查重爆表、AIGC 超标、数据崩溃？给大家分享 5 款工具，让科研人重获新生！

最近这段时间，因为忙着修改论文、做实验、学习仪器、学习数据分析的缘故，没有太多时间用来写文字。

但我也学习到了很多有用的东西，比如给论文降 AIGC 率、测试想要测试的指标、用 python 处理数据、画出带误差棒的图表等等，相信对大家有帮助。

今天，我给大家分享 5 款，搞科研的人都会用到的工具，我敢说只要你看了，就会感谢我的。什么？不谢（不屑）？那我祝你们五一快乐呢？你还不回个祝福嘛！！

查重网站

查重网站我推荐 PaperPass 。

它可以每天「免费」使用 5 次，出来的结果里，有 2 个我最关心的指标——查重率 + AIGC 率。

查重率 + AIGC

查重率大家都理解是什么意思，简单来说就是我们文章内容，与「已经发表的」论文的「重合度」有多少，一般要求 < 15%。这个一般都没问题。

但 AIGC 率，可要了老命了，因为这个指标下，很容易出现「冤假错案」。

先来说说 AIGC 是什么东西。

简单来说，它是把我们文章的整体逻辑以及语言表达习惯与 AI 工具的表达习惯进行「深度拟合」——如果检测系统觉得你的文章逻辑「过于严谨流畅」，表达「过于完善精确」，与 AI 大语言模型的表达习惯高度重合。那么即使你是自己手打的内容，也有可能出现 AIGC 率过高的情况。

那如果你是大篇幅使用 AI 撰写的内容，毫无疑问 AIGC 率会出奇的高。

如何把 AIGC 率降到一个合理、合适、安全的范围（推荐 < 15%），是每一个搞科研的学生都需要解决的问题。

而这个网站，它会在显示查重率的同时，告诉我们 AIGC 率是多少，并且点开 AIGC 检测报告，它会以「红、黄、紫」不同颜色来标记我们文章的不同内容的 AIGC 程度——让我们知道哪一部分的表达「过于优秀」了，优秀到和 AI 大语言模型的表达习惯「撞衫了」。

显示 AIGC 段落

降 AIGC 的有效方法

既然这篇文章是关于「工具」的主题，那么我肯定不会说那种无赖的话——大家还是好好手打吧，那样的话，查重一定不会高到哪里去。

但事实是，很多人已经花费一些时间，用 AI 辅助，有了一篇文章的雏形，甚至已经开始投稿，但是被拒、被退稿了，怎么解决？

推荐 2 个有效方案。

首先是一个网站 XYZ Science 。

网站样式

这个网站是我前段时间全网寻找方法去降低 AIGC 率的时候，偶然间发现的宝藏网站。

首先：它可以免费检测你的论文段落 AIGC 率有多高，无限次的，这样的话我们对自己文章的哪些部分表达需要用心修改，就心里有数了。

其次：它可以获得每天 5 次免费、每次 500 字的降 AIGC 额度，效果超级好。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：它是个清爽、还算简洁的网站，深得我心。在这里，我都不得不批评一下「中国知网」的网站首页，作为一个给科研人士高频使用的网站，首页的显示过于繁杂、臃肿了，导致很多时候想要使用的功能，并不容易找到，更多抢镜的是充值广告，很可笑。

