欢迎加入 AI智能体与大模型科研全流程交流群，每天 免费分享 Claude Code、Coedx 及大模型等科研资料，自由交流实操心得，名额有限，先到先得！ Codex 的插件页面有不少适合科研的工具，Consensus、SciSpace、Elicit、Scite、Zotero、Wolfram、LaTeX…… 可能看到这堆名字，觉得每个都能"查论文"，装哪个都差不多。但其实每个插件各有各的侧重，这篇挑几个实用的讲一讲。 Consensus 很适合放在科研最前面用，你可以把它想成一个专门从科研论文里找答案的搜索工具。 比如你准备研究"长期熬夜会不会影响大学生的认知能力" ，直接问 Consensus：有没有研究证明长期睡眠不足会降低大学生的认知能力？ 它会围绕这个问题去找相关论文，再把已有研究的结论大致整理出来。 写 Introduction 不知道某句话有没有研究支撑，也可以先让它查。 写 Discussion 想找"以前有没有人得到过类似结果"，同样用得上。 选题、开题、Introduction、Discussion 要找依据的时候，都可以先过一遍 Consensus。 Elicit 和 Consensus 都能找论文，但用起来感觉不太一样。Consensus 更适合问"这个观点有没有研究支持" ，Elicit 更适合在你已经准备认真做某个方向的时候，帮你把相关研究系统地整理出来。 比如你研究一个主题，搜到几十篇论文，接下来还要提取每篇的核心信息。人工整理只能打开论文一篇一篇看，Elicit 可以帮你把这些信息提取出来整理成表格。几十篇论文一下就从一堆 PDF 变成了一张比较清楚的文献对比表。 这张表用途非常大。后面写综述的时候，可以直接根据表格里的信息来判断。Elicit 的价值用一句话说就是：帮你把一堆论文整理成能直接拿来分析的资料。 硕士论文文献综述、博士论文第二章、SCI 的 Introduction、Review 和系统综述的前期整理，都很适合用它。 SciSpace 可以当文献阅读工具来用。比如导师发给你一篇文章让你明天组会讲，你可以直接围绕这篇论文提问： "Figure 4 和 Figure 3 有什么关系？" 这种用法比让 AI "总结一下这篇论文" 有用得多。 读论文真正困难的地方不在于数据本身，在于你不知道作者为什么要做这个实验。科研论文通常一环扣一环，只看每张图，很容易看懂数据但看不懂故事。用 SciSpace 的时候可以直接问一句："帮我把 Figure 1 到 Figure 6 的实验逻辑串起来。" 这句话特别适合组会读文献。 准备复现实验的时候也可以让它帮你找实验剂量、处理时间、仪器、软件、统计方法、关键参数。所以 SciSpace 更适合精读核心论文，而不是一次搜几百篇。 这个插件非常值得 科研党 关注，现在 AI 写论文最大的问题之一就是引用。很多人已经知道 AI 会编假文献，但还有一种问题更隐蔽： AI 给你引了一篇真实文献，你查了一下论文确实存在，作者是真的，DOI 也是真的，于是放心用了。但仔细看全文才发现，这篇文献根本没有真正证明你写的那句话。 Scite 处理的就是这个问题，它帮你检查论文之间到底是怎么引用的 。有些论文是在支持前人的结论，有些是在质疑，还有一些只是顺便提了一下。 当你找到一篇"看起来能用" 的文献，可以进一步查：后续研究有没有支持它，有没有论文得到相反结果，这篇文章只是被提到还是被真正当成证据。 写 Discussion 的时候这个功能特别好用，相当于给参考文献做一次质检。如果经常用 AI 辅助写作，这个插件优先级比较高。 Zotero 很多硕博都不陌生，问题是很多人的 Zotero 最后变成了论文收藏夹，真要用的时候翻半天找不到。Zotero 接入 Codex 以后，可以围绕你的文献库来工作。 比如你以前保存了很多铁死亡、肾损伤、氧化应激、Nrf2、线粒体损伤相关的论文，现在准备写 Discussion，就可以直接让 Codex 帮你找出所有"铁死亡加肾损伤" 的文献，再按 GPX4、脂质过氧化、铁代谢、Nrf2 分类，然后整理成作者、年份、研究对象、机制、主要结果的表格。 