<h1>论文写作辅助系统的任务拆分与提示词设计实践</h1>

<p>论文写作属于典型的长文本任务。从选题、提纲到正文、文献整理和最终修改，不同阶段对模型的要求并不相同。</p>

<p>如果只是把论文题目直接交给大语言模型，再要求一次生成完整正文，通常会遇到章节重复、上下文丢失、引用信息不准确以及前后概念不一致等问题。</p>

<p>因此，在实际设计论文写作辅助系统时，更适合采用“任务拆分 + 结构化输入 + 分阶段生成”的方式。本文从实际实现角度，整理一套论文写作辅助流程，并给出可以直接测试的提示词和数据结构。</p>

<h2>01 为什么论文写作不适合一次生成</h2>

<p>短文本生成通常只需要处理当前输入，但论文往往包含几万字内容，而且章节之间存在较强的上下文依赖。</p>

<p>例如第一章已经确定研究对象为“直播电商消费者”，第三章如果模型把研究对象变成“传统电商用户”，后续内容即使语言通顺，也已经出现逻辑错误。</p>

<p>另外，论文中还会涉及研究方法、数据、参考文献以及专业术语，这些信息都需要保持一致。</p>

<p>因此，一个更加稳定的思路是把论文生成任务拆成多个步骤：</p>

<pre><code>选题分析
↓
提纲设计
↓
文献资料整理
↓
章节生成
↓
段落修改
↓
引用检查
↓
格式处理
↓
最终人工核验</code></pre>

<p>每一步只让模型处理一个明确任务，可以降低长文本生成过程中出现内容漂移的概率。</p>

<h2>02 先建立论文任务状态</h2>

<p>为了让不同章节保持一致，可以先保存论文的一组基础信息。</p>

<p>例如使用JSON保存当前论文状态：</p>

<pre><code>{
  "title": "直播互动对消费者购买意愿的影响研究",
  "major": "电子商务",
  "research_object": "直播电商消费者",
  "research_question": "直播互动如何影响消费者购买意愿",
  "method": [
    "文献研究法",
    "问卷调查法"
  ],
  "keywords": [
    "直播电商",
    "互动行为",
    "购买意愿"
  ],
  "target_words": 15000
}</code></pre>

<p>后续无论生成提纲还是正文，都把这些核心变量作为基础上下文传入模型。</p>

<p>这样做的作用不是让模型记住整篇论文，而是固定几个不能随意变化的重要条件。</p>

<h2>03 选题阶段使用结构化提示词</h2>

<p>如果只输入“帮我生成几个电子商务论文题目”，得到的结果通常比较宽泛。</p>

<p>可以增加专业、研究对象和研究范围等限制。</p>

<pre><code>你是一名论文选题辅助助手。

专业：电子商务
研究方向：直播电商
研究对象：消费者
关注问题：购买意愿

请生成10个研究范围适中的论文方向。

要求：
1. 不生成范围过大的题目
2. 每个题目包含明确研究对象
3. 每个题目说明主要研究变量
4. 不生成调查数据
5. 不生成参考文献
6. 每个题目附一行选题说明</code></pre>

<p>与完全开放式生成相比，这种方式能够让模型的输出范围更加可控。</p>

<h2>04 提纲生成采用逐层展开</h2>

<p>确定题目以后，不建议直接让模型一次生成完整的三级目录。</p>

<p>比较稳定的方法是先生成一级目录。</p>

<pre><code>论文题目：
直播互动对消费者购买意愿的影响研究

请生成论文一级目录。

要求：
1. 只输出一级标题
2. 不生成正文
3. 各章节内容不能重复
4. 保持研究逻辑完整
5. 暂时不要生成二级和三级标题</code></pre>

<p>例如模型得到：</p>

<pre><code>第一章 绪论
第二章 理论基础与文献综述
第三章 研究设计
第四章 数据分析
第五章 研究结果与讨论
第六章 结论与建议</code></pre>

