Connected Papers：相似论文图与前序后续工作
Connected Papers相似图和直接引用图不能混读；Prior、Derivative两份候选清单需分别回源核对方向。
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学习与研究
Consensus 研究筛选：类型、对象与开放获取
在 Consensus 保留未过滤的 S0 结果，再分别按研究类型、受试对象与开放获取建立独立集合，最后组合筛选。逐条回原文说明保留与排除理由，开放获取不代表研究质量更高。
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Consensus Meter：查看支持、反对与不确定研究
先看哪些研究进入分母，再读Yes、No、Possibly的原文条件；Meter百分比不等于总体真理概率。
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DeepL浏览器翻译：区分选区和整页模式，翻译表单输入前先预览
先分清选区、整页和输入框三种范围；本地练习表单没有网络提交，AI翻译也不等于发出消息。
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DeepL Write英美英语切换：统一拼写与日期表达，专有名称不跟着改
英美变体可统一普通拼写，但ColourCloud专名和2026年11月6日事实不应被误改。
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Duolingo Max Roleplay：情景对话与反馈重练
Roleplay先核对情景目标，再看针对实际说法的反馈；目标达成和语法无误分别判断，只重练一个缺口。
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Elicit批量数据抽取：自定义数值列，逐格打开支持原文并导出证据表
先抽取源数值与源单位，再核对证据句和分析分母；0.08cm等于0.8mm，未报告必须与0分开。
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Elicit全文与摘要范围：对照同一字段的证据等级，未拿到全文时保留缺失值
正文专有字段只在拿到全文后才能新增；摘要没有温度不能猜成常温，未报告与未获取要分开。
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Elicit 系统综述：筛选日志与 PRISMA 计数
PRISMA计数必须从逐条决策复算：20识别、2重复、18筛选、9摘要排除、2全文未取回、3全文排除、4纳入。
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Grammarly AI检测怎么看：用自写对照稿检查误报，不把分数当作者身份证明
作者身份不能从AI检测分数直接推断；本包只提供明确AI辅助样本，真正人类对照稿必须由使用者亲自写并保留过程。
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Grammarly AI Grader：导入量规看预测反馈，只改有依据的缺口
AI Grader的分数是预测，建议需回到量规与文本；本题只补来源定位，不为涨分编造证据或替教师打正式分。
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Grammarly Authorship：查看写作过程与来源报告
在受支持编辑器启用 Grammarly Authorship，分别亲自键入一段、粘贴注明来源的旧稿、接受一处真实 AI 改写。查看原生来源分类后导出报告，示例文件不能代替真实写作过程。
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Grammarly Citation Finder：查找并插入事实引文
Citation Finder推荐的链接必须支持原句才能插入；工具名称相同或看起来权威并不足以当证据。
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Grammarly查重：逐处打开匹配来源，分清引用、常用表达与未署名转述
查重是定位文本与来源的匹配线索；每处仍要按引用身份和上下文判断，不能把“有匹配”直接等同违规。
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Grammarly Reader Reactions：按段落改善读者理解
Reader Reactions是模拟读者预测，先定位困惑段落，只改一个事实表达缺口，再比较实际反应，不冒充真人调研。
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Grammarly Style Guide：创建团队写作规则
规则必须同时看五个正例与五个反例；若界面不支持语境例外，就让引用和代码保留人工判断，不能编造开关。
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LanguageTool个人词典：让专有名词停止报错，同时保留真正的拼写错误
只把三个完整专名加入个人词典；recieve、adress、wierd和未授权近似错拼仍应接受检查。
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Microsoft Reading Coach：AI 故事与难词朗读
先保存两次实际故事分支，再练应用本次标出的难词；作者准备词不等于系统判错，准确率不预填。
