博士和硕士研究生最重要的动作是发表研究性论文（有时简称小论文）。
遵循《科研论》五步法，你发表的小论文会是成系统的，且可以在你毕业前夕全部完成。因此获得的毕业论文也是高质量的，不用担心送审问题，那么之后的职业规划选项也极大地被打开了。
你根据所处的层数，选取相应的资源使用，一定可以快速地发表高质量论文和顺利毕业。
如果涉及学生指导与自身发展，《科研论》提供了如下配套资料：
如果发现以上案例还无法回答你的疑问，那么可以点向我提问。
温馨提示：务必重视导师选择！不然你以后可能就要看“陷入emo、焦虑怎么办”专栏的解决方案了。
任何读者在第一次使用《科研论》时，强烈建议先全文浏览《科研论》1卷中的模块化工具1.3和1.4，从而打破过去长期占据你思想的错误认知和禁锢你已久的“思想钢印”。
如果是研究生或想发论文的本科生，以下6个模块化工具都要依次浏览。
看完后的效果：能快速判断自己当前所在层数明白《科研论》为何分为系列丛书+案例集两大块？相当于初高中有教材，以及有搭配教材的习题集根据层数知道去定位和索引《科研论》的哪部分资源来解决当前的问题，从而可以通关进入下一层以上资源位于《科研论》的如下图示部位，你也可以点击上方蓝链直达。
做选择前必看！方向选错了，越努力越背道而驰！
当你看到这套《科研论》系列丛书时，它已经小范围地被8000多位读者“内测”过了，且已被不同专业的读者实践有效。
在我过去几十年的求学和工作生涯中，我分别有两次崩溃到认真考虑退出的时候，当时觉得自己的身体和精神都无法再坚持下去了。
站在今天来看，如果那时的我能有一个实操性的、手把手讲解的、而非“车轱辘文”式的操作手册指引我整个求学和工作生涯，我不至于采用如此自虐的方式度过那段迷茫的时光。
我个人认为，科研无论如何不应该以牺牲身体为代价。
我就像一位不慎跌落山谷的旅行者，感恩上天垂怜，没有被摔死，并在谷底发现了这么一本“武林秘籍”，因此不敢独享。
站在学生的角度，我相信顺利毕业是你最基本的需求和底线。
为了达成毕业，这其中最为关键的动作就是发表研究性论文（非综述论文）。
一旦能完成研究性论文，那你的毕业论文的干货性章节也就有了，这样你完成整个毕业论文的进度就可控了，因为毕业论文其余章节的进度是你个人可控的。
当然，有一些学生的毕业论文送审或者毕业要求中并不需要发表研究性论文，那么可以略过《科研论》系列中关于研究性论文写作的部分。
如果通过《科研论》，你能够在两周内就完成论文的写作，并且返修次数大幅减少，那你就可以将更多的精力放在更具创造性的活动中，并为毕业后的去向做更好的积累。
而作为青年教师，一方面会面临学生培养的一系列痛点问题。我个人觉得，指导学生过程中有两大痛点问题尤为棘手：
第一个痛点是关于知识的沉淀。
试想一下，你好不容易从头到尾、手把手地带会了一个学生，但第二年，又会有新生进来，你还得从头到尾地再重复说一遍你已经强调了很多遍的问题。所以我们经常会看到这样的现象，学生不理解为什么有些老师的态度很恶劣，甚至“放养”自己。而老师又不理解，学生怎么这么基础的事情都做不好？自己当年做学生的时候也没人教，自己不也学会了么
第二个痛点是知识的可索引性。
当你和某个学生交代一些事情的时候，比如关于如何写作，或者关于如何做实验、做研究以及跑代码，你会发现其实其他学生也应该听一听这个内容，因为他们以后也会遇到这样的问题。
但是你也不可能每次和一个学生说的时候，就把其他学生都叫过来。如果当时其他学生没空，或者这样做会打断他们当前在进行的研究，那该怎么处理？而且就算他们当时听了，但由于没有及时使用，很快也会忘记。
所以合理的方式是过去沉淀的资源，当学生发现需要使用的时候，能够便捷地索引到，以避免频繁分散学生的精力。
另一方面，青年教师也面临一些其他问题，比如职场人际关系，项目申请书撰写，以及职业生涯规划和企业合作等。
