STORM 是一款开源项目：斯坦福开源的、自动检索并撰写维基式长文的研究系统。

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：阅读仓库 README 与许可证；按官方推荐方式安装（容器或包管理器）
  • 第 2 天：完成第一个任务「研究报告初稿」，按下文提示词操作。
  • 第 3 天：换一类任务「文献初筛」，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「学术语言润色」，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

研究报告初稿

准备材料：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。

验收标准：区分事实与推测。

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 GPT Researcher 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

引用核查

输入：一段带引用的文字。

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。

验收标准：不存在的引用被标出。

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。

论文精读

准备材料：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。

交付前确认：结论标注了页码。

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：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：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：引用网络

论文之间的引用关系，可用于发现相关研究。

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：数据分析师

数据分析师可以用 STORM 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：法务与律师助理

法务与律师助理可以用 STORM 处理合同初审、法规检索等工作。需要注意：AI 输出不构成法律意见，条款和法规必须由执业人员核实。

适合人群：研究生

研究生可以用 STORM 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。

使用提醒

所有示例输出均为示意，不代表真实统计或效果承诺；请以自己的测试结果为准。

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

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