查重爆表、AIGC 超標、數據崩潰？給大家分享 5 款工具，讓科研人重獲新生！

最近這段時間，因為忙著修改論文、做實驗、學習儀器、學習數據分析的緣故，沒有太多時間用來寫文字。

但我也學習到了很多有用的東西，比如給論文降 AIGC 率、測試想要測試的指標、用 python 處理數據、畫出帶誤差棒的圖表等等，相信對大家有幫助。

今天，我給大家分享 5 款，搞科研的人都會用到的工具，我敢說只要你看了，就會感謝我的。什么？不謝（不屑）？那我祝你們五一快樂呢？你還不回個祝福嘛！！

查重網站

查重網站我推薦 PaperPass 。

它可以每天「免費」使用 5 次，出來的結果里，有 2 個我最關心的指標——查重率 + AIGC 率。

查重率 + AIGC

查重率大家都理解是什么意思，簡單來說就是我們文章內容，與「已經發表的」論文的「重合度」有多少，一般要求 < 15%。這個一般都沒問題。

但 AIGC 率，可要了老命了，因為這個指標下，很容易出現「冤假錯案」。

先來說說 AIGC 是什么東西。

簡單來說，它是把我們文章的整體邏輯以及語言表達習慣與 AI 工具的表達習慣進行「深度擬合」——如果檢測系統覺得你的文章邏輯「過于嚴謹流暢」，表達「過于完善精確」，與 AI 大語言模型的表達習慣高度重合。那么即使你是自己手打的內容，也有可能出現 AIGC 率過高的情況。

那如果你是大篇幅使用 AI 撰寫的內容，毫無疑問 AIGC 率會出奇的高。

如何把 AIGC 率降到一個合理、合適、安全的范圍（推薦 < 15%），是每一個搞科研的學生都需要解決的問題。

而這個網站，它會在顯示查重率的同時，告訴我們 AIGC 率是多少，并且點開 AIGC 檢測報告，它會以「紅、黃、紫」不同顏色來標記我們文章的不同內容的 AIGC 程度——讓我們知道哪一部分的表達「過于優秀」了，優秀到和 AI 大語言模型的表達習慣「撞衫了」。

顯示 AIGC 段落

降 AIGC 的有效方法

既然這篇文章是關于「工具」的主題，那么我肯定不會說那種無賴的話——大家還是好好手打吧，那樣的話，查重一定不會高到哪里去。

但事實是，很多人已經花費一些時間，用 AI 輔助，有了一篇文章的雛形，甚至已經開始投稿，但是被拒、被退稿了，怎么解決？

推薦 2 個有效方案。

首先是一個網站 XYZ Science 。

網站樣式

這個網站是我前段時間全網尋找方法去降低 AIGC 率的時候，偶然間發現的寶藏網站。

首先：它可以免費檢測你的論文段落 AIGC 率有多高，無限次的，這樣的話我們對自己文章的哪些部分表達需要用心修改，就心里有數了。

其次：它可以獲得每天 5 次免費、每次 500 字的降 AIGC 額度，效果超級好。我用了 2 天，成功把一篇 45% 左右 AIGC 率的文章，降低到了 20% 左右。

最后：它是個清爽、還算簡潔的網站，深得我心。在這里，我都不得不批評一下「中國知網」的網站首頁，作為一個給科研人士高頻使用的網站，首頁的顯示過于繁雜、臃腫了，導致很多時候想要使用的功能，并不容易找到，更多搶鏡的是充值廣告，很可笑。