<p>一级结构确认以后，再针对某一章节继续展开。</p>

<pre><code>现在只展开：

第二章 理论基础与文献综述

要求：
1. 生成二级标题
2. 每个二级标题职责不同
3. 不与其他章节内容重复
4. 不生成具体参考文献
5. 不展开正文</code></pre>

<p>这种逐层构建目录的方法，比一次生成完整目录更容易修改。</p>

<h2>05 文献资料不要让模型凭空生成</h2>

<p>论文写作中比较容易出现问题的是参考文献。</p>

<p>如果直接询问模型“给我10篇真实论文”，即使模型输出了作者、题目、期刊和年份，也不能直接认为这些信息真实存在。</p>

<p>更适合的方式是先通过可靠数据库获取真实文献，再把已经确认的信息交给模型整理。</p>

<p>例如使用下面的数据结构：</p>

<pre><code>[
  {
    "author": "作者A",
    "year": 2024,
    "title": "文献标题A",
    "abstract": "这里填写真实文献摘要",
    "conclusion": "这里填写文献主要结论"
  },
  {
    "author": "作者B",
    "year": 2023,
    "title": "文献标题B",
    "abstract": "这里填写真实文献摘要",
    "conclusion": "这里填写文献主要结论"
  }
]</code></pre>

<p>然后让模型只对现有资料进行分析。</p>

<pre><code>请只根据我提供的文献资料进行分析。

任务：
1. 按照研究主题进行分类
2. 总结不同文献的共同观点
3. 比较不同研究结论
4. 归纳已有研究使用的方法
5. 找出目前研究中仍然可以继续讨论的问题

限制：
不得补充没有提供的作者。
不得补充没有提供的论文。
不得生成新的研究数据。</code></pre>

<p>这种方式实际上把大语言模型从“资料来源”变成了“资料整理工具”。</p>

<h2>06 正文生成先输入观点，再生成语言</h2>

<p>正文阶段也不建议仅仅输入章节标题后让模型自由发挥。</p>

<p>可以先准备当前段落的核心观点。</p>

<pre><code>章节：
直播互动对消费者购买决策的影响

核心观点：
实时互动能够降低消费者获取商品信息的成本。

已有依据：
1. 消费者可以实时询问商品信息
2. 主播能够针对问题进行解释
3. 评论区可以形成额外信息来源

任务：
根据以上内容整理成论文正文段落。

要求：
1. 保留核心观点
2. 不新增具体统计数字
3. 不生成不存在的案例
4. 不生成参考文献
5. 使用正式书面表达
6. 控制在500字左右</code></pre>

<p>这种方法相当于由使用者负责“观点”，模型负责“语言组织”。</p>

<p>相比直接生成整段研究内容，可控性会更高。</p>

<h2>07 给模型增加禁止项</h2>

<p>实际使用中，只告诉模型“需要做什么”往往还不够。</p>

<p>论文场景中，还可以明确告诉模型哪些事情不能做。</p>

<pre><code>内容生成规则：

允许：
- 调整句子结构
- 补充逻辑连接
- 整理已有观点
- 合并重复表达

禁止：
- 虚构调查数据
- 虚构实验结果
- 虚构参考文献
- 修改研究对象
- 修改论文核心结论
- 自行增加政策文件
- 自行增加作者和年份</code></pre>

<p>提示词中的约束越明确，生成结果越容易检查。</p>

<h2>08 长论文需要保存章节摘要</h2>

<p>随着论文长度增加，不适合每次都把整篇论文重新发送给模型。</p>

<p>一种常见思路是为已经生成的章节保存摘要。</p>

<p>例如：</p>

<pre><code>{
  "chapter_1": {
    "title": "绪论",
    "summary": "介绍直播电商发展背景，确定研究对象为直播电商消费者，研究核心问题为直播互动与消费者购买意愿之间的关系。"
  },
  "chapter_2": {
    "title": "理论基础与文献综述",
    "summary": "主要整理消费者行为理论、互动理论以及直播电商相关研究。"
  }
}</code></pre>

