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。
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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！
一、精准定义研究问题
在整个科研项目中，研究问题居于核心地位。一个明确、具体的问题陈述，能够为项目指明方向，并为研究的设计和分析奠定坚实的基础。
要提出一个优秀的研究问题，研究者需要对现有文献进行深入的理解，从而揭示出该领域中的关键空白或挑战。
这里，我们假设需要申报的课题为“基于深度学习的自然语言处理技术研究”，接下来以实操看看AI可以为我们带来什么样的思考：
指令：我正在做课题申报，请帮我精准定义研究问题。具体研究问题是“基于深度学习的自然语言处理技术研究”，需要你简要总结与我研究领域相关的现有文献，提供与这项研究问题相关的最新统计数据、调查结果或实际案例，并论述该研究问题的重要性。
这条指令，详细说明了我们正在研究的课题，以及需要AI帮我做综述、提供案例、和论证研究问题重要性，对于精准定义研究问题有重要参考意义。
从AI给出的反馈来看，基本满足了我的需求。
尤其是CueMe在普通回答基础上，给出了7篇参考资料，整体对比下来，数据准确性比较高，尤其是对于2025年全球NLP市场规模预期方面。
二、构建理论与文献基础
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：
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。
三、设定研究目标与假设
明确研究目标对于科研项目至关重要，它不仅指明了研究的方向，还设定了预期的成果，犹如项目中的灯塔。
优秀的目标陈述应具备具体性和可测量性，并能够全面涵盖理论与实践中预期的贡献。
研究假设则构建了实现这些目标的明确路径，为验证目标提供了具体的方法和框架。
指令：请帮我明确研究目标和提出假设。我的研究的课题是“基于深度学习的自然语言处理技术研究”。我需要你具体描述研究的最终目标和希望达成的理论或实践上的突破，明确每个阶段或步骤的具体研究目标及其对应的预期成果，清晰陈述每个假设中定义关键变量（独立变量和依赖变量）及其测量方式，并提供相关文献支持你提出的假设。
可以看出，AI给到的结果依然比较详细。
仔细看下来，CueMe返回的结果，虽然没有逐一列出我的问题答案，但是会将相近的信息进行汇总整理，输出一个相对完整、结构合理的结果。
这个表现，在研究假设和文献支持方面体现地格外明显。
总体结果AI的回答已经可以达到初级研究员的研究水平，不过我们还是需要在这个基础上进行完善和优化，尤其是作为科研的严谨性考虑。
四、选择研究方法与技术路线
研究方法构成实现研究目标的核心框架。选取适宜的研究方法不仅影响数据的收集和分析质量，而且对研究结论的有效性和可信度具有直接影响。
因此，方法设计应基于理论、实践和项目资源的综合考虑，以制定科学合理的方案。
指令：请帮我设计研究方法和研究设计。研究的课题是“基于深度学习的自然语言处理技术研究”。请帮我设计研究方法，说明将使用的定量或定性数据收集方式、具体的采样方法、样本量及其合理性，描述将使用的数据分析技术（如回归分析、文本分析等）并解释其适用性，详细描述研究设计类型（如实验研究、调查研究等）以及研究步骤的具体操作，分析所选方法的合理性、可信性并评估潜在的偏差和误差源、制定控制措施。
因为“设定研究目标与假设”这部分的要求比较多，所以我们在指令上也会要求的复杂一些，看看AI返回的结果如何：
从结果来看，AI给的回复比较详细且具体：
但是可以看得出来，AI把我的问题进行了简化合并，并且在制定控制措施方面，回答是存在不完善的情况的。
不过，也没有关系，对于存在的遗漏或者回答不满意的情况，我们可以通过补充提问的方式进行获取。
指令：补充分析上述所选方法中，在存在潜在偏差情况下的控制措施。
这下好了，在原有基础上，AI又帮我们补充了7个控制偏差的措施。
同样，对于类似问题，我们都可以用补充提问的方式，毕竟CueMe具有联系上下文的功能，可以很好的根据你的前述需求理解你具体要求。
五、识别并展示创新点
