许多用AI辅助写论文的朋友都遇到过这样的困扰：AI生成的论文内容看似专业，却总感觉像一堆零散的拼图碎片——文献综述与研究问题脱节，讨论部分又常常偏离核心论点。问题不在于AI的能力，而在于我们给它的指令方式。
今天给大家整理出了一套深度优化的DeepSeek指令，覆盖从目录生成到结论撰写的全流程。这些指令不是简单的单次提问，而是环环相扣的递进式Prompt链，确保AI输出的内容始终保持主题一致、论证严谨。帮你节省试错时间，赶紧收藏吧~
生成目录
01
请基于论文题目《[输入标题]》和您的研究领域，生成一个完整的论文目录框架。要求采用”问题-方法-验证”的递进结构，每个三级标题需要注明核心论证任务、需要回应的前文问题以及最低文献支撑数量。在输出时，请标注章节间的逻辑关系箭头，例如用”2.3→3.1″表明章节之间的衔接关系。
研究背景
02
目前开始撰写研究背景部分。根据目录要求，本部分需要完成以下内容：客观陈述该领域近年的发展态势，引用2021至2023年的国家级统计数据；指出领域内持续存在的关键科学问题，引用2篇近三年顶级期刊文献中的争议性结论；段落之间的衔接必须通过文献缺口自然过渡，避免使用任何连接词。
研究问题
03
基于前文提出的背景问题，目前需要准确界定研究问题。要求采用”条件-缺口-目标”的结构进行表述，并明确限定研究对象的时空范围、变量的操作定义以及方法创新的边界。引用文献时，必须包含1篇方法论论文和1篇应用研究。
国内研究现状
04
根据上传的中文文献资料，分析国内研究现状。要求按研究方法分类评述近五年核心期刊论文，对每个研究分析其样本特征的局限性、统计方法的缺陷以及结论推广的难度。最后总结出3个尚未解决的问题，这些问题必须能在后续方法论部分找到改善方案。
国际研究进展
05
请根据上传的文献资料，分析国外研究进展。重点对比中外研究在实验设计严谨性、数据透明度以及伦理审查标准方面的差异。绘制技术演进时间轴，标注国内尚未掌握的关键技术。
研究设计
06
目前设计研究方案，要求直接回应文献综述中提出的3个问题。需要说明样本量计算公式及参数设置，描述控制混淆变量的具体措施，并标注所有仪器的型号及精度、校准证书编号以及软件版本哈希值。
数据分析
07
根据研究问题的特性，目前确定分析方法。对于定量研究，需明确正态性检验方法以及参数或非参数检验的选择依据；对于定性研究，需说明编码手册来源以及编码者间信度检验结果。所有分析必须与结果章节形成严格对应。
结果
08
请报告研究结果，要求按问题重大性排序呈现。每个结果必须包含完整的统计指标（如p值、置信区间、效应量）以及对应的方法章节编号。对于异常值，必须报告处理过程和敏感性分析结果。
讨论
09
将研究结果与前人研究进行对话。对于支持性结果，需分析证据强度的提升；对于矛盾性结果，需从方法论差异的角度进行解释。理论贡献部分必须明确界定创新的边界。
结论
10
请撰写论文结论部分，需系统整合研究的理论价值与实践意义。理论贡献部分应呼应绪论的关键问题，结合讨论部分的因果分析阐明理论拓展与机制，并界定适用范围（引用2篇对比文献），避免”填补空白”等表述。
实践启示要立足研究发现，提出可操作提议，包括应用场景、实施路径和预期效益（引用2篇应用研究+1份政策文件），确保与政策协调。研究局限需聚焦方法学约束，用量化数据评估影响（引用1篇方法学文献）。
未来方向应体现创新性，设计技术攻关路径和理论深化问题（引用3篇最新技术预测报告）。全文需保持逻辑一致，引证文献选自近五年核心期刊或权威报告。
终稿检查
11
目前执行终审校验工作。第一进行逻辑验证，随机抽查3个结论并回溯至对应的方法部分；其次处理反AI痕迹，替换所有模板化句式并平衡主动与被动语态；最后确认数据可复现性，确保原始数据可追溯且代码通过单元测试。
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