我在谷底遇到的这本秘籍，涵盖了以上问题的具体解决方案。学生可以使用《科研论》来获取开题思路、设计研究方案、解决研究过程中遇到的困难，最终完成论文投稿。青年教师可以采用此书指导学生，或用于自身职业成长参考。
下面我将给出《科研论》系列的简明索引，以便于你对号入座，正确判断当下所处的阶段，选择最为合适的操作步骤解决眼下的问题。
通过这张层数索引图，你可以明确知道自己所处的层数，并采用《科研论》中相应的操作步骤，将自己“修炼”进阶到下一层。
当来到第6层的时候，作为学生而言，整个毕业就进入尾声了，也就是完成了毕业论文送审和毕业答辩这两个动作。
其中起步阶段的1层对应的状态是对自己未来要做什么还不太有概念：
这其中最为关键的是要具备“以终为始”的思考模式。因为当你对终点有了一些概念之后，你就知道处于当下的起点应该往哪个方向走了。
所以我首先在《科研论》的第1卷中，筛选汇总了你的前辈遇到的典型问题，而这些问题，大概率是你未来也会遇到的。通过这些不同领域的问答案例，你可以了解不同的选择会指向什么样的终点。这样你就会知道如果你想达到对应的终点，当下阶段应该如何抉择。
我们都听说过选择比努力更重要这句话，错误的选择可能会导致越努力反而越偏离你的目标。
所以《科研论》第1卷就相当于先给你放了一个无人机，让你获得俯瞰性的视角，通过提前了解你的前辈所遇到的问题，让你知道前方的路是什么样的，从而对于接下来的求学和择业有更明确的认知，也知道未来自己更适合选择什么样的导师，什么样的环境，并做怎么样的积累。
这样一来，你最终收获的不只是顺利毕业，还可以有一个毕业后的好去向。
当你做了相应的选择，选好了导师，也就从1层来到了2层。
从2层开始，最为重要的动作就是发表研究性论文。
我将整个研究论文的发表分解为3层，即从2层到4层，只要你走完这3层，一定可以发表研究论文。
2层是关于开题的阶段，你也可以将开题理解为找选题、找idea或者打开思路：
那么你就处于2层。此时，你需要参考《科研论》五步法中的【搜】【聚】【分】步骤，此部分内容会从《科研论》的第2卷开始详细讲解。
你目前不需要理解【】中写的内容，你只要知道它们的功能是什么，等遇到问题后，知道从《科研论》系列中的哪一册中去寻找解决方案就行了。
《科研论》此部分内容使用正确的话，你会在1到2天内获得一个俯瞰性的视角，了解所处的大研究领域中，同行都在做些什么研究。
你会在接下来的3到5天内，了解自己所处的细分研究领域，并产生多个自己可以尝试的idea，也就是开题思路。
而且这个过程不需要你绞尽脑汁地去找开题思路、去找idea，而是在操作过程中，自然而然地就会在脑海中浮现出多个idea。
比如有的读者会反馈说idea特别多，做不过来的感觉，这就是正确使用《科研论》的效果。
此时你就可以从第2层来到第3层。
虽然经过了第2层之后，你脑海中产生了大量idea，但这些idea并不都是靠谱的：
在4层中，我们的动作是将上一层中验证通过的idea扩充完整，获得系统的研究结果，完成研究论文和投稿。此部分的讲解在《科研论》五步法的【合】步骤中。
这里首先通过【合.图/表/公式】步骤，明确知道自己需要获取哪些研究结果。有少部分断章取义、读到这里的读者会误以为这是倾向性地搜集结论？绝对不是的，这就是我们先前为什么一定要有【验】步骤的原因。
这个操作就有些像胸有成竹，我们先在胸中勾勒出竹子的轮廓，然后才下笔画竹子。
新人在写作过程中最容易出现的问题是往往在开始写作，尤其写结果和讨论部分，发现写不下去的时候，才开始针对性地全面检索文献。然后从别人的文献中，很有可能发现自己过去的研究设计有瑕疵，甚至获取数据的方式有错误，那又得重新再来。甚至有时候，直到写作的时候，才发现自己的idea早就被别人报道了，而且同行做的比自己还好。
我通过这样一个操作，就是为了确保在你写作前就规避这个风险，让你搜集的数据、写的东西不要返工。
等【合.图/表/公式】步骤结束后，就进入最终的【合.文】步骤了，也就是开始进入论文的码字部分。
