大家好，这里是CueMe实战！
笔者之前已经完结了《3000字教程：如何用AI写论文》和《4000字实操：如何用AI写开题报告》两个系列的长篇付费AI教程，点击链接直达～
本期教程则是分享给大家能尽快写一篇课题申报的极致攻略。希望可以借助AI工具，帮助研究者系统化地思考并设计每个科研步骤，确保课题申报书的逻辑性、可行性和创新性得以最大化展现。
本篇是《用AI写课题申报书》系列的第二个章节，持续更新中......查看完整合集同样请点击链接直达~
工具推荐：
笔者推荐使用夸克旗下CueMe。实战案例均以该工具为展示。如果你也想体验CueMe带来的乐趣，戳本文左下角“阅读原文”直达！
之前，我们通过AI帮我们精准定义研究问题，本期研究构建理论与文献基础模块。
理论支持在研究中扮演着关键角色，它不仅为研究者提供了研究的背景和框架，还对研究设计和数据分析具有指导意义。
一个扎实的理论基础应当与研究问题紧密相连，并通过全面的文献综述来体现其合理性和可靠性。
我们可以尝试使用以下AI指令，让CueMe帮我们做一些简单的思考工作（这里我们还是以申报的课题为“基于深度学习的自然语言处理技术研究”为例）：
指令：请帮我总结与我申报的课题“基于深度学习的自然语言处理技术研究”相关的理论背景。具体需要包括介绍与研究问题相关的主要理论框架，列出10篇关键的文献（提供作者、出版年份、研究方法及其主要结论），讨论研究领域中的理论分歧或争议，并解释如何将这些理论框架应用到你具体的研究问题中。
由于这部分我们输入的指令要求比较多，AI返回的结果也比较详细，我们分段来看一下，到底CueMe给出的答案质量如何？
先看主要理论框架部分：AI可以清晰地介绍研究问题相关的主要理论和模型，并解释这些理论的核心内容。明确这些理论在领域中的重要地位以及其与研究问题的直接关联。
在关键文献部分，我们的需求是提供10份文献，CueMe也是精准的GET到了这个信息，在笔者没有详细验证每个文献真实性、关联性的前提下，AI的答复还是令人满意的。
最后，在讨论研究领域中的理论分歧或争议，并解释如何将这些理论框架应用到你具体的研究问题中的环节中，AI给出的参考也比较详细。
如果是想在某个部分具体详细讨论，也可以补充进行提问，CueMe在会话的上下文结合方面，做的还是比较不错的。
另外，不得不说夸克CueMe团队的服务还是非常到位的~
官方拉了一个用户群，如果在使用过程中有任何问题，尽管咨询~
使用注意
1、来自CueMe的温馨提醒：强烈建议在学术研究中避免使用自动化工具来生成原创内容。相反，应该依靠自己的研究和分析能力，以及适当的引用和参考文献，来撰写符合学术诚信标准的论文。如果您有任何关于学术写作或研究的问题，应该咨询您的导师、同事或其他专业人士，以获取适当的指导和帮助。
2、关于这份教程的思路：AI只适合用于简单论文或课题的辅助写作工作，也能用来应付日常小论文，或者是发表一些水刊。如果你需要撰写一份高质量的论文，请自动忽略，勿喷。
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