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Perplexity Spaces：限定文件和官方网页来源
先分清文件答案与联网补充；没有原生禁网选项时，明确只是来源偏好，不把提示词当权限边界。
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Perplexity Tasks：跟踪两个官方页面的更新
“今天抓到”不是“今天发布”；定期任务每条更新要回原页核对日期，与基线去重，测试后停用。
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Readwise Ghostreader：选区与全文提示词变量
分别用selection与document传参，看同一原文不同范围；标题版本变化只在全文上下文核对，不凭提示词名推断变量展开。
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Readwise Ghostreader Chat：从高亮提问与保存笔记
本题必须使用Reader高亮注释栏打开附着该段的Ghostreader Chat，再把核过的真实回答保存回文档笔记。缺高亮附着或原生笔记保存就停止；选中段落是聚焦上下文，不是限制全文访问。
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ResearchRabbit作者网络：从种子作者展开合作者，核对同名作者与机构
从作者视图展开的每条共著边都应指回共同论文；相同姓氏或缩写不能自动合并身份。
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ResearchRabbit 引文地图：前后向扩展与书目导出
前向是后来谁引用种子，后向是种子引用谁；导出需保留来源层与版本身份，不按相似标题误合。
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scite Reference Check：核实撤稿与更正记录
Reference Check只定位风险线索；每个撤稿或更正标记必须回出版方公告，未匹配条目单独列。
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scite Smart Citations：支持、对比与提及引文
Smart Citations的分类需回到施引论文的完整语境；Mentioning不能算Supporting，Contrasting要说清反驳对象。
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Semantic Scholar Research Feed：反馈与新推荐
Research Feed反馈应对应真实推荐与明确理由；下一轮可以没有明显改善，个性化推荐也不是系统综述。
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Speak自定义课程：用自己的场景和目标词设课，检查互动练习覆盖
自定义课程要检查目标词是否进入可做的互动任务；只在目录列了词不算覆盖，缺项明确补练。
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Speak Made For You：从口语错误进入个性练习
Made For You必须来自使用者真实练习；把原生个性课逐项映射到实际说法，没有触发就保留未触发。
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ChatGPT 论文精读：补齐前置概念，用小例子解释方法与证据边界
将论文与自己的基础交给 ChatGPT，先补齐 softmax 和加权求和概念，再用 0 与 ln3 得到 1/4、3/4 权重，把 2 与 6 加权得到 5。该小例子只解释概念，原论文的投影和多头结论仍需回到正文。
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Kimi 文献综述：先记录纳排理由，再把多篇研究的结论和方法限制对齐
在 Kimi Deep Research 先锁定纳排标准，再逐篇打开七个 arXiv 原文，将 REALM、DPR、RAG、长上下文与 Self-RAG 的方法位置分开比较。BERT 和 Attention 只作背景，不跨实验条件排指标总榜。
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Kimi 论文选题：把兴趣问题收敛成可验证课题，列数据、方法和可行性缺口
把两周、二十题和数据可得性约束交给 Kimi，比较三个候选课题后选定单一变量问题。先用四题检验正确段落命中的人工标注规则，存在歧义先修口径再做模型实验。
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NotebookLM 找资料：先筛官方与原始研究，再建立可追溯的来源库
在 NotebookLM Sources 发起限定范围的资料发现，逐条打开候选原站。去掉只含追踪参数差异的 S02，保留三份独立官方来源后再导入，并用具体问题检查实际入库范围。
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NotebookLM EPUB精读：导入自有电子书，按章节建立人物与事件证据索引
把原创三章 EPUB 上传到 NotebookLM，先检查章节文本，再按人物别称与事件建立证据索引。林舟、阿舟和记录员可依原文归一，桥守没有同一身份依据时单独保留。
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NotebookLM 交互学习报告：把一份讲义做成可展开讲解与练习的学习页