创新是研究的核心所在，它直接关系到项目的学术价值和实际应用效果。
创新可以表现在多个方面，包括但不限于理论上的革新、新方法的开发与应用，以及在特定情境下的实际操作与运用。
准确找到并突出这些创新点，是提升项目成功概率的重要因素。
指令：请帮我识别并表述研究中的创新点。研究的课题是“基于深度学习的自然语言处理技术研究”。我需要你重点阐明当前研究的局限性，根据我之前的指令分析研究在理论、方法或应用上的独特性并说明其不同于以往研究的部分，详细描述研究中具体的创新部分特别是在技术、方法或理论应用上的突破，最后探讨这些创新点对学术领域或现实应用的价值。
详细看看AI的返回的结果质量怎么样：
跟之前一样，AI只是列出了一个最为基本的框架机构，内容丰富度上还是差强人意。
所以，我们可以像之前一样，把具体的环节单独拎出来，让AI进行详细补充。
现在来看，返回的结果是不是更完善了呢，这个方法真是屡试不爽呀。
六、描述预期成果与应用场景
预期成果明确展示了研究成功之后所带来的贡献，这些贡献不仅体现在理论层面的推进，而且涵盖了实践领域的应用。
清晰且可行的成果描述对于评审专家而言至关重要，因为这有助于他们准确评估项目的现实价值以及实际落地的可能性。
指令：请帮我描述预期研究成果。研究的课题是“基于深度学习的自然语言处理技术研究”。我需要你详细描述研究如何扩展或修正现有理论，说明研究成果如何对政策制定、产业实践或社会发展带来积极影响，列出预期的成果形式（如学术论文、专利、政策建议等）并阐明其可实现性，并从技术、资源、时间等方面评估这些成果的可行性。
详细来看，其实对于预期的成果形式（如学术论文、专利、政策建议等）方面，AI输出并不充分，可以再进一步完善。
七、规划任务安排和时间表
详尽细致的任务安排与时间规划是确保项目顺利进行的前提和基础。
针对每个任务，既需要明确具体的定义和执行步骤，又要设定具有一定灵活性的时间表。
这样的规划能够在保证任务按既定计划稳步推进的同时，也能有效应对和适应项目过程中可能出现的各种突发情况和变化。
指令：请帮我规划研究项目的任务安排和时间表。我的研究的课题是“基于深度学习的自然语言处理技术研究”。请你详细列出研究各阶段中的每个任务并提供明确的行动计划，为每项任务设定时间计划并列明具体的起止日期，请确保任务的顺序合理并列出依赖关系。
从输出结果上来看，笔者其实并不太满意，简单的文字罗列不符合格式要求。
当然笔者也没有跟AI说明我的课题具体开始研究时间以及时限问题，所以，在这一部分，我们需要再补充完善我们的指令要求。
指令：我计划从10月1日起开始课题研究，预计花费时间在3个月，请帮我按照上述任务安排进行调整，并用表格进行呈现。
因为夸克CueMe支持上下文的联系对话，所以我们可以让AI延续之前的回答，我们看看返回的结果如何：
这一次完善之后，整体上就舒服多了，时间任务表也以表格形式进行了呈现，并且把注意事项进行了提醒，可谓是细心~
八、明确资源配置
资源配置是指对项目的资金、设备、人力等关键要素进行合理分配和利用。
这些核心要素的优化配置对于提升项目执行效率和成果质量具有重要影响。
有效的资源规划应该涵盖详细的预算编制和明确的职责分配，确保项目在全生命周期中得到持续而充分的资源支持。
指令：请帮我明确研究项目所需的资源和人员配置。我的研究的课题是“基于深度学习的自然语言处理技术研究”。我需要你详细列出研究所需的所有设备和材料并确保数量、规格和成本的清晰说明，明确团队成员及其职责分工并确保每个成员的贡献与项目需求相匹配，制定详细的资金计划并列出各类费用（包括设备、人员、材料等的预估成本），识别可能的外部合作伙伴及其支持形式并规划如何有效管理这些合作关系。
AI给出的结果比较详细，但是我们还是可以让它更直观的使用表格化的表达方式进行呈现，我们继续提出要求：
指令：将上述信息，尽可能地表格化呈现
这次完美了，我们得到了关于资源配置方面的表格化数据：
具体来看一下：
不知道你有没有发现，AI对于预算方面的把控还是不太到位。
仅仅就表格1中计算设备里工作站的四台设备而言，16核CPU，64GB RAM，1张NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti GPU的配置，预估单价就到5000美金（折合人民币35000元左右）的价格，的确是有些许夸张。