机械 · 电动升降平台
- 详细的计算与校核（传动比、强度、稳定性）
- 结构设计后进行对应仿真（静力学 + 模态）
- 数学模型推导与算法验证（起升动力学）
Field Guide
填对四栏，后面不用来回改
绝大多数「生成得不对」，问题不在引擎，在于填表时信息不够。这一页把四步该填什么、宜忌在哪、文科和工科分别怎么表述，一次讲完。 跟着走一遍，通常 20 分钟，能省下两三轮返工。
全流程约 20 分钟
4 个填写步骤
3 类学科范例
8 项提交前检查
01 / 四步流程
每一步做什么，大概花多久
顺序不要乱：先定题目，再划边界，最后才生成。题目没定就填技术栈，等于让引擎猜你要研究什么。
STEP 01
先把题目定下来约 3 分钟
没想好写什么，就打开「AI 推荐选题」，填专业 + 想做的方向，一次给三个难度不同的题目，并说明答辩会被追问什么。已有题目直接填标题即可。
- 只有方向时，填关键词就够，例如「计算机视觉 / 轻量检测」
- 想换一个，点推荐卡片会覆盖标题、专业与关键词
- 题目里带上对象与方法，比只写一个大方向好得多
STEP 02
补齐研究边界约 5 分钟
学历、字数、专业、任务要求这四项决定后面所有内容的深浅。填得越具体，生成的指标越能落地；只写「要求较高」等于没写。
- 专业写全称，「机械设计制造及其自动化」比「机械」准得多
- 任务要求写验收方式，例如「误差 ≤ 5%，单次测量 ≤ 2 秒」
- 实验室条件有限就写进备注，路线会自动降配，不会给你排一套做不出来的方案
STEP 03
选一条路径，出目录约 1 分钟
引擎先给三条完成方式，你确认其中一条，再按这条路线展开目录与指标。这一步是整份材料的「骨架定调」，选定后全篇保持一致。
- 三条路线围绕同一道题，差异只在完成方式，不是三个不同题目
- 选完仍可回头更换，更换后会重新生成目录
- 目录出来后先看章权重，再看小节标题是否带上了你的具体对象
STEP 04
按章改写与核验持续迭代
把骨架当提纲用：每章补上你自己的实验数据、访谈记录与计算结果，再逐条对照验收指标自检。这一步没有任何工具能替你做。
- 参考正文只作结构与表述参考，须改写为本人语言
- 按学校要求如实披露 AI 工具使用情况
- 交付文件在「我的订单」长期留存，可重复下载
02 / 关键一栏
「任务要求」这一栏，值得多花十分钟
它对结果的影响最大。写清楚三件事：要达到什么指标、拿什么数据验证、有什么硬限制。下面这组对照来自真实填写记录。
✕这样写，基本靠猜
「做一个识别系统，要求准确率高、速度快，能演示就行，最好有点创新。」
没有指标、没有数据条件、没有算力约束。引擎只能套通用模板，第四章第五节写什么都对，也都用不上。
✓这样写，能直接落到小节
「1）支持 4 路视频接入，检测 mAP ≥ 85%，端侧帧率 ≥ 15 FPS；2）用校园实景图像不少于 2000 张，VOC 标注，含昼夜两种光照；3）在 Jetson Nano 实机演示，不使用付费云服务。」
三条要求分别落到「指标与验收」「数据集构建与标注」「硬件选型与部署」三个小节，章节目录一眼就能对上。
| 学科 | 任务要求里最该写清的三件事 | 示例句 |
|---|---|---|
| 工科 | 性能指标 · 验证方式 · 硬件与算力限制 | 「检测 mAP ≥ 85%，端侧 ≥ 15 FPS，用 Nano 实机演示」 |
| 人文 | 研究对象与文本范围 · 理论视角 · 材料可得性 | 「以《呐喊》前六篇为对象，用启蒙叙事理论，需含手稿与初版版本差异」 |
| 经管社科 | 样本与抽样方式 · 变量与测量 · 数据来源 | 「三所高职院校发放 400 份问卷，回收率 ≥ 80%，用 SPSS 做回归」 |
| 法学 | 争议焦点 · 案例范围 · 比较对象 | 「聚焦合同解除权行使条件，取近五年 30 份裁判文书，兼比较德日立法」 |
| 医学 | 样本量与分组 · 检测指标 · 统计方法 | 「纳入 120 例，随机分为两组，比较血压与不良事件，用 t 检验」 |