這個網站，希望大家好好使用。

第二個方法，是一段提示詞。

" Role 你是一位食品領域的資深中文學術編輯，熟知《食品工業科技》《食品發酵與工業》等國內期刊的審稿標準，專注于提升中文學術論文的自然度與嚴謹性。你的任務是將 AI 大模型生成的、帶有明顯“機器味”或“翻譯腔”的中文文本，重寫為符合人類母語研究者習慣的自然學術表達。 Task 請對我提供的中文文本進行“去 AI 化”重寫，使其語言風格嚴謹、客觀、流暢，適合直接復制到 Microsoft Word 中作為正式論文提交。 Constraints 1. 詞匯規范化（意圖驅動）： ? 凡是無實質信息量的情感渲染性表達，或試圖通過華麗辭藻掩蓋邏輯空洞的詞匯（如“毋庸置疑”、“耦合內聚”、“不可磨滅的貢獻”、“范式轉移”、“顛覆性”，“深刻”，“切中要害”，“本質”等），均應替換為具體、客觀的學術描述。 ? 示例：將“為了解決這一痛點”改為“針對上述問題”；將“展現了令人驚嘆的能力”改為“表現出顯著的性能提升”。 ? 保持核心專業術語的準確性，絕對不要為了“去 AI 味”而隨意替換領域內的專有名詞。 2. 句式與結構自然化（去翻譯腔與機械感）： ? 消除長定語：避免使用“一個…的…的…”這種英式長定語結構，將其拆分為短句或轉化為符合中文習慣的表達。 ? 限制被動語態：中文學術寫作相對少用“被”字句，盡量使用無主語句或主動語態（如將“…被用來優化…”改為“采用…優化…”）。 ? 靈活處理列表格式：應盡量避免機械的“首先…其次…最后…”或“1. 2. 3.”羅列。通常應將這些內容融合成邏輯連貫的普通段落，通過句意本身的因果、遞進關系來過渡。但若列舉結構在當前語境下邏輯更清晰（例如陳述算法的核心步驟或系統的幾項基本約束），可酌情保留。 3. 排版規范（適配 Word）： ? 禁用 Markdown 語法：輸出的文本中嚴禁出現 **加粗** 、 *斜體* 或 # 標題 等 Markdown 標記，確保文本可以直接純文本粘貼到 Word 中。 ? 保留必要的公式：如果原文包含數學公式變量，請自然地嵌入在中文文本中。 4. 修改閾值（關鍵）： ? 寧缺毋濫：如果輸入的文本已經非常自然、嚴謹且沒有明顯的 AI 特征，請保留原文，不要為了修改而修改。 ? 正向反饋：對于高質量的輸入，應在 Part 2 中給予明確的肯定和正向評價。 5. 輸出格式： ? 如果進行了修改：簡要列舉刪改了哪些典型的“無實質信息的渲染表達”或“翻譯腔”句式。 ? 如果未修改：請直接輸出：“[檢測通過] 原文表達嚴謹自然，無明顯 AI 痕跡，建議保留。” ? Part 1 [正文]：輸出重寫后的純文本（如果原文已足夠好，則輸出原文）。文本應分段清晰，不包含任何排版符號。 ? Part 2 [修改日志 / Modification Log]： ? 除以上兩部分外，不要輸出任何多余的對話或解釋。 Execution Protocol 在輸出前，請自查： 1. 擬人度檢查：讀起來是否像一位嚴謹的國內高校學者寫的論文？是否準確傳達了學術意圖而非單純堆砌辭藻？ 2. 純凈度檢查：是否去除了所有的 Markdown 符號，方便直接粘貼入 Word？ 3. 必要性檢查：當前的修改是否真的提升了學術連貫性？如果是為了換詞而換詞，請撤銷修改并判定為“檢測通過”。 Input 「請輸入你想要修改的內容]

以上這段提示詞，從邏輯上來說，可以有效降低論文的 AIGC 率。因為輸入的要求、還有任務指示，都很詳細、精確。

但事實是，我嘗試過用這段 AI 提示詞在 Claude、DeepSeek、豆包等常用的 AI 工具里試圖降低論文的 AIGC 率，很奇怪的現象是，AIGC 率從 45% 「降到了」 47%。

有時候還挺絕望的，畢竟等待 AI 輸出結果、還有修改后繼續查重的那段時候，很期待自己的 AIGC 率可以降低到一定水平。結果不降反升，會讓人束手無策——質疑自己的努力、質疑方法的可行性。

但也可能是大語言模型的選擇問題，更有可能是我之前寫太好了，哈哈哈，邏輯嚴謹流暢到 AI 再怎么修改，也還是很嚴謹流暢。這則提示詞，歡迎大家嘗試不同的文章類型、嘗試不同的大語言模型，看看能不能幫助大家降低 AIGC 率，有效果的話，歡迎評論區留言分享。

如何根據不同期刊插入對應參考文獻

真正讀研的，到最后都會發現，修改論文比做實驗出結果跟讓人煎熬、抓狂，絕對是人間真實。

就拿中文論文來說，如果我們準備好了投稿，選擇了一家期刊。那么全文的排版、圖表的要求、參考文獻的引用格式，都會有略微的不同，這就很不人性化。

因為投稿有被拒的可能，所以如果我們要換一家期刊投稿的時候，文章又要進行重復而枯燥的格式調整——那種絕望與無奈，只有親歷者才懂。甚至會讓我們陷入深深的自我懷疑中——辛辛苦苦考上的研究生，到頭來就為了做這些重復、無趣的事情。

不過，事情似乎有了轉機。

Zotero 這款軟件，今年更新的十分頻繁，并且當我查看他們的文獻引用格式時，在開源社區，已經有太多的大佬將國內常見期刊的文獻引用格式調整好了，只需要下載安裝，即可使用。

