文献如海，数据如山。每个科研工作者应该都很渴望拥有一种超能力，迅速洞察研究领域的最新动态，精准定位研究方向，高效完成从实验设计到数据分析，再到论文撰写与发表的全过程。
ChatGPT应用商店里的Scholar GPT，专为科研人员打造的智能小助手，评分4.2，在很长一段时间霸榜热门GPTs行列，可以毫不夸张的讲，它真会让人产生一种“身披混天绫、脚踩风火轮、手握乾坤圈“的爽感。不信？那我们就来和它过过招吧。
小板凳坐稳，敲黑板啦。我们先说说它的3项绝杀技：
1. 文献精准检索：不需要复杂AI指令，就一句话，Scholar GPT就能帮我们实现从2亿+篇学术文献/专利精准匹配检索指定主题文献。这些文献收集于Google Scholar、PubMed、JSTOR等。
2. 数据分析及可视化：是的，你没看错，它除了查阅解读文献、撰写文章这些生成式AI最擅长的能力外，它内置了Python库可实现数据分析和图表绘制。
3. 参考文献插入功能：在论文写作过程中，需要给写好的内容添加参考文献，如果你找不到对应内容引用的文献，Scholar GPT又来救场了，只要输入写好的内容给它，规规整整帮你搞定（详见后文演示）。
接下来我们就实操演练一下吧~
进入Scholar GPT对话模式
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进入ChatGPT首页，点击“探索GPT”，搜索Scholar GPT，如下图红框所示。
选择“Scholar GPT”后，点击“开始聊天”。
为了全面了解它的功能，先让它来做个自我介绍，输入指令及回复如下：
文献精准检索
以我最近刚接触了解的研究方向《MRD在肿瘤早筛领域的应用》为例演示一下
注意：高质量文献都是英文，所以这里不管我的英文多蹩脚，也要使用English，不然检索出来都是中文文章，而且多数都是博客公众号上面的内容。
在这里，Scholar GPT输出了11篇文章（截部分图展示），并且给出了文章内容概要和原文链接（这点很重要，便于我们核查内容的真实性，这也是Scholar GPT表现出色的地方，如果直接使用ChatGPT，它经常给出无效连接）。
如果看英文吃力，让它翻译成中文即可。针对感兴趣的文章，可以进一步让它解读文献要点。
数据分析及可视化
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在数据分析和可视化方面，我除了让它自由发挥，输出折线图外，还让它绘制了瀑布图、火山图，整个过程它不仅给出了案例的数据结构、Python代码，还输出了对结果的解释（真的是有模有样，一板一眼）。
3个测试输出的代码直接复制运行，0 Error(s)，0 Warning(s)，都不带返修的，真的很丝滑。
再插一句题外话，有了GPT，编程语言的学习门槛真的很低很低了。哦，不对！还有门槛吗？
辅助论文撰写
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在借助AI辅助论文的撰写环节，特别注意两点，指令写得足够清晰和警惕GPT一本正经胡编乱造，这都需要我们先对一个研究领域有足够的了解。
另外，还有一个核查输出内容可靠性的小技巧是，让它标注内容的引用的文献，便于我们核查内容的真实性。下图展示指令清晰的提示词模板以及Scholar GPT输出的结果。
我们可以看出输出的内容水准还是不错的，除了完美实现了要求部分的内容，而且还围绕“MRD+早期筛查 “在第一段的最后部分以及第三段输出了相关内容，让整体的结构和逻辑变得更完整。
参考文献插入
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接下来就可以让Scholar GPT给上面输出的内容插入参考文献，输入指令“给以上内容插入参考文献“。
到此，演示结束~
Tips
使用AI工具优先选择某一个细分领域经过调教与预训练好的GPTs，不需要复杂的指令，效果更好。比如，这里我们没有直接使用ChatGPT，而是基于ChatGPT开发的Scholar GPT。
使用ChatGPT需要科学上网，如果无法使用ChatGPT，也可以选择国内的AI工具，如Kimi、智谱清言等，优先选择里面的科研助手相关智能体，但目前整体效果不如ChatGPT。
对于AI工具输出的内容质量，除不同大模型性能有差异外，输入指令，也叫提示词（Prompt）有很大的关系，可以先了解写提示词的一些技巧。
所有AI工具角色是智能助手，不要完全依赖其输出的内容，注意内容质量的甄别。