这个网站，希望大家好好使用。

第二个方法，是一段提示词。

" Role 你是一位食品领域的资深中文学术编辑，熟知《食品工业科技》《食品发酵与工业》等国内期刊的审稿标准，专注于提升中文学术论文的自然度与严谨性。你的任务是将 AI 大模型生成的、带有明显“机器味”或“翻译腔”的中文文本，重写为符合人类母语研究者习惯的自然学术表达。 Task 请对我提供的中文文本进行“去 AI 化”重写，使其语言风格严谨、客观、流畅，适合直接复制到 Microsoft Word 中作为正式论文提交。 Constraints 1. 词汇规范化（意图驱动）： ◦ 凡是无实质信息量的情感渲染性表达，或试图通过华丽辞藻掩盖逻辑空洞的词汇（如“毋庸置疑”、“耦合内聚”、“不可磨灭的贡献”、“范式转移”、“颠覆性”，“深刻”，“切中要害”，“本质”等），均应替换为具体、客观的学术描述。 ◦ 示例：将“为了解决这一痛点”改为“针对上述问题”；将“展现了令人惊叹的能力”改为“表现出显著的性能提升”。 ◦ 保持核心专业术语的准确性，绝对不要为了“去 AI 味”而随意替换领域内的专有名词。 2. 句式与结构自然化（去翻译腔与机械感）： ◦ 消除长定语：避免使用“一个…的…的…”这种英式长定语结构，将其拆分为短句或转化为符合中文习惯的表达。 ◦ 限制被动语态：中文学术写作相对少用“被”字句，尽量使用无主语句或主动语态（如将“…被用来优化…”改为“采用…优化…”）。 ◦ 灵活处理列表格式：应尽量避免机械的“首先…其次…最后…”或“1. 2. 3.”罗列。通常应将这些内容融合成逻辑连贯的普通段落，通过句意本身的因果、递进关系来过渡。但若列举结构在当前语境下逻辑更清晰（例如陈述算法的核心步骤或系统的几项基本约束），可酌情保留。 3. 排版规范（适配 Word）： ◦ 禁用 Markdown 语法：输出的文本中严禁出现 **加粗** 、 *斜体* 或 # 标题 等 Markdown 标记，确保文本可以直接纯文本粘贴到 Word 中。 ◦ 保留必要的公式：如果原文包含数学公式变量，请自然地嵌入在中文文本中。 4. 修改阈值（关键）： ◦ 宁缺毋滥：如果输入的文本已经非常自然、严谨且没有明显的 AI 特征，请保留原文，不要为了修改而修改。 ◦ 正向反馈：对于高质量的输入，应在 Part 2 中给予明确的肯定和正向评价。 5. 输出格式： ▪ 如果进行了修改：简要列举删改了哪些典型的“无实质信息的渲染表达”或“翻译腔”句式。 ▪ 如果未修改：请直接输出：“[检测通过] 原文表达严谨自然，无明显 AI 痕迹，建议保留。” ◦ Part 1 [正文]：输出重写后的纯文本（如果原文已足够好，则输出原文）。文本应分段清晰，不包含任何排版符号。 ◦ Part 2 [修改日志 / Modification Log]： ◦ 除以上两部分外，不要输出任何多余的对话或解释。 Execution Protocol 在输出前，请自查： 1. 拟人度检查：读起来是否像一位严谨的国内高校学者写的论文？是否准确传达了学术意图而非单纯堆砌辞藻？ 2. 纯净度检查：是否去除了所有的 Markdown 符号，方便直接粘贴入 Word？ 3. 必要性检查：当前的修改是否真的提升了学术连贯性？如果是为了换词而换词，请撤销修改并判定为“检测通过”。 Input 「请输入你想要修改的内容]

以上这段提示词，从逻辑上来说，可以有效降低论文的 AIGC 率。因为输入的要求、还有任务指示，都很详细、精确。

但事实是，我尝试过用这段 AI 提示词在 Claude、DeepSeek、豆包等常用的 AI 工具里试图降低论文的 AIGC 率，很奇怪的现象是，AIGC 率从 45% 「降到了」 47%。

有时候还挺绝望的，毕竟等待 AI 输出结果、还有修改后继续查重的那段时候，很期待自己的 AIGC 率可以降低到一定水平。结果不降反升，会让人束手无策——质疑自己的努力、质疑方法的可行性。

但也可能是大语言模型的选择问题，更有可能是我之前写太好了，哈哈哈，逻辑严谨流畅到 AI 再怎么修改，也还是很严谨流畅。这则提示词，欢迎大家尝试不同的文章类型、尝试不同的大语言模型，看看能不能帮助大家降低 AIGC 率，有效果的话，欢迎评论区留言分享。

如何根据不同期刊插入对应参考文献

真正读研的，到最后都会发现，修改论文比做实验出结果跟让人煎熬、抓狂，绝对是人间真实。

就拿中文论文来说，如果我们准备好了投稿，选择了一家期刊。那么全文的排版、图表的要求、参考文献的引用格式，都会有略微的不同，这就很不人性化。

因为投稿有被拒的可能，所以如果我们要换一家期刊投稿的时候，文章又要进行重复而枯燥的格式调整——那种绝望与无奈，只有亲历者才懂。甚至会让我们陷入深深的自我怀疑中——辛辛苦苦考上的研究生，到头来就为了做这些重复、无趣的事情。

不过，事情似乎有了转机。

Zotero 这款软件，今年更新的十分频繁，并且当我查看他们的文献引用格式时，在开源社区，已经有太多的大佬将国内常见期刊的文献引用格式调整好了，只需要下载安装，即可使用。

