为什么化工教师需要 AI 科研工作流

很多化工背景的老师听到“AI 编程”就头疼——我不会写代码，跟我有什么关系？

但你不需要学编程。你需要的是学会“指挥”AI 帮你干活。

什么是科研工作流？

科研工作流不是一套固定的流程，而是你把一个科研任务从头到尾完成的过程中，哪些步骤可以交给 AI 帮忙。

举一个例子。你要写一篇文献综述。传统流程是：

1. 在数据库搜索相关文献
2. 一篇一篇读摘要，筛选相关文献
3. 下载 PDF，精读重点文献
4. 整理笔记，提炼观点
5. 写成综述初稿

现在想一想：哪些步骤可以让 AI 帮忙？

• 步骤 1：AI 可以帮你扩展搜索关键词，生成布尔检索式
• 步骤 2：AI 可以帮你读摘要，提取核心观点
• 步骤 3：这一步还是得你自己读，但 AI 可以帮你做笔记模板
• 步骤 4：AI 可以帮你整理笔记，提炼结构
• 步骤 5：AI 可以帮你润色文字，检查逻辑

五个步骤里，AI 可以参与四个。唯一不能替代的，是你的专业判断。

三个核心工具

你不需要学很多工具。三个就够：

1. 聊天助手（DeepSeek / Claude） 日常问答、文字润色、概念解释。门槛最低。

2. AI 编程助手（Claude Code / Codex） 帮你处理数据、生成图表、自动化重复任务。需要一点基础配置，但不需要会写代码。

3. 工作台工具（WorkBuddy） 把上面两种能力组织成一个可复用的工作流。

从哪里开始？

如果你只能做一件事，就做这件：

下次你要写一段文字的时候，先把你的想法告诉 AI，让它帮你写一个初稿，然后你来改。

这就是最简单的 AI 工作流。不需要代码，不需要配置，只需要你愿意试一试。

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本文是“AI 科研效率入门”系列的第 1 篇。