<p>生成第三章时，不需要重新发送前面几千字正文，只需要提供论文基础信息和前面章节摘要。</p>

<p>这样既可以减少上下文长度，也能够保留论文的主要逻辑关系。</p>

<h2>09 可以为每个章节建立独立任务</h2>

<p>如果把论文看成一个任务树，可以把不同章节分别处理。</p>

<pre><code>论文任务

├── 第一章 绪论
│   ├── 研究背景
│   ├── 研究意义
│   └── 研究方法
│
├── 第二章 文献综述
│   ├── 国内研究
│   ├── 国外研究
│   └── 文献评述
│
├── 第三章 研究设计
│   ├── 研究模型
│   ├── 变量设计
│   └── 数据来源
│
└── 第四章 数据分析
    ├── 描述性统计
    ├── 信度分析
    └── 回归分析</code></pre>

<p>每个节点都可以作为一个独立的模型任务。</p>

<p>如果某一部分生成结果不理想，只需要重新处理对应节点，不需要重新生成整篇论文。</p>

<h2>10 语言修改需要和内容生成分开</h2>

<p>正文生成和论文润色最好设计为两个不同任务。</p>

<p>正文生成负责组织内容，而语言修改只负责调整表达。</p>

<p>例如：</p>

<pre><code>请修改下面这段论文内容。

修改目标：
1. 减少口语化表达
2. 调整过长句子
3. 改善段落衔接
4. 删除明显重复表达

严格限制：
1. 不增加新的研究观点
2. 不增加新的数据
3. 不增加参考文献
4. 不改变原有结论
5. 不修改专业术语含义</code></pre>

<p>把两个任务分开以后，更容易判断模型到底修改了什么。</p>

<h2>11 段落扩写也需要限制边界</h2>

<p>论文写作过程中经常需要扩写已有内容，但“扩写”不等于允许模型自由增加事实。</p>

<p>例如：</p>

<pre><code>原始内容：

直播过程中，主播与消费者之间的实时互动能够提升信息传递效率。

扩写方向：
1. 信息获取
2. 问题反馈
3. 商品理解

禁止：
1. 添加具体销售数据
2. 添加不存在的用户调查
3. 添加企业案例
4. 添加参考文献

目标长度：
400-500字</code></pre>

<p>通过限定扩写方向，可以降低内容偏离主题的问题。</p>

<h2>12 可以增加模型输出检查步骤</h2>

<p>生成正文以后，还可以增加一个独立的检查任务。</p>

<pre><code>请检查下面的论文内容。

重点检查：

1. 是否出现前后研究对象不一致
2. 是否出现无法验证的具体数字
3. 是否出现没有来源的作者姓名
4. 是否出现不存在的文献
5. 是否存在重复观点
6. 是否出现明显口语化表达

只指出问题，不直接重写全文。</code></pre>

<p>“生成”和“检查”分成两个步骤，比让模型一边写一边自行判断更加容易控制。</p>

<h2>13 数据分析部分不要交给模型虚构</h2>

<p>论文中的问卷数据、实验结果和统计分析不能让模型自行创造。</p>

<p>如果已经获得真实数据，可以把分析结果提供给模型，让模型帮助整理文字说明。</p>

<p>例如：</p>

<pre><code>已有统计结果：

样本量：326
变量A均值：4.12
变量B均值：3.87
相关系数：0.62
P值：0.001

任务：
根据以上真实统计结果撰写结果说明。

要求：
1. 只能使用提供的数据
2. 不增加新的统计指标
3. 不推测没有提供的结果
4. 区分“数据结果”和“原因解释”</code></pre>

<p>这样模型处理的是表达问题，而不是替代统计分析本身。</p>

<h2>14 参考文献格式也可以结构化处理</h2>

<p>如果已经拥有真实的参考文献数据，可以先保存为结构化格式。</p>

<pre><code>{
  "authors": ["张三", "李四"],
  "title": "论文题目",
  "journal": "期刊名称",
  "year": 2025,
  "volume": "10",
  "issue": "3",
  "pages": "15-22"
}</code></pre>