在 NotebookLM Studio 选择 Reports 的交互学习报告，围绕 2、4、6、20 的讲义加入均值、中位数和练习目标。逐项展开内容，核对均值 8 与中位数 5 都对应正确问题。
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NotebookLM 来源分类：给十八份资料分主题标签，限定每次问答范围
给 NotebookLM 的十八份来源整理主题标签，改名并移动误分资料。每次问答用复选框明确选择实验组或应用组，回读引用确认范围；主题标签不会改变共享权限。
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NotebookLM YouTube 笔记：字幕与画面缺口
导入公开带字幕的 YouTube 链接，打开来源确认读入的是字幕，再要求按来源整理引用笔记。回看静默演示画面并标出字幕无法提供的步骤；本地 VTT 教材不是线上导入记录。
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NotebookLM 共享权限：Chat View 与来源访问
只用虚构来源建立测试笔记本，分别设置 Viewer/Editor，再用自己控制的不同账号检查普通链接与 Chat View 的来源可见范围。
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Zotero AI 批注整理：把高亮导成带页码回链的笔记，原话与AI解释分栏
实际PDF含4个高亮注释和1条文字注释；物理页1至4对应印刷页10至13，本地笔记回链均指回原始PDF。
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Zotero Word 引用：切换作者年份与数字样式
实际CSL引擎生成[1][2][3][2]，删去唯一REF3引用后重排为[1][2][1]；作者拼写更正同时反映于文内与文末。未执行Zotero插件刷新。
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NotebookLM 代码执行：复算实验均值与误差
NotebookLM 代码执行：在Gemini Notebook现名与账户门槛下练原生代码执行，先统一cm/mm，再分别计算有效样本数与样本标准差。
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Gemini 引导学习：上传一道受力图，先给提示再让学生解释自己的推理
在 Gemini 引导学习上传受力图，先让学生列出四个力，再提示竖直平衡、摩擦力和水平净力。原题应得 N=20N、摩擦4N、净力2N、加速度1m/s²，最后把拉力改8N由学生独立解释。
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GPT Researcher：从三家官网制作产品对比报告
只依据source-urls.json三个官方来源，比较运行方式、资料类型、许可边界。每个结论保留直接URL与采集日期。官网没有说明的RAM或免费调用次数写未说明，不推荐购买，不补造数字。
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Open Notebook 自定义转换：给新导入的每篇论文生成同口径的研究局限卡
按当前单个来源输出研究对象、方法、能说明、不能说明和对应原句。来源没写则写来源未说明。保留S01/S02/S03，不能串用其他来源，不能从相关推断因果。
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NotebookLM 思维导图教程：展开课程分支并回问具体知识点
在 NotebookLM 网页版导入课程笔记，点击 Mind Map 生成导图，再展开整理录音分支，点击节点追问来源里的理由。最后下载实际导图，检查分支与中文文字；具体产品名称和入口以当前账号为准。
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Obsidian Bases 资料库教程：筛选待复习笔记并检查状态同步
在独立 vault 启用 Bases，打开 research.base，按 Research 路径和待复习状态筛选笔记。把 02-声音采样的状态改为已复习后，视图应从两条变为一条，原笔记与来源仍可打开。
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Zotero PDF2zh 教程：原 PDF、双语译文与附件关系
在独立 Zotero 测试库导入原创条目，配对安装插件与 Server，核对翻译进度、原文保留和译文附件挂载。
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NotebookLM 简报教程：观点、证据与反例分开写
上传 reading-excerpts.md，在 Studio 报告选择简报文档或自定义一页格式。先用 Chat 确认各观察的样本和问题差异，再生成报告；保留引用和资料编号。 分别有4/6与3/5，且解释了题目不同；没有11人统一百分比。反例提到保留完整笔记的需求，下一步是待收集事实。
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把想用的模型，接入你的工具与应用
注册后创建 apizt API Key，选择客户端和模型，再生成接入配置。从一次简单请求开始，按实际用量付费。
创建 API Key
在控制台创建令牌，选择需要使用的模型权限。
填写接入配置
按工具要求填写 API Key、接口地址与模型 ID。
发起第一次调用
确认收到有效结果，再到控制台查看用量与费用。