你会发现过去那些让人绞尽脑汁的码字环节，现在会变成相对轻松的选择题。即使英语基础薄弱的学生也可以采用这种方式完成论文写作，这也是为什么来我组里的每一个本科生都可以以第一作者发表英文SCI论文的原因（其中80%的人发表在1区刊物上）。
在4层中，当你发表了研究性小论文后，就来到了第5层，可以开始考虑毕业论文的事情。
毕业论文完成后，你会面临毕业答辩，关于这一部分的实操性讲解，也同样会在第5层中涉及。
同时，如果你觉得学有余力，或者导师对你有这方面的要求，那么你还会涉及综述论文的发表。关于综述论文的发表同样在科研论中的【合.文】步骤中。而且是可以将发表综述论文和完成毕业论文的部分内容（一般是第一章的绪论）关联起来的，这样就相当于你做了一件事情，但同时可以推进两个任务的进度。
另一方面，当你完成研究性论文的时候，也意味着你完成毕业论文、顺利毕业的问题不大了，所以此时你就从第5层来到了第6层，会开始考虑起来毕业后的去向了。
为了更好地达到《科研论》的使用效果，有一些特别注意事项，包括“无输出，不学习”，以及觉得书中所举案例的专业和自己跨度太大应该如何使用等，我将在后文融入具体的案例讲解。
先来看几个案例。
注：为保护提问人的隐私，以下所有案例均已基于真实案例改编，即并非真实案例（但不影响本书使用），如有雷同，纯属巧合。
老师您好，目前我直博博二，马上博三了。目前来看没有任何毕业的可能性，更绝望的事情是没有毕业的希望。
此外，我慢慢发现他的精力完全不够用，指导起来没有一个未来文献发表的结构。
如果我导师没有和别的导师合作，可能不太会让我做这方面，我之前提过，导师就说怎么这件事还没做好就想放弃，我也不是想放弃，只是我要是顺利或者不担心毕业也不会提出这个方案。
我的需求：我想和我的导师交流一下，请求他和一些做计算的课题组进行合作，我去做一些这方面的课题，至少满足了博士毕业的要求，因为毕竟自己还是自信有点这方面的基础，实在是不想浪费（实话说，我感觉实验室其他人目前和我程度差不多，一位师兄中期已经没过了，所以我觉得这是一些印证）。
2手里的实验工作不会放弃，我自己也确实从没想要放弃，只是毕业压力已经让我焦虑了，心理状态有些不正常，主要体现在作息上，已经连着2~3个月凌晨5，6点睡。
所以想在这里问一下老师的意见。
钟老师你好，我开学是博士第五年，在美国一个课题组（导师刚拿tenure也不久，我是博二才进组的），我有些问题想请教一下老师：
我没法理解导师，他也不理解我，我也不知道是不是被pua了，想问问钟老师怎么看，是我太容易满足了吗？
3.如何在科研上提升自我效能感，如果导师一直给出负反馈。我感觉读博这几年一直很没自信，一开始就一直觉得自己毕业后就去工业界，没有很高远的学术理想。导师比较年轻也比较push，他觉得他的工作就是挑刺，每周都要meeting两次，他脾气不好，一句话不对就疯狂喷我，所以没什么正反馈
马上博五了，产出也不是很多，但最近跟导师聊天问我何时能毕业，他说我为什么那么容易满足呢？不能再提高一点目标呢？为什么只想着做整个组最差的人呢？（意思是只准备满足毕业基准线3篇一作毕业？）”
钟老师您好，我的问题是要不要换老师以及换老师的话我需要面对哪些问题，您作为老师的角度对我有什么建议，具体情况如下：
我是博二，我的博士课题前前后后修改了五次，导师一次都没有给出过实际的修改意见，一直否定我，并且没有给我具体的指导。
最后我自己想了一个课题，跟他沟通之后，他同意了。
第二天他叫我去他办公室谈一下，一开始态度就非常不好，说要调整我的课题，大幅增加了工作量还要做横向课题，我说担心工作量太大，我完不成。他说那是你的事儿，他不管我，做也得做，不做也得做，如果不做就考虑换一个老师。
我现在的想法是先联系好愿意接受我的老师，然后再跟他摊牌，因为我担心他以后可能还会在我的课题上不断地加内容，我真不知道咋办了….