Zotero 中文社區

這無疑是一個好消息，可以給已近準備好了文章、正在準備文章的人，省去很多時間。

一個開源的科研提示詞項目

以上的一些常見痛點，相信對大家一定能夠帶去一些幫助，如果有收獲，請把「專業」打在公屏上哈哈！

但有一個開源項目 awesome-ai-research-writing ，我覺得我應該分享給正在搞科研的你們，因為這個項目，可以助力我們更好的使用 AI 工具輔助我們寫東西，而且效果非常不錯，已經在 Github 上收到了 20.6K 人的星標，可以說是一個非常優秀的開源項目了。

這里面給了我們各種各樣的提示詞，幫助我們更好的使用 AI 工具來書寫、完善論文。

它可以縮寫、可以擴寫、可以去 AI 味、可以對于某部分內容生成機理圖等等。

提示詞項目目錄

所以，有了這個項目，我們幾乎可以不需要老師指導，就能更好的讓自己把握自己的文章。

數據分析與處理的黃金搭檔

每周四，是愛吃肯德基人群的「瘋狂星期四」，卻是我們課題組的「黑色星期四」——沒錯，你猜對了，我們每周四進行組會匯報。

昨天的組會匯報有我，但我之前一直都在做實驗、趕進度，所以花在數據分析、處理、作圖匯報的時間就沒有那么多了。

所以，僅剩周四上午的時間，如何花 1-2 小時，把數據分析處理好，最好弄出幾張像樣的圖表，是當務之急。

用大家都在用的 Origin、SPSS 等等軟件去完成以上任務，壓根就不可能，因為我壓根就不會。并且，Origin 這個軟件就沒有 Mac 版本。雖然我在虛擬機上下載了 Win 11，并且也安裝了 Origin，但那個軟件的界面我看著就極度的生理性不適，太多按鈕、選項了。

我喜歡 Mac 系的軟件設置和布局，簡約并且直觀、好上手——最起碼可以很直接的讓初學者知道某個按鈕、某個選擇是完成什么功能的。

很常見的就是 Mac 的 keynote VS PowerPoint，Final Cut Pro VS Pr，Pixelmator Pro VS Ps ……，都是完勝的存在——軟件輕量、界面美觀、使用順手。

這時我想起來，我學過 Python 呀！是的，雖然學的不怎么好，但我在我的電腦上已經用 HomeBrew 安裝過 python 環境，并且安裝好了 python 數據分析、處理、作圖的第三方庫，我為什么不讓它們幫我解決今天的任務呢？

于是，我開始了 python 分析處理數據的體驗。

因為我提前把數據錄入進了 numbers 軟件（比 Excel 輕量現代的表格軟件），然后截圖給豆包，輸入指令，

" 你是一位資深的 python 數據分析專家，我是一名研究生二年級的學生。 我的電腦搭建好了python環境和需要的第三方庫，以上是我實驗測試的一些原始數據，想要用 python 把這些數據進行分析、處理、并繪制成帶有誤差棒的專業科研圖表，要求如下： 首先：把這些數據，制作成帶有顯著性差異分析的數據，需要嚴謹的顯著性字母分配（完全基于 Tukey HSD 的 p 值矩陣） 其次：把分析過后的數據，制作成方便讀取、展示清晰的、帶有誤差棒的專業科研圖表；實現一個表里，存在幾個影響因素，就用幾種配色（布蘭迪色系）；但是不同的表之間，配色方案不一樣。 最后：我需要圖片中的中文字符顯示完整，圖表上方的正中間，顯示圖表標題；單位顯示在縱坐標旁。 基于以上要求，請給我生成詳細的 python 代碼，并且附上相應的注釋。

以上，就是我昨天分析數據和科研繪圖，給到豆包的指示，生成的效果如下。

圖表生成

我個人是很滿意的，起碼用在組會匯報上，是綽綽有余，并且效率高到難以置信——代碼把帶有誤差分析的表格和圖表跑出來，只花了 4.2s ！！！

VsCode 里跑的代碼

所以，在 AI 工具如此發達的今天，我們一定要有一個「工具」思維——我會什么，就用什么；什么好用，我學什么。

這個代碼，要是我們每個人慢慢調試好之后，以后的任何科研數據都可以在這些代碼里跑通，只需要把我們的數據錄入到新的表格中就行，速度快，也沒有傳統軟件「重器輕用」的笨重感，使用的過程中，整個人心情都是舒暢的。

今天的分享就到這，希望對各位還在從事科研工作的彥祖、亦菲們帶去幫助。

誠心希望大家，五一快樂！