丢掉你所有的学术skill,你唯一需要的只有Obsidian+CC/Codex/同类产品

可以说当前的99%的学术skill，都是垃圾。

除了新鲜感，其他什么都不剩下。

1. 这套组合能干什么？

你把文献扔进文件夹，告诉 AI 归档：它会执行两步。

Step 1 — 先分析：读完所有文件，输出每篇的知识类型 / 关联现有页面 / 矛盾点 / 建议学科文件夹。不写任何文件，新文件夹需用户确认。

Step 2 — 再执行：分类 → 查重（FATAL-006）→ 移动文件 → 建研究页 → 更新 topic 页 → 更新工具箱 → 更新 index + log → 更新 overview → 汇报。

最终生成你需要的东西：文章的wiki页面+学术方法学工具箱。

2. 怎么安装：

将你的Obsidian文件夹和Codex连接后，把下面库里的md文件喂给你的Codex：

https://github.com/NoNightWatch/Obsidian-Codex-CC-for-academy

让它跟着文件内容设置。

（最好给学术内容单开一个库）

3. Reference：

https://gist.github.com/karpathy/442a6bf555914893e9891c11519de94f

和

AI最严厉的父亲@dashen_wang·Apr 28 Article拆解与重组：AI文明运行的底层操作系统没有人告诉过你这件事，但它一直在发生。 每一次人类向前跳跃，都不是因为发现了新东西。是因为有人把旧东西拆开了，然后用一种没人用过的方式重新装回去。 这是文明的底层动作。从来都是。…13184422K

4. 安装说完了，现在来说说怎么使用：

你把文献丢进 raw/inbox/，告诉它「归档 inbox，并更新学术工具箱」。

它自动分类、移动文件、生成 wiki 页面、建立交叉引用、更新索引和日志。

一篇论文进来，可能同时更新十几个相关页面。

5. 可以额外干什么？

依赖这个学术库，可以在固定的文章范围内回答你提出的问题；毕竟大部分文章不OA，一般AI无法给出较为相关的文章。

可以根据你的 research protocol 推荐给你适用的方法，和大致的实验周期

其他玩法，就等你自己探索了

6. 工具只是工具，改变不了质量

知识库和收藏夹是差不多的，只是它被AI赋能了，自动化了一点，能回答你的问题。

但是如果你的文章质量不佳，你随便往里塞，没有你的原则，或者你分不清好坏，那么最后也只是一个高级收藏夹。

所以挑选好的文章，提高你的数据库质量很重要

7. 先吃透基础，再看文献

一个领域最重要的首先是定义：

例如你研究 Topic A，

那么A 是在什么时候 由 xx1 最先提出？xx1怎么定义A的？xx1在文章中对于A的定义的根据是什么？A又是由什么演化而来的？

在xx1之后，A的定义是否有演化？是否有人质疑，有人补充？ 有没有xx2提出A1（新A）的定义？

A是否有歧义，以A命名的定义，是否实际分为A1，A2，A3等不同版本? A1，A2，A3实际上是什么？ A1，A2，A3谁更能全面的，客观的描述A？为什么？

是否存在 xx1在提出A定义以后；xx1自己否定了A定义，提出了A1定义；但是由于A定义太过出名，而成为范式。但实际上A不如A1客观、正确。 是否有最新的文章混淆A和A1？或者在A1出现后，没有及时跟进理论，仍然在讨论A的不足？但是这些不足已经在A1中被补足了？ 又或者认为A就是最新的定义？并且忽视了，或者没了解过A1？

接着是方法：

依然以Topic A为例子，

方法a1 ：在什么时候，由谁提出？

在其方法定义中，定义a1测量的是什么？

实际操作过程中观测得到的（a2）又是什么？ a1 是否直接等同于 a2？ 如果不等同，那么误差从何而来？

如果a2需要经过设备测量，则存在一个a3。那么a3是否等同于a2? 如果不等同，那么误差从何而来？

最终，a1、a2、a3 三者是否指代同一对象？

方法a2 ：同上，不赘述。

然后是方法论：

依然以Topic A 为例子，

如果 对于 A 定义，存在着方法a1 和 a2， 哪个方法更能反映 更贴近 A？ 哪个方法观测得到的对象 更贴近A？ 差异是什么？优缺点是什么？ 在什么情况下用什么更优？ 是否有条件，材料，样品等限制？