钟老师好。我是在读直博生，下学期四年级。我在毕业上面临不少困扰，希望能得到您的建议。
组里以前有博士被清退。
非常希望能听一下您的建议和看法。谢谢钟老师。
钟老师您好，我是研三学生，主要有两个问题想问您。
并且课题组每个人的课题方向都不一样，老师近几年也没申请到项目。
在我研一下半学期我就确定了自己想读博的想法，但由于导师并没有提供课题方向，我在研二通过阅读文献才确定了大致的课题方向。（在这期间我导师也提供了一些他感兴趣的方向，我同门去做了，结果就是从0到1都没法实现连续换了三个课题）
这几年研究生读下来感觉自己学到的就只有一些表征手段，还有就是对自己研究方向的发展脉络有一些自己的理解。
第一个问题就是想问问钟老师我这种情况还适合读博士吗？
第二个问题是关于自己写的写一篇小论文。在论文构思的时候我按照钟老师教的方法，但写好了之后发给导师他不能提供指点，面谈的时候只会说你这写的不行，回去再改。
长期否定式的对话很打击自信心。想问问钟老师我这种情况有没有什么好的建议。
然后今年我自己又设计了一批实验，目前正在处理这批数据，但因为经常被他否定我的想法，然后他基本也不会给出建议，甚至拒绝我想做测试的要求，我现在很怕，哪怕现在在处理数据也在担心以后到底能不能毕业。
我们每周开组会，每次组会上我都是被批评对象，我现在心态可能有点问题，精神上也很焦虑。
您的视频和建议都很好，但是我找不到自己能不能在延毕一年的条件下读完博士的信心，不知道您觉得我现在这种情况下能毕业吗？
首先，我想先表达一下跟着您学习的感悟，最大的收获就是您的科研方法，对于一个新的方向能够全面快速的了解，这一个过程能够很大的提高一个内心自卑的学生的自信，我也因此了解到了更多的研究方向和可行性。
最后，作为一个渴望博士毕业的博士生，想向您提问一些我最近遇到的困惑。
问题1：我所在的组有研究A的多数，有研究B的少数，由于人际关系方面的原因，我选择做B，但是A组的组长干预我的研究，打各种小报告。
在研究B的同时，我很迷茫，没有任何可以讨论的同学，孤独到我怀疑自己，我该如何应对？
问题2：“在团队里不会舔or舔的不够卖力”就等于你什么都没做，就等于你季度考核不过关，就等于老板对于你态度，还等于你什么也不会，还等于不管做什么老板都不会同意，碍于博导行政职务，我该如何做？
问题3：如何把握科研+社交+各种会议+锻炼身体的平衡度。自己感觉个人生活很不自律，如果突然来项目需要整天都在做项目or熬夜通宵赶稿子，一般稿子都需要被改大概4-6遍（小组长各种要求+老板的要求）。
1.1选择不慎的影响
以上只是给出了我答复的部分案例，我已经累计收到和回复了200多个这样的问题。每次收到这样的问题，一方面我也感到特别地糟心，其中有些问题非常棘手，我也经常需要思考好几天才能给出我的答复。
你会看到当时的选择对他们求学期间产生了如此大的影响，有的人甚至长期处于自我否定、自我内耗的状态中，并已经严重影响到了心理状态。
而且当初的选择对他们的影响还不只是在求学期间，包括之后的未来职业发展或个人成长和体验，同样会受到他当时选择的影响。
未来选项的丰富程度（可选择权）和上限（选择权执行后的回报）同样被当初的选择严重约束了。
比如未来有一些选项已经基本不会给他们打开了，而他们可能本来是很适合那些选项的。其他人在求学期间的同时，还可以不断打开未来的上限，但对于选择不慎的他们而言，延期后能毕业就已经是他们期待的上限了。当然，不排除一些人会打破这样的上限并丰富未来的选择权，但是会比其他人付出更多的努力。
另一方面，当看到越来越多这样的案例后，我也会被一种强烈的无助感包围，明明看到前方有一个很巨大的坑，但还是会有许多人前赴后继地掉落到这个坑中。
所以在《科研论》的第1卷中，我就首先给出了这些你的前辈的改编案例，希望你能引以为戒，在做出自己选择前，做一些基本的动作确保不至于在未来踩到大坑。
如果你已经做了选择，而且也遇到类似糟心的问题，那么可以查看《科研论》1卷的第6章，操作相应的解决方案。
《科研论》1卷还告诉你，如果你不幸掉入坑中，你也并不孤单，所以千万别放弃，不要因为别人的几句话而伤害自己的身体，不要用别人的错误惩罚自己，大不了就别继续当前这种同时折磨身心的事情了。
