Humata 进阶技巧：用熟之后还能怎么提效
在「研究与学术」类工具里，Humata 的定位是：对大量 PDF 文档提问并定位出处的工具。
这些技巧适合已经会基本操作、想进一步提效的用户。
8 条进阶用法
- 敏感信息用代号替换，交付前再换回。
- 同一任务准备 5 份测试材料，改设置后统一复测。
- 把「系统综述」等关键设置弄清楚再调参。
- 长材料分段处理，每段完成后再要一份汇总。
- 先要大纲或计划，再要全文，复杂任务分两到三步完成。
- 把固定的背景和规则保存为预设或模板，避免每次重复输入。
- 给一个你满意的样例，让它模仿结构而不是复制内容。
- 记录每次的输入、设置和结果，形成自己的经验库。
示例：分步完成的写法
综述框架
适用情况：手头有已收集的 20 篇文献笔记时。
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。
补充练习
引用核查
适用情况：手头有一段带引用的文字时。
检查这段文字中的每个引用：论文是否真实存在、引用内容是否与原文一致，无法确认的请明确标出。
交付前确认：不存在的引用被标出。
论文精读
适用情况：手头有一篇 PDF 论文时。
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。
验收标准：结论标注了页码。
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。
验收标准：每篇文献都能查到原文。
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：摘要遗漏关键限制
要求单独列出局限性和样本说明。
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。
概念补充：深度研究
让 AI 进行多轮检索并生成长报告的功能。
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。
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：研究生
研究生可以用 Humata 处理文献阅读、开题与论文写作等工作。需要注意：遵守学校学术诚信规定，AI 只用于辅助理解和润色。
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。
注意事项
文中提示词和示例仅作示意，实际效果取决于你的材料和 Humata 当前版本，重要内容请人工核对后再使用。
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。