<p>然后再根据目标格式输出参考文献。</p>

<p>需要注意的是，这一步只负责格式转换，不负责判断原始文献信息是否真实。</p>

<h2>15 论文排版也可以转化为配置问题</h2>

<p>不同学校对论文格式的要求不同，因此可以考虑把排版要求抽象成配置。</p>

<pre><code>{
  "body_font": "宋体",
  "body_size": "小四",
  "line_spacing": 1.5,
  "first_line_indent": 2,
  "heading_1": {
    "font": "黑体",
    "size": "三号"
  },
  "heading_2": {
    "font": "黑体",
    "size": "四号"
  },
  "reference_style": "GB/T 7714"
}</code></pre>

<p>实际处理文档时，再根据不同学校模板读取对应配置。</p>

<p>相比把所有格式规则直接写死在程序里，这种方式更加方便后期调整。</p>

<h2>16 一个完整的处理流程</h2>

<p>如果把前面的设计组合起来，一套论文写作辅助系统的流程可以表示为：</p>

<pre><code>用户输入论文基础信息
        ↓
生成候选研究方向
        ↓
人工确认题目
        ↓
生成一级提纲
        ↓
人工修改提纲
        ↓
逐章展开二级结构
        ↓
导入真实文献资料
        ↓
生成章节内容
        ↓
保存章节摘要
        ↓
语言修改
        ↓
内容一致性检查
        ↓
引用核验
        ↓
格式处理
        ↓
人工最终检查</code></pre>

<p>这里最重要的一点是：模型并不是整个流程唯一的信息来源。</p>

<p>研究数据、参考文献、案例以及最终结论，都应该来自可以验证的真实资料。</p>

<h2>17 为什么任务拆分比一次生成更稳定</h2>

<p>从实际使用效果来看，任务拆分解决的并不是“让模型写得更多”，而是让每次生成的目标更加明确。</p>

<p>选题模块只负责研究方向，提纲模块只负责结构，文献模块只处理已有资料，正文模块只负责当前章节，修改模块只调整已有文字。</p>

<p>当某一步出现问题时，也可以只重新运行对应任务。</p>

<p>这种工作流更加接近普通软件工程中的模块化设计思想：把一个复杂任务拆分成多个职责单一的组件，再通过统一的数据结构连接起来。</p>

<h2>18 实际使用时仍然需要人工介入</h2>

<p>即使增加了提示词约束、结构化数据和多阶段检查，大语言模型仍然可能产生错误。</p>

<p>因此，论文写作辅助系统比较合理的定位应该是帮助处理结构整理、语言组织和重复性操作，而不是代替研究过程本身。</p>

<p>尤其是论文中的真实数据、实验过程、问卷结果、参考文献和研究结论，都需要人工确认。</p>

<h2>总结</h2>

<p>论文写作是一个典型的复杂长文本任务，直接使用大语言模型一次生成完整内容并不是最稳定的实现方式。</p>

<p>更加实用的方案，是把整个过程拆分为选题、提纲、文献整理、章节生成、语言修改、内容检查和格式处理等多个独立任务。</p>

<p>同时通过JSON等结构化数据保存论文状态，通过章节摘要维护长文本上下文，并在提示词中明确允许项和禁止项。</p>

<p>这种设计方式不仅适用于论文写作场景，也可以用于报告生成、项目申报材料、研究综述以及其他需要处理长文本的AI应用。</p>

<p>对于开发者来说，真正值得关注的并不是如何让模型一次生成更多文字，而是如何控制输入、保存状态、拆分任务以及验证输出。只有把这些环节设计清楚，大语言模型在长文本场景中的表现才会更加稳定。</p>

论文写作属于典型的长文本任务。从选题、提纲到正文、文献整理和最终修改，不同阶段对模型的要求并不相同。

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论文写作辅助系统采用任务拆分与结构化输入策略，通过分阶段生成提升长文本稳定性。系统包含选题分析、提纲设计、文献整理、章节生成等模块，利用JSON保存论文状态，结合章节摘要维护上下文一致性，并通过提示词约束明确生成边界，实现可控的论文辅助写作流程。

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