AI 可以帮助拆解研究问题、扩展检索词、整理你已找到的摘要，却不能凭空替你提供可信参考文献。最可靠的流程是：先检索真实数据库，再让 AI 只基于你给出的条目做归纳。
把问题改写成可检索的结构
| 维度 | 示例 |
|---|---|
| 对象 | 哪类人群、场景或技术 |
| 干预或变量 | 要比较的方案或影响因素 |
| 结果 | 希望观察的指标 |
| 时间与范围 | 年份、语种、学科或研究类型 |
让 AI 生成检索式，而不是“列论文”
请把我的研究问题拆成检索概念，并给出中英文同义词、布尔逻辑和排除词。
不要编造论文、作者、DOI 或链接。
输出：概念表｜候选检索式｜需要我在数据库确认的字段。
研究问题：[粘贴问题]建立证据表
把从数据库导出的真实题录、摘要和研究信息放进表中，再让 AI 提取研究对象、方法、样本、主要结论和局限。每一行都保留作者、年份、期刊和原始链接，任何总结都应能回到原文核验。
三条底线
- 找不到原文或 DOI 的条目，不进入正式引用。
- AI 生成的摘要只能作为阅读提要，不能当作证据。
- 涉及医疗、法律、金融等高风险领域时，优先核对原始研究与权威指南。
这样使用 AI，效率来自信息整理和问题拆解，而不是绕过求证步骤。
