在「研究与学术」类工具里，AlphaFold Server 的定位是：谷歌 DeepMind 提供的蛋白质结构预测在线服务。

用 AI 最容易犯的错是「看着不错就用了」，这篇给出一张可复用的打分表。

评分表（每项 1 到 5 分）

维度看什么1 分5 分
来源可靠引用是否真实、权威、可追溯明显不合格无需修改即可使用
忠实原文摘要是否准确反映论文内容明显不合格无需修改即可使用
批判性是否指出局限与分歧明显不合格无需修改即可使用
结构合理报告或综述逻辑是否清晰明显不合格无需修改即可使用
合规是否符合学术诚信与披露要求明显不合格无需修改即可使用

建议：任一维度低于 3 分就不要直接使用；总分用于比较不同提示词或不同工具的效果。

用一个任务试打分

研究报告初稿

输入：一个需要调研的行业问题。

围绕【问题】生成一份调研报告初稿，每个观点后附来源；区分事实、观点和推测；最后列出需要人工核实的内容。

交付前确认：区分事实与推测。

怎么让评分更可靠

  • 同一批材料至少测 5 次，不只看最好的一次。
  • 两人分别打分，分歧大的维度再讨论标准。
  • 把 AlphaFold Server 的结果与人工完成或 ESMFold 的结果放在一起盲评。
  • 每次改提示词后用同一批材料复测。

补充练习

文献初筛

准备材料：一个研究问题。

围绕【研究问题】检索近年的相关论文，列出 10 篇最相关的文献：标题、年份、研究方法和一句话结论，并注明检索使用的关键词。

交付前确认：每篇文献都能查到原文。

综述框架

准备材料：已收集的 20 篇文献笔记。

根据这些笔记设计一份综述框架：按研究主题或方法分组，指出各组之间的分歧和研究空白。

验收标准：指出了研究空白。

学术语言润色

输入：一段英文论文草稿。

润色这段学术英语：改正语法、提升简洁性，不改变论点和数据，用修订模式列出每处修改及原因。

交付前确认：数据和论点未改变。

常见问题：检索结果偏向英文文献

补充中文数据库检索，并调整关键词。

常见问题：期刊对 AI 使用有要求

投稿前阅读期刊政策，按要求披露 AI 使用情况。

常见问题：AI 给出不存在的论文

只使用能查到 DOI 或原文链接的文献，逐条核验。

概念补充：学术诚信

关于独立研究、正确引用与 AI 使用披露的规范。

概念补充：引用网络

论文之间的引用关系，可用于发现相关研究。

适合人群：数据分析师

数据分析师可以用 AlphaFold 处理取数与 SQL、清洗与可视化等工作。需要注意：确认指标口径，敏感数据脱敏后再交给 AI 处理。

适合人群：软件工程师

软件工程师可以用 AlphaFold 处理代码阅读与重构、测试与排错等工作。需要注意：不要把密钥和未开源代码上传到未授权工具，合并前审阅每处改动。

注意事项

涉及个人信息、商业机密或受监管数据时，先确认 AlphaFold Server 的数据处理条款，再决定能否使用。

本文基于 AlphaFold Server 公开的定位与通用用法编写，具体功能、套餐与可用地区以官方页面为准，产品更新后界面和名称可能变化。

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