2024年XX团队才大规模验证"
• 地域坑："欧美模型在非洲数据上准确率暴跌30%"

小技巧：
AI生成后记得改改话术！把"值得注意的是"换成"关键发现是"，把"综上所述"换成"现有研究存在三个局限"，瞬间去AI味～

三、摘要不会写？四要素模板直接套

摘要就像论文的"门面"，得包含"问题→方法→结果→价值"四要素！用这个指令让DeepSeek生成结构化摘要，连数据格式都帮你标好了～

傻瓜式指令：
基于这些信息生成摘要：
目的：解决[XX问题]
方法：用了[XX算法]，分析了[10万条数据]
结果：准确率提升25%（p<0.01）
结论：证明了[XX理论]在[XX场景]的应用价值

DeepSeek生成示例：
"针对传统推荐算法冷启动问题，本研究提出融合知识图谱的双塔模型（KG-Tower）。在MovieLens-20M数据集上，该模型较基线方法RecVAE命中率@10提升27.3%（p<0.001），且在新用户场景下冷启动效率提升41%。研究结果为构建更鲁棒的推荐系统提供了新思路。"

四、标题太普通？5个吸睛标题直接抄

标题太水会被导师嫌弃！教你用DeepSeek生成《Nature》风标题，必须包含"方法+创新点+研究对象"，拒绝"研究""探讨"这类水词～

标题生成指令：
帮我生成5个[XX方向]论文标题，要求：

1. 必须有方法（如注意力机制）、创新点（如多模态融合）、研究对象（如糖尿病视网膜图像）
2. 用"预测""优化"等具体动词，别用"研究"
3. 参考《Nature》子刊风格，中文12-20字

举个栗子（以"AI教育"为例）：

1. 《对比学习驱动的跨学科知识图谱构建——以高中物理错题分析为例》
2. 《基于迁移学习的个性化作文批改模型：兼顾评分准确率与反馈可解释性》
3. 《多模态交互下的课堂注意力预测：融合眼动数据与语音情感识别》

最后唠叨：AI是助攻，润色是灵魂！

虽然DeepSeek能帮你快速生成内容，但记得手动润色哦～比如把AI生成的"某团队"换成真实学者名字，给数据加上具体实验场景，再检查引用文献是否真的存在。这样写出来的论文既有AI的效率，又有你的学术思考，导师看了都得夸"这学生有点东西"！

赶紧收藏这4个指令，写论文卡壳时直接复制粘贴，省下的时间够你多追两部剧啦～ 😉