Humata 是一款在线服务：对大量 PDF 文档提问并定位出处的工具。

如果你刚开始接触它，可以按下面 7 天的安排练习，每天 20 到 40 分钟。

每日安排

  • 第 1 天：注册与熟悉界面：用工作邮箱注册，开启双重验证；先在免费额度或试用期内体验核心功能。
  • 第 2 天：完成第一个任务「文献初筛」，按下文提示词操作。
  • 第 3 天：换一类任务「学术语言润色」，对比两次结果的质量。
  • 第 4 天：学习关键概念：系统综述、引用网络、虚假引用。
  • 第 5 天：用真实工作材料做一次「引用核查」，记录省下的时间和需要返工的地方。
  • 第 6 天：排查问题：对照常见问题「AI 给出不存在的论文」等检查自己的用法。
  • 第 7 天：复盘：保留有效的提示词，写下继续使用或放弃的理由。

第 2 天的练习材料

文献初筛

输入：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。

检查点：每篇文献都能查到原文。

一周后怎么判断值不值得继续

  • 是否稳定地节省了时间，而不只是第一次觉得新鲜。
  • 返工次数是否在下降。
  • 与 ChatPDF 等同类相比，是否更适合你的场景。
  • 数据与费用是否在可接受范围内。

补充练习

论文精读

输入：一篇 PDF 论文。

帮我精读这篇论文：研究问题、方法、数据、主要结果、局限性，以及作者没有讨论但值得追问的问题。所有结论请标注对应页码。

检查点：结论标注了页码。

综述框架

输入：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。

检查点：指出了研究空白。

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。

常见问题：报告观点缺少依据

要求每段观点附来源，没有来源的删除或标注。

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：摘要遗漏关键限制

要求单独列出局限性和样本说明。

概念补充：系统综述

按预先规定的方法全面检索和筛选文献的综述。

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：软件工程师

软件工程师可以用 Humata 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。

适合人群：记者编辑

记者编辑可以用 Humata 处理采访整理、资料核查等工作。需要注意：事实必须多源核实，不得用 AI 生成虚构引语，遵守所在机构的 AI 使用规范。

适合人群：数据分析师

数据分析师可以用 Humata 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。

使用提醒

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

本文基于 Humata 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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