夜雨聆风
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我是斑马先生，你好！
我梳理了一些做毕业论文的各种AI工具。
毕业论文，我觉得最头疼的地方它是一个很大的系统。如果单单是某一个项目写代码，我相信任何一个成熟的AI都可以完成任务。但涉及任务与任务之间的协调、文字与段落之间的组织，在与AI协同的时候，就会有上下文的问题。
这里强推几个工具：
上下文和思考能力很强，可以用于你有一些素材和实验结果但是无法组织起来的时候，你可以放心地上传好几份文件，多轮对话后，如果他忘记了，你就再mention一下。GPT的分支功能也很好用，聊着聊着就会有很多子话题。我常常好几个分支，同时调整几块不同的文章内容。
GPT这种网页工具无法在本地文件夹的环境里运行。终端工具则是可以从说需求到写代码跑分析到回顾总结一条龙了。我一般会让它输出实验完成报告，以便最后在写论文的时候回想得起来。实在想不起来，再让它review一遍代码，帮我回忆。可以用一章或者一节做一个文件夹，CLAUDE.md里面建立该章节的规范和主要内容。我是接国内大模型的API使用的，按量付费，没用的时候就不付费。
以上二者的优势和精髓都在于上下文管理，对于毕业论文这种很长的、需要组织的、系统性的要求，很有针对性。但特别要注意，一定要勤换上下文，不要图方便，一直在一个文件夹或者一个对话框里无限工作，很笨重！
我还常用的其他工具包括：
✅Deepseek：免费且聪明，用于打磨点子，特别好，除了有的时候有讨好的嫌疑。
✅ Gemini：能够把复杂的问题给我讲明白，同时也可以快速梳理一个领域的空白。谷歌家跟教育相关的产品做的真的没得说，NotebookLM 也很有用
由于大家都还是学生，要尽可能节约成本。所以能用Deepseek就暂时别用GPT，ClaudeCode能接API就别开会员。前期工作其实都可以分开做，到了要组织的时候再开GPT会员一个月也不迟。
然后推荐非AI工具[幕布]，我用于记录每天的推进进度(让你知道每天也没有白干)、整理研究框架和文章框架，比起：飞书、notion之类的文档工具，它更轻量，我个人更偏好。
最后，我认为有两件事仍然要同学们投入大量时间：
1️⃣ 看文献还是要自己看，外文文献可以用 [浏览器沉浸式翻译插件]，速读特别快。如果实在想批量阅读，可以一起扔给AI(长上下文的kimi啦gpt啦都行)总结，图表仍建议自己过一遍。
2️⃣ 在看了文献和设计好自己的方法之后，需要有自己的思考。以此去和AI对话，不断修正AI的方向。和AI对话的这个过程也可以用工具【Typeless】实现加速。
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