科研工作流设计工坊

前五个单元回答了“AI 能做什么、为什么会错、任务怎样写、工具边界在哪里、行动怎样受控”。最后两小时不再追逐新功能。每位学员带一个真实任务进入工坊，把零散技巧组织成一条能够演示、复核、恢复和复用的工作流。

真实不等于必须上传真实数据。任务可以来自正在进行的研究或教学，但课堂材料应使用公开、脱敏或模拟副本。你设计的是将来可执行的流程；是否把受限材料交给具体服务，仍要经过机构政策、协议和伦理边界审查。

120 分钟工坊路线

• 0–10 分钟：选择任务，定义问题边界与成功标准；
• 10–25 分钟：画六环工作流骨架；
• 25–40 分钟：文献与写作流程演示；
• 40–55 分钟：数据流程演示；
• 55–70 分钟：教学与项目申请流程演示；
• 70–85 分钟：存储、版本、复用与交接演示；
• 85–110 分钟：完成个人工作流包；
• 110–120 分钟：同伴答辩与 rubric 评分。

四段产品演示各 15 分钟，共 60 分钟；其余时间用于方法设计和验证。自学者可以把同伴答辩替换为“隔一天后按 rubric 自审”，但必须保留书面证据。

第一步：选择一个两小时内能缩小的真实任务

不要选“完成论文”“做完课题”或“建设知识库”。这些是项目，不是本次可验证任务。把范围缩到一个明确产物，例如：

• 从十篇已选定的公开论文中提取催化剂、温度和转化率，形成待复核表；
• 把一节“精馏塔物料衡算”教案改写成含先修诊断和课堂练习的结构稿；
• 检查一份脱敏 CSV 的单位、缺失值和异常范围，生成清洗建议，不直接改原始数据；
• 为项目申请书的研究基础部分建立“主张—证据—来源页码”矩阵；
• 把三份会议纪要整理成决策、责任人和截止日期清单，并由参会者确认。

其他学科可以替换材料，但任务必须满足四个条件：输入已经存在；输出可在一个文件或一个小目录中展示；正确性可以抽查；失败不会伤害真实业务。

第二步：画出六环骨架

1. 输入

列出材料的名称、来源、版本、格式、数据级别和缺失项。输入不是“相关资料”，而是“2026-07-01 导出的 10 篇公开 PDF 与人工建立的 DOI 清单”。把事实材料和参考样例分开，把原件和工作副本分开。

2. 工具与处理

说明为什么使用 AI、普通软件、脚本或人工操作。对每个工具写出允许的读取范围、写入位置、网络需求、费用上限和替代方案。能用排序、筛选、公式或确定性脚本完成的步骤，不必强行交给生成模型。

3. AI 输出

AI 输出默认是候选结果。定义格式、字段、来源标记和不确定性表达。禁止让模型用空白处“合理补全”。化学场景中的名称、单位、反应条件和引用必须能够回到原始材料。

4. 人工复核

指定复核者、抽样比例、检查方法和不通过动作。高风险主张应逐条核验，低风险格式项可以抽样。复核不能只问“看起来顺不顺”，而要对照来源、计算或规则。

5. 存储

区分原始输入、处理中间物、已验收结果、日志和模板。写明目录、命名、版本、保留期限和访问权限。可版本化的文本优先保留差异；大型原始数据按实验室的数据管理方案处理，不能因为 Git 方便就随意提交。

6. 复用

把一次性细节从通用规则中分离。模板应说明适用范围、必填输入、禁止事项、验收方法和失败处理。复用不是复制上次对话，而是让下一个人能在不了解本次聊天的情况下执行。

五类科研工作流参考

文献流程：检索结果不是证据表

输入可以是人工确认过的论文清单和全文；工具负责文本检索、字段候选提取或格式整理；AI 输出是带来源页码的候选证据表；人逐条回到原文核验数值、实验条件和结论范围；结果按“原文—候选—已核验”分层存储；复用物是字段字典与核验清单。

化学示例：提取多相催化论文中的活性金属、载体、制备方法、反应温度、压力、转化率和选择性。转化率离开反应物、空速和时间没有可比性，因此不能只复制一个百分数。表格应允许填写“原文未报告”，不能让 AI 猜测。

写作流程：先建主张—证据关系

输入是大纲、目标读者、已核验资料和引用规则；AI 可以提供结构候选、段落重组或语言校对；输出必须保留主张对应的证据 ID；人负责科学判断、引用准确性和最终措辞；存储时区分草稿与已审定版本；复用物是段落任务模板和审稿清单。

不要从空白提示“写一篇综述”开始。先建立“这一段要回答什么、允许使用哪些来源、不能超出什么结论”。模型生成的引用若无法在给定材料中定位，直接标为未验证，不进入正文。

数据流程：先定规则，再让 AI 解释

输入包括原始数据副本、变量字典、单位、缺失值约定和合理范围；确定性工具执行类型检查、统计和变换；AI 可以解释异常候选或生成清洗报告草稿；人确认每个删除、替换和单位换算；存储时保留原始只读副本、脚本、日志和派生数据；复用物是数据检查模板。