如果对于 A，存在A1，A2定义 和 a1 ，a2方法。 哪个方法对应哪个定义？ 哪个更优？又或者根据细分定义A1，A2 需采用不同方法？

方法a1，a2在使用过程中，是否忽略什么实际存在的条件、干扰、或者过于理想化？

最终，什么情况下 该用什么方法？为什么？哪个最优？哪个有局限？误差从何而来？等等

最后是自变量、因变量

依然以Topic A 为例子，

什么因素变化会影响A？

A变化会不会影响其他因素？

其他的，根据自己的学科调整吧~

8. 基础夯实了，然后可以开始挑选文献了

堆数据的不算好文章，逻辑紊乱不算好文章，基础理论不扎实的不算好文章

所以好文章是很少的，即便是正刊、子刊，也依然有逻辑紊乱、基础理论不扎实的文章，不奇怪。

看文献的流程，我个人没太注意过，但是最近讨论比较火热的是：

https://web.stanford.edu/class/ee384m/Handouts/HowtoReadPaper.pdf

总结见：https://x.com/paperpaper886/status/2066148829439861016?s=20

我个人的顺序大概是：

标题，

摘要，

引言（具体看定义和假设），

结果（看数据、看图表，这里要总结出你自己的结论），

讨论（对照你自己总结出的结论，检查是否有客观论述结果、是否有避重就轻、是否有逻辑不顺、是否有基础理论不扎实、是否论述局限性、是否有瞎扯结论），

方法（用的对不对、合不合理）。

仅供参考

大概看个10~20篇，你就能分得清好坏了。

某些机构、研究所、高校在某些方向上的研究是很烂的，记下来。

如果某个单位一直很烂（2~3篇 paper），那后续相关方向的文章就没必要看这个单位了。

当然你也会发现有趣的八卦： 某一篇paper突然写的很好 很精妙，那大概是来了个冤大头。

毕竟，龙生龙 凤生凤 老鼠的儿子会打洞。

9. 杂项

睡觉、吃饭、身心健康是第一的，你得先是你自己，然后才是你父母的孩子、某人的伴侣……最后才是课题组里的学生

优先毕业，毕业后有很长的时间足够实现你的理想，你的学术抱负

不开心就别读了，沉默成本不参与重大决策

照顾好自己 照顾好自己 照顾好自己

多出去走走，别整天闷在实验室里

不开心就吃点甜的，节假日好好玩

写作风格，是要打磨的，但是也可以从你的文献库蒸馏，这点不担心。

某些词语，同一个意思，但是不同领域之间的用词不同，AI生成的时候会随便套用，文献库可以帮它定向，缩小范围。

对于某些TOP期刊，不要根据peer reviewer的comments 一条条唯唯诺诺的改。 编辑要看的是，你是否能面对一个无理的reviewer 在保持文章主旨的前提下有力的防御你的观点，而不是reviewer 说什么就是什么，最后把文章改的四不像，那样一样会被拒稿。 实话说，傻逼的reviewer 不少，但是没人了，只能安排傻逼了。

少安排你的学生帮你干杂活，科研是你自己的绩效，是你自己的事；别把自己的科研压力和学生的毕业绑定，没能力就滚蛋，压迫学生 想idea 做研究 发文章，那不是你的能力。三年的硕士生涯，一年上课，一年实习找工作+毕业论文，还有一年能做什么科研？让孩子轻松毕业吧。

10. 后记

所有的工具和手段，都是为了你的目的服务。

你如果只是要毕业，那么这些工具大概够你用了；但如果你要做出好研究，那么多少要下点功夫。

但是，每个人都有自己的路要走，不论是 生活、工作、人生；不必去羡慕别人，走好自己脚下的路，属于你的胜利终究会到来，不要迷失了自己。

最后的最后，

写这篇文章的初衷是帮助学生能够更轻松的完成科研，更轻松的毕业。

而不是让某些畜生同行（高校教职）把这篇文章丢给学生，然后说：

“去读一下这篇文章，下周总结汇报给我。”

**如果最后是这样：

你肩膀上的肿瘤是不是只有增高这一个作用了？**

文献都不读，当你妈的高校教职呢？