文献筛选 AI 提示词：一批标题摘要快速分级（必读、略读、暂存、排除），按你的研究问题给出理由
一次检索出几十上百篇文献、不知道先看哪篇时用：把导出的标题和摘要成批贴给 AI，它按你写的研究问题和取舍标准逐篇分成必读、略读、暂存、排除四档，每篇给一句依据，并统计各档数量，帮你把精读时间花在最相关的几篇上。
通用大模型 对话模型通用
【角色】你是我的研究助理，负责在我精读之前做第一轮文献分拣。你只根据标题和摘要判断，不猜测全文内容。 【输入】 - 我的研究问题（一两句话）：[研究问题] - 我最关心的要素（对象、方法、指标、场景）：[关注要素] - 明确不要的类型（如综述、会议摘要、某类人群、某年以前）：[排除条件] - 待分拣文献（每篇含编号、标题、年份、期刊或会议、摘要）：[文献标题与摘要] - 我这一轮最多能精读的篇数：[精读篇数上限] 【任务】 1. 先把我的研究问题和关注要素整理成 3–5 条可操作的判断标准，写出来让我确认；有含糊的地方按最宽的理解处理并注明。 2. 逐篇判断并分档： - 必读：直接回答我的研究问题，或方法、数据可直接借鉴； - 略读：部分相关，只需看某一节（指出是哪一类内容，如方法或某个实验）； - 暂存：背景性或外围相关，可能在写引言或讨论时引用； - 排除：命中排除条件，或与问题无关。 3. 每篇给一句判断依据，依据必须来自摘要中的原话（用引号摘出不超过 20 个字的关键短语）；摘要信息不足以判断的，归为「待看全文」而不是硬分档。 4. 标记特殊文献：疑似综述或元分析、疑似同一研究的重复发表、被多篇摘要提到的基础性工作。 5. 如果「必读」数量超过我的精读上限，按相关程度排序并说明排序理由；如果一篇必读都没有，分析可能是检索词的问题，建议怎样调整检索。 6. 汇总：各档数量、必读文献在方法或研究对象上的分布、从这批摘要里看到的 2–3 个共同主题。 【约束】 - 只使用我提供的标题和摘要；不补充你记忆中关于这些论文的信息，不新增我没给的文献。 - 不评价论文质量高低（只看摘要无法判断），只判断相关性。 - 文献编号保持与输入一致，一篇不漏；结尾核对总数。 【输出格式】判断标准 → 分拣表（编号 | 标题简称 | 档位 | 依据原话 | 备注）→ 必读排序 → 汇总与检索调整建议。
高亮处换成你自己的内容：[研究问题]、[关注要素]、[排除条件]、[文献标题与摘要]、[精读篇数上限]
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使用说明
怎么填变量：[研究问题] 写得越具体，分档越准。「大语言模型在教育中的应用」太宽；「用大语言模型给中学生作文写反馈，对写作成绩有没有提升」就能筛出重点。[文献标题与摘要] 可以从 Zotero、Web of Science、知网导出后直接粘贴，保留编号。[排除条件] 把硬性的写清，比如「排除只有摘要的会议论文、排除成人学习者」。
常见失败与调整：
- 一次贴 100 篇，后面的判断越来越敷衍，甚至漏篇。分批处理，每批 20–30 篇，并让它在结尾核对数量。
- 依据写成「与研究问题高度相关」这类空话。强调第 3 步必须引用摘要原话。
- 「必读」太多。收紧标准，或让它在必读里再排出前 10 篇。
注意：这是为个人阅读排优先级用的。做正式的系统综述需要两人独立筛选并记录排除理由，请使用 PRISMA 流程类的提示词，不能用 AI 的分档代替。摘要判断会有误差，排除档里的文献建议快速扫一眼标题再丢开。
示例输出
示例，仅供参考（虚构文献与摘要；研究问题：AI 作文反馈对中学生写作成绩的影响）
| 编号 | 标题简称 | 档位 | 依据原话 | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| 03 | 自动反馈与初中生议论文修改 | 必读 | 「随机分配两个班级」「后测写作得分」 | 对象、干预、指标都吻合 |
| 07 | 写作自动评分系统综述 | 暂存 | 「回顾了近十年的评分模型」 | 疑似综述，可用于引言 |
| 11 | 大学英语写作中的同伴互评 | 排除 | 「大学二年级学生」 | 命中排除条件：非中学生 |
| 15 | 一种作文反馈生成方法 | 待看全文 | 摘要未说明是否有学生实验 | 需看实验部分 |
汇总：共 20 篇，必读 4、略读 5、暂存 6、排除 4、待看全文 1，合计 20 篇，与输入一致。
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