化工示例：反应器温度列混有摄氏度和开尔文。正确流程不是让模型“统一一下”，而是先根据设备记录和变量字典判断每批单位，再由脚本执行明确转换，并对转换前后范围做检查。

教学流程：生成题目不等于可以进课堂

输入包括学习目标、先修知识、学生画像、课时和评分规则；AI 可生成例题候选、错误诊断或不同难度表达；人核对知识点、数值、答案、难度和公平性；结果存入经审定题库；复用物是题目规格与审题表。

化学/化工教师应特别检查量纲、有效数字、相态、边界条件和安全描述。涉及真实学生数据时，先执行机构允许的匿名化和平台选择，不把姓名、成绩与个体反馈直接交给未批准服务。

项目申请流程：AI 不能替你制造研究基础

输入是指南、申请模板、团队真实成果、预算规则和已确认文献；AI 可拆解要求、检查结构覆盖或生成待补问题；人负责研究问题、可行性、预算、事实和承诺；存储时保留指南版本与每项主张的证据；复用物是合规检查表。

任何“已有结果”“团队能力”“合作承诺”都必须有真实来源。工具可以发现论证断点，不能为了顺畅填造实验结果、合作单位或引用。

三份任务模板

最终工作流包至少包含三份可复用模板。建议从下列角色中选择：

提取模板：目标字段、允许来源、缺失值写法、来源定位、输出表头、逐条复核规则。适用于文献和档案材料。

变换模板：输入格式、确定性规则、禁止修改项、输出路径、前后对照、回退方法。适用于数据清洗、格式转换和文档重排。

评审模板：评价维度、证据要求、风险等级、问题格式、通过门槛和最终决定者。适用于论文草稿、教案、题目和申请书检查。

模板中不要固化私人路径、账户、真实 Key、某一篇论文标题或只在当前产品存在的按钮。把产品操作写进可替换的工具步骤，把目标、输入与验收保留为稳定核心。

上下文材料清单

每次启动工作流前，按以下顺序准备：

1. 任务说明与最终用途；
2. 输入清单、来源、版本和数据级别；
3. 术语表、变量字典、单位与领域规则；
4. 一个合格样例和一个常见错误样例；
5. 输出结构、命名和存储位置；
6. 人工复核者、方法和抽样比例；
7. 禁止事项、权限、费用、时间与停止条件；
8. 机构政策、版权、伦理或合作协议约束。

上下文不是越多越好。只放完成任务所需材料，并明确冲突时哪个来源优先。过期版本、无关附件和未经核实的二手摘要会增加错误，而不是增加能力。

最终工作流 rubric（100 分）

A. 问题与边界，15 分

• 5 分：输入、输出、使用者和最终用途具体；
• 5 分：范围能在小样上执行，并写明不做事项；
• 5 分：成功条件与停止条件均可观察。

低于 9 分：任务仍是愿望或项目口号，不能进入自动执行。

B. 证据与正确性，20 分

• 8 分：关键输出能定位到原始来源、计算或规则；
• 6 分：人工复核方法、责任人和抽样比例明确；
• 6 分：不确定、缺失和冲突有明确表达，不由 AI 猜补。

低于 12 分：即使结果文笔流畅，也不得作为科研或教学成品。

C. 流程设计与工具适配，15 分

• 5 分：六环完整，环节交接条件清楚；
• 5 分：AI、确定性软件和人工判断分工合理；
• 5 分：至少有一个可行的无 AI 或离线替代路线。

D. 安全、权限与合规，20 分

• 6 分：数据完成分级，受限数据没有被默认外发；
• 5 分：工作目录、读写、网络和凭据遵循最小权限；
• 5 分：个人信息、版权、机构政策和合作约束已检查；
• 4 分：外发、删除、付费和越界动作设置人工确认。

低于 12 分：工作流不得接触真实材料，只能继续使用公开样例整改。

E. 可追溯与可恢复，15 分

• 5 分：原始输入、处理中间物、已验收输出和日志分开；
• 5 分：有版本、差异、命名或等价历史证据；
• 5 分：失败后能停止、回退并说明哪些外部动作不可撤销。

F. 复用与交接，15 分

• 5 分：三份模板去除了本次任务的私人细节；
• 5 分：上下文材料清单完整并标明优先来源；
• 5 分：新使用者不看原聊天也能理解输入、步骤、验收与风险。

通过规则：总分至少 80；B“证据与正确性”和 D“安全、权限与合规”各至少 12；没有真实凭据、伪造来源或未批准外发。总分再高，触发任一红线仍不通过。

课程结束后的一个月实践

第一周只运行公开小样，修正模板；第二周选择低风险内部任务，增加日志和版本；第三周请同事按 rubric 独立复核；第四周再决定是否扩大数据范围或自动化程度。每次只扩大一个变量：更多文件、更宽权限、更长循环或更高费用，不能同时放开。

最终你带走的不是某个产品的“最佳提示词”，而是一套能迁移的研究习惯：先定义问题与证据，再选择工具；先建立边界与检查点，再允许行动；先验证与归档，再谈规模化复用。