Undermind 是一款在线服务：面向深度文献检索的 AI 研究助手。

这篇写给软件工程师：围绕代码阅读与重构、测试与排错和技术文档这几类日常工作，说明它能帮上什么忙、怎么用、哪些地方必须自己把关。

软件工程师的三个高频用法

1. 代码阅读与重构

提示词示例：

先不要改代码。阅读这个模块，画出主要函数的调用关系，指出可以安全重构的部分和风险点，再给出分步重构计划。

把关：先计划后改动。

2. 测试与排错

提示词示例：

这是失败的测试输出和相关代码，请定位原因，给出最小修复，并补一个能防止回归的测试用例。

把关：修复后测试通过。

3. 技术文档

提示词示例：

根据这段代码和注释生成接口文档：参数、返回值、错误码、调用示例，示例必须能直接运行。

把关：示例代码可运行。

也可以试试：综述框架

这是「研究与学术」类工具的通用任务，软件工程师同样用得上。

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。

边界与合规

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。

  • 产出由软件工程师本人负责，AI 只是草稿和辅助。
  • 对外内容发布前至少看一遍。
  • 如单位有规定的工具清单，优先在清单内选择；Undermind 的同类还有 Elicit、Consensus。

一周试用建议

选一个最常做的任务连续用 5 个工作日，记录每次节省的时间和需要修改的地方，再决定是否把 Undermind 纳入日常流程。

延伸练习

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。

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。

交付前确认：每篇文献都能查到原文。

研究报告初稿

适用情况：手头有一个需要调研的行业问题时。

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。

检查点：区分事实与推测。

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。

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：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。

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：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：科研人员

科研人员可以用 Undermind 处理文献检索与阅读、实验记录与数据整理等工作。需要注意：遵守期刊和机构关于 AI 使用的披露要求，引用逐条核对。

注意事项

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

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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