以前积累的文献就开始真正变成你的个人科研资料库。这个场景和 Elicit 的区别在于：Elicit 帮你从外面找文献，Zotero 帮你利用已经收藏的文献。 如果你 Zotero 里已经有几百篇文章，这个插件价值非常高。特别适合博士生、正在写毕业论文的人、一个方向做了好几年、经常需要反复调用旧文献的人。 Wolfram 适合理工科用户。科研过程中有大量琐碎的计算，简单的可以问大语言模型，复杂计算还是专业工具更靠谱。 比如实验室很常见的问题：有一个 5 mg/mL 的母液，取 200 μL，定容到 10 mL，最后浓度多少？ Codex 能理解这个问题，Wolfram 负责算，算完 Codex 再把计算过程解释给你。 复杂一点的也一样。求非线性方程的解再判断哪个解符合实验条件，Wolfram 负责求，Codex 负责解释为什么这个解合理。可以把它当成 Codex 的计算外挂。 特别适合数学、物理、化学、材料、工程、统计和定量研究。如果你的日常主要是文字型论文，优先级没那么高。天天碰公式、参数和计算的话，很值得装。 这个插件主要推荐给计算机、AI、数学、物理、部分工程方向的同学。平时全程 Word 写论文可以先跳过。 很多用 LaTeX 的人现在都有个很烦的流程：让 AI 帮你改 main.tex，复制到 Overleaf，编译，报错，把错误复制出来重新问 AI，改完再编译，一直循环。 LaTeX 插件可以把写代码和编译放在同一个工作流里。直接告诉 Codex：检查这个 LaTeX 项目，帮我编译。出错就继续找错误，缺少引用、标签没定义、图片路径错、表格超出页面、BibTeX 出问题，改完再编译。 最大的好处就是减少 Codex 和 Overleaf 之间来回复制粘贴。如果你投 CVPR、NeurIPS、ICML、IEEE，或者写数学论文、LaTeX 毕业论文，会比较舒服。 这个插件从名字看很容易误解，很多人以为是用来写论文的。但我更建议把它用在论文检查上。 比如 Discussion 写完了，直接让它先不要改，告诉你哪些地方只是重复结果，哪些地方没有解释机制，哪些地方缺少和前人研究的比较。先检查问题，再针对问题改，最终文章会自然很多。 特别适合毕业论文修改、SCI 投稿前检查、Discussion 和 Introduction 打磨、回复导师修改意见。 Sider Scholar 可以简单理解成学术搜索加论文聊天的组合。搜 350M+ 论文、保存、围绕论文提问，都可以。 它和 SciSpace 有一定重合。没必要一看两个都能读论文就全依赖，更合理的办法是拿同一篇论文分别测试：谁解释 Figure 更清楚，谁找文献更准，谁 PDF 解析更稳定，谁更适合自己，最后留一个常用的就行。 适合大量找论文、边搜索边阅读、想在一个界面里完成搜索加提问的人。 Scholar Gateway 是一个学术内容搜索入口。不想用普通网页搜索找论文和科研资料的话，可以从这里进。 不过它和 Consensus、Elicit、SciSpace、Sider Scholar 都有功能交叉，不是那种必须装的插件。更适合想多一个搜索来源的人。如果你已经有稳定的 Web of Science + Google Scholar + PubMed，或者已经习惯 Consensus 和 Elicit，优先级可以放低。 这些插件没必要全装。如果是普通科研党需要查文献加读论文加写论文，先装这 5 个就够了： 这五个连起来就是从外面找到批量整理到深入读到检查引用再到存进自己的文献库，已经覆盖论文写作最常用的一大块。 理工科的话再加一个 Wolfram 处理公式和计算。经常写 LaTeX 的再加 LaTeX 插件。每天都在改论文的可以加 Academic Writing Toolkit。大多数科研用户真正需要的，差不多就 5 到 8 个。 课程推荐：
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