博士生的问题不在于工作量，而在于缺乏整理信息的技能。大学/导师不教这个。这就像经营一家银行，却对会计一窍不通。我在大约2.5年内完成了博士学业，同时还在创业。这是可能的。

把论文读成图表，而不是文字。这项AI技能是学者的游戏规则改变者。

AI生成的论文摘要毫无用处（直接读摘要就行），但一张呈现研究发现的结构图能真正提升理解。实际上，这就是用AI生成的、呈现论文所有内容的图形摘要。本文教你如何在自己的领域内构建这项技能。

以下是一篇生物学论文的例子：

这是一整篇论文，在一张图中完整映射。

这是一整篇论文，在一张图中完整映射。

要构建这样一张图，或教会AI替你完成，你需要定义一套“视觉语言”。

1. 定义你的视觉语言

注意上图的几个关键点：

• 每个方框代表一个概念（或一个“名词”）。
• 每个箭头代表一种关系（或一个“动词”）。
• 颜色和形状具有我预先定义好的含义。

结果：我能一眼看懂论文的逻辑，并立即看出机制中哪里有漏洞。

这种方法之所以有效，是因为图具有一个关键属性：

图中的每条路径都能生成一个有效的句子。例如：

沿着顶部路径走，你可以说“植物性状决定（植物的）内在增长率，而该增长率被用作其适应度的估计值”。这是某个人可能提出的主张。

接下来，你需要定义颜色和形状的含义。

记住：方框是名词，是概念；箭头是动词，是关系。给每种类型赋予你能记住的颜色和形状。

现在，不用在箭头上写动词，而是依靠形状/颜色，把标签留作参考文献。

例如，在上图中：“媒体偏见导致错误信息（Miller 2020）”。

你看，这已经很像学术写作了？我们正在将学术写作转化为视觉表示。

这就是视觉语言！AI无法替你发明它。

所以，先手动在一些论文上试验，推导出一套初步的语言。

以下是上面那种图中使用的视觉语言示例：

2. 用Draw.IO构建几个示例

AI在示例上表现最佳。因此，要获得真正贴合你思维的好技能，你需要构建几个示例。

这很有趣！只需读一篇论文，试着把它映射出来。当你无法恰当表达时，调整你的视觉语言和图例，重新尝试，直到你对结果感到满意和自豪。

以下是我手工绘制的一张图的样子。

请记住，AI不仅会复制语言，还会复制你使用的连接风格（曲线还是折线）、方框间距等。

让它变得美观！

3. 构建技能

由于视觉语言是个人化的，你需要构建技能，而不能直接下载。

这正是AI实现的功能：个性化。用它来为你打造完美的解决方案。

具体操作如下：

1. 创建draw.io模板。 把图例放在一页，把示例图放在另一页。这些内容越详细，输出就越接近。

2. 让AI了解draw.io格式。 AI需要知道这些文件在技术上是如何构建的。要教会它，只需安装一个draw.io图表技能作为基础（有多个可用技能）。这部分永远不会变。

我用了这个技能：https://github.com/github/awesome-copilot/blob/main/skills/draw-io-diagram-generator/SKILL.md

3. 构建你的技能。 上传你的图例文件（1），链接技术技能（2），描述你的目标（3）。说明输入是什么，输出应该是什么。不要逐步骤编写脚本。现代模型能自己解决这部分。

4. 测试与迭代。 将创建该技能的对话置顶。当它产生错误或丑陋的图表时，返回去，展示问题，让AI修复。我的技能在经历一轮反馈后清晰了很多。

5. 手工收尾。 AI给你的是初稿，不是最终答案。亲自检查每一个连接。理解实际上发生在这个环节。

严肃警告

任何猴子都能使用技能创造看起来很厉害的东西（然后在X上大声嚷嚷……）。

别做那只猴子。

把这些技能当作构建理解的起点。这里发生的是你将文字“翻译”成视觉表征，而一图胜千言。所以本质上，你在使用阅读的捷径。

但即使使用了捷径，你仍然要走完那段路。

批判性地与材料互动，不要陷入所谓的“认知投降”。这描述了一种过程：因为AI过于自信、主题过于复杂、或者我们太懒，而向AI屈服。

再加上技能可能出错的可能性，认知投降可以毁掉学术生涯，侵蚀你做科学的能力。

所以，付出努力，与你所学的东西互动。

4. 用思维导图寻找研究空白

如果你不针对一篇论文，而是映射整个领域（这需要一些时间），你会解锁一个额外能力：“发现研究空白”。

没有单一的发现研究空白的诀窍，但一旦你映射了你所知的一切，你所不知道的就会变得相当明显。

以下是一些发现研究空白的方法：

• 缺失的连接是研究空白的最大指标，特别是当这些空白可以被一个跨越多个其他连接的跳转所替代时。这可能有助于解释空白存在的原因以及可能的解决方案。
• 连接通常有相关的研究。缺乏研究意味着某些东西可能是推测性的。
• 同样，如果研究太老，你可以重新评估其发现，并与今天所知的内容进行对比。

成为轻松学者

这是我在Effortless Academic教授的众多策略和教程之一。

一切都关于负责任地使用数字工具和AI，以减少学术界的挣扎。

这项自然研究发现，大多数博士生每周工作超过40小时。

Ilya Shabanov@Artifexx·7月4日
博士生的问题不在于工作量，而在于缺乏整理信息的技能。
大学/导师不教这个。
这就像经营一家银行，却对会计一窍不通。
我在大约2.5年内完成了博士学业，同时还在创业。这是可能的。
引用自
nature@Nature·7月2日
博士可以朝九晚五吗？
https://go.nature.com/4b5pPZP
11194K

→ 我攻读博士期间每周工作约20小时，仍然在2.5年内完成，同时创业，毕业时有5篇第一作者论文（3篇已发表）。

秘诀：使用Obsidian进行数字信息管理，再加上一些AI（我从2023年开始……）。到了2026年，你可以做得更多。

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