写不全也没关系，填多少用多少；空着的那部分会按同类课题的常见做法补，但补出来的内容一定不如你写的贴题。
03 / 路径示例
同一套引擎，三种说法
下面是引擎对三类题目实际返回的三条路径名称。注意它们不是「换个皮」，而是真的换了研究动作。
中文 · 《呐喊》启蒙叙事
- 文献梳理与问题史考察
- 理论框架建构与文本细读
- 个案比较与史料互证
金融 · 融资约束与创新
- 问卷调查与描述性统计
- 理论假设与实证检验（回归模型）
- 案例比较与对策设计
i
识别不准怎么办？在专业栏写学校教务系统里的正式专业名，并把题目写成「对象 + 方法」的形式，识别会明显更稳。仍不对的话，在备注里直接写「按 XX 学科口径写」，引擎会照办。
04 / 提交前检查
点「立即生成」之前，过一遍这份清单
八条都打上勾，生成结果基本一次就能用。可以直接在下面勾，不记录、不上传。
05 / 术语表
几个常被混着用的词
填表前认清这几个词，能避免一半的沟通成本。
技术路线Technical Route
完成这道题的总体做法。它决定第四章做什么、第五章测什么。三条路线通常指三种完成方式，不是三个题目。
任务书Task Sheet
导师下发的任务说明，核心是「要交付什么 + 达到什么指标」。指标写得越硬，后面越好验收。
开题报告Proposal
论证「为什么做、做什么、怎么做、做得出来吗」。通常七段式：背景、意义、现状、内容、方法、进度、参考文献。
文献综述Literature Review
不是文献罗列，而是按主题聚类后指出研究空白。合格的综述要能回答「前人做到哪一步，我补哪一块」。
指标与验收Metrics
一条指标 = 名称 + 目标值 + 验证方式。缺了验证方式，只是愿望，不是指标。
章节权重Weighting
各章建议字数占比。工科通常设计与实验章最重，人文通常分析与讨论章最重。
参考稿Reference Draft
说明结构与表述方式的文字，需要你用自己的语言重写并补入真实数据，不是可直接提交的成品。
增值交付Add-ons
正文之外单独计价的配套材料：任务书、开题报告、文献综述、代码说明、答辩 PPT、专业翻译。
06 / 常见问题
被问得最多的八个问题
生成的目录能直接交吗？
目录结构可以直接用，但章节标题建议按你学校模板与导师习惯微调。正文段落属于写作参考稿，需要你用本人语言重写，并补上自己的实验与结论。
技术栈里没有我用的框架怎么办？
在「其他特别要求」里直接写框架名与版本，例如「PyTorch 2.3 + YOLOv8n，部署在 Jetson Nano」。引擎会按你写的技术栈调整路线，不再套用默认模板。
同一课题可以生成几次？
已登录账号可反复生成。每次结果独立留存，改完参数再生成一次，就能拿到一版更贴合的方案，方便两版对照挑一版。相同输入短时间内会直接命中缓存，不会重复等待。
为什么生成前必须登录？
生成结果与订单、交付文件绑定到账号，登录后才能在你的「我的订单」里长期留存与重复下载，也便于售后核对。手机号仅用于身份验证，不做营销推送。
扫码登录后还要绑手机号吗？
不必立刻绑定。微信扫码即可完成登录并使用生成功能；需要接收交付通知或找回账号时，再在账号设置里补绑手机号即可。
填的专业不在列表里怎么办？
专业栏是自由输入，不在列表里也能填。引擎会按关键词判断学科归属；如果专业名比较新或跨学科，在备注里补一句「按 XX 学科口径写」即可。
选了「文献综述」服务，还要再买增值里的文献综述吗？
不需要，系统会自动隐藏同名项。增值交付只列出当前服务未包含的配套材料，避免自己跟自己重复收费。
生成的内容会被用于训练吗？
不会。课题信息仅在本次生成过程中使用，平台不对内外部模型做训练回流。数据留存与删除方式见《隐私政策》，账号内可自助导出与注销。
READY WHEN YOU ARE
现在就可以回去填表了
题目、专业、一条能验收的指标，这三样齐了就先跑一版。剩下的细节，等看到骨架之后再收紧，比一次填到底更快。
输出为写作参考稿，研究数据与结论须由本人独立完成，并按学校要求披露 AI 工具使用情况。