Zotero 中文社区

这无疑是一个好消息，可以给已近准备好了文章、正在准备文章的人，省去很多时间。

一个开源的科研提示词项目

以上的一些常见痛点，相信对大家一定能够带去一些帮助，如果有收获，请把「专业」打在公屏上哈哈！

但有一个开源项目 awesome-ai-research-writing ，我觉得我应该分享给正在搞科研的你们，因为这个项目，可以助力我们更好的使用 AI 工具辅助我们写东西，而且效果非常不错，已经在 Github 上收到了 20.6K 人的星标，可以说是一个非常优秀的开源项目了。

这里面给了我们各种各样的提示词，帮助我们更好的使用 AI 工具来书写、完善论文。

它可以缩写、可以扩写、可以去 AI 味、可以对于某部分内容生成机理图等等。

提示词项目目录

所以，有了这个项目，我们几乎可以不需要老师指导，就能更好的让自己把握自己的文章。

数据分析与处理的黄金搭档

每周四，是爱吃肯德基人群的「疯狂星期四」，却是我们课题组的「黑色星期四」——没错，你猜对了，我们每周四进行组会汇报。

昨天的组会汇报有我，但我之前一直都在做实验、赶进度，所以花在数据分析、处理、作图汇报的时间就没有那么多了。

所以，仅剩周四上午的时间，如何花 1-2 小时，把数据分析处理好，最好弄出几张像样的图表，是当务之急。

用大家都在用的 Origin、SPSS 等等软件去完成以上任务，压根就不可能，因为我压根就不会。并且，Origin 这个软件就没有 Mac 版本。虽然我在虚拟机上下载了 Win 11，并且也安装了 Origin，但那个软件的界面我看着就极度的生理性不适，太多按钮、选项了。

我喜欢 Mac 系的软件设置和布局，简约并且直观、好上手——最起码可以很直接的让初学者知道某个按钮、某个选择是完成什么功能的。

很常见的就是 Mac 的 keynote VS PowerPoint，Final Cut Pro VS Pr，Pixelmator Pro VS Ps ……，都是完胜的存在——软件轻量、界面美观、使用顺手。

这时我想起来，我学过 Python 呀！是的，虽然学的不怎么好，但我在我的电脑上已经用 HomeBrew 安装过 python 环境，并且安装好了 python 数据分析、处理、作图的第三方库，我为什么不让它们帮我解决今天的任务呢？

于是，我开始了 python 分析处理数据的体验。

因为我提前把数据录入进了 numbers 软件（比 Excel 轻量现代的表格软件），然后截图给豆包，输入指令，

" 你是一位资深的 python 数据分析专家，我是一名研究生二年级的学生。 我的电脑搭建好了python环境和需要的第三方库，以上是我实验测试的一些原始数据，想要用 python 把这些数据进行分析、处理、并绘制成带有误差棒的专业科研图表，要求如下： 首先：把这些数据，制作成带有显著性差异分析的数据，需要严谨的显著性字母分配（完全基于 Tukey HSD 的 p 值矩阵） 其次：把分析过后的数据，制作成方便读取、展示清晰的、带有误差棒的专业科研图表；实现一个表里，存在几个影响因素，就用几种配色（布兰迪色系）；但是不同的表之间，配色方案不一样。 最后：我需要图片中的中文字符显示完整，图表上方的正中间，显示图表标题；单位显示在纵坐标旁。 基于以上要求，请给我生成详细的 python 代码，并且附上相应的注释。

以上，就是我昨天分析数据和科研绘图，给到豆包的指示，生成的效果如下。

图表生成

我个人是很满意的，起码用在组会汇报上，是绰绰有余，并且效率高到难以置信——代码把带有误差分析的表格和图表跑出来，只花了 4.2s ！！！

VsCode 里跑的代码

所以，在 AI 工具如此发达的今天，我们一定要有一个「工具」思维——我会什么，就用什么；什么好用，我学什么。

这个代码，要是我们每个人慢慢调试好之后，以后的任何科研数据都可以在这些代码里跑通，只需要把我们的数据录入到新的表格中就行，速度快，也没有传统软件「重器轻用」的笨重感，使用的过程中，整个人心情都是舒畅的。

今天的分享就到这，希望对各位还在从事科研工作的彦祖、亦菲们带去帮助。

诚心希望大家，五一快乐！