面向深度文献检索的 AI 研究助手——这是 Undermind 最主要的用途，也是本文讨论的前提。

这篇面向国内用户，讲注册使用要点、合规注意和国产同类的对照。

国内使用前要考虑的事

  • 访问与服务可用性：是否在你所在地区提供服务，以官方说明为准。
  • 支付方式：订阅通常需要境外支付方式，企业采购还要考虑发票。
  • 数据跨境：涉及个人信息或重要数据时，需要评估合规要求。
  • 遵守所在地法律法规与单位的信息安全规定。

国产同类对照

如果你需要国内可直接使用的方案，可以对照了解：知网 AI、AMiner、秘塔 AI 搜索。建议用同一组任务分别测试，比较效果、速度和数据条款。

一个通用测试任务

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。

检查点：指出了研究空白。

补充练习

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。

交付前确认：区分事实与推测。

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。

引用核查

准备材料：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。

检查点：不存在的引用被标出。

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：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。

概念补充：预印本

未经同行评审公开的论文，引用时需注明。

概念补充：虚假引用

AI 编造的不存在文献，提交前必须逐条核验。

适合人群：数据分析师

数据分析师可以用 Undermind 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：研究生

研究生可以用 Undermind 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：中小学老师

中小学老师可以用 Undermind 处理备课与分层练习、批改反馈与评语等工作。需要注意：学生个人信息和成绩不要上传到未经学校批准的工具。

使用提醒

文中提示词和示例仅作示意，实际效果取决于你的材料和 Undermind 当前版本，重要内容请人工核对后再使用。

本文基于 Undermind 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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