所以这就是为什么我们经常听过来人说到选择远比努力重要的原因，甚至更极端的观点会说在选择面前努力一文不值。但问题是究竟怎么选呢？有没有一种非车轱辘文式的、非鸡汤式的，只要照着一步步做，就能指导我们做出相对好的选择的方法呢？
1.2基于概率思想，获得半定量证据指导选择，避开选择路上的“大坑”！
所以本书接下来将给出具体的，你只要打开电脑就能模仿着操作的步骤，这些步骤的整体设计理念是基于概率思想，获得可量化的数据指导选择，至少先确保避开选择路上的大坑，只要能将这些坑避开，剩下的选项无非是好还是特别好，这种有时候我们就不必太过纠结了，如果实在无法选出的话，交给随机性也行，毕竟模糊的正确也远好于精确的错误。
2.1如果你已经知道导师的姓名——搜索导师的论文发表情况
2.1.1限定网址搜索
2.1.2WebofScience
2.1.3Scopus
2.1.4中国知网
2.2如果你不知道导师姓名——如何得知适合你报考的导师
2.2.1以WebofScience为例
2.2.2变通操作
3.1整理某位作者（导师）的发文情况
3.1.1关于影响因子和分区的认知
3.1.2限定期刊搜索功能
3.1.1拟报考导师的论文统计方式
3.2有多位通讯作者的情况
3.3共同第一作者
4.1如何统计和排序信息以指导你选择导师
4.2如何估计导师的招生规模
4.3如何了解课题组的规模
4.4新建组的情况
4.5估计自己入组后的情况
4.5.1关于能否符合毕业送审要求和延期
4.6期刊的认知
4.7简化版操作流程
5.1不同毕业去向所指向的当下选择不同
5.2排序出最终的拟投简历的导师名单
5.3精致利己主义与利他
5.4使用本书工具回溯测试案例
6.3模块化工具
6.3.1理性篇
6.3.2心法篇
6.4实战篇（70+案例）
当觉得自己不知道该做什么的时候，那么我们就可以将自己的一系列动作聚焦在顺利毕业这件事情上，我相信大部分人都知道这一点，只是他们不知道怎么把顺利毕业这个宏观的目标拆解为一个一个具体可行的小的动作上。
对于大部分人而言，顺利毕业的前提是需要发表至少一篇研究性论文，而且一旦有了这篇研究性论文，那么它也会构成你毕业论文（或者说学位论文）的一个重要章节。
建议你先下载组里最近的一份已毕业学生的学位论文，提前了解下学位论文的脉络，这样你在读硕或者读博期间，更能清晰当下自己的工作和最终学位论文的关系。
你会发现学位论文一般依次是由绪论章节、研究方法章节、研究结果与讨论章节所组成的。其中最为重要的是研究结果与讨论章节，一旦有了这部分内容，那么之前的研究方法和绪论章节也就顺理成章地可以完成了。
所以学位论文的章节顺序虽然依次是绪论、研究方法、研究结果与讨论，但我们首先需要获得的是最为核心的研究结果与讨论部分的内容，而不是跑上来按照顺序去写绪论。
所以如果是我带的学生，在他们的两个（针对硕士生）或者四个（针对博士生）研究结果与讨论章节的研究框架没有确定之前，我是不会让他们去写毕业论文的绪论和研究方法章节的。毕竟一旦这些研究结果讨论章节确定后，绪论按照《科研论》的攻略其实新人在2-4周之内就可以完成了，所以并不需要着急动笔写作，而是应该把最关键的会影响整个毕业论文框架，也就是会严重影响毕业进程的研究结果先拿到。
另一个好处就是采用这种方式形成的小论文，每一篇都和上一篇都有层层递进的逻辑关联，所以它们所形成的毕业论文中的两个或者四个研究结果与讨论章节，前后之间也是有逻辑关联的，而不会出现常见的章节与章节之间的逻辑松散，看上去只是工作量简单堆积的问题。
搞明白了失效的原因，那么接着第2个工作也就水到渠成了。我们针对这种失效的原因，提出了一种解决方案，这就是第2篇小论文的内容，同时也是毕业论文中第2个结果与讨论的章节。
博士学位论文无非是再进一步就行了。因为针对这种失效原因的解决方案，它肯定不是完美无瑕的，一定会有这样或者那样的缺点。我们针对它的缺点做进一步的改进并保留原先的优点，就可以形成第3和第4篇小论文，以及对应的毕业论文中后续的结果与讨论章节了。
又比如方法改进到一定程度后，我们就想验证它在实际场景中的使用效果了，比如我指导的几位博士生就将改进后的思路应用到实际的锌镍电池中，并将这样的电池应用于光伏储能、电梯应急电源等，并搜集了它们的实际运行数据并加以讨论。
当然我以上提到的毕业论文中的两个或者四个结果与讨论章节只是举例，不同学校的规定可能有所不同，具体你们就看一下自己组里的学位论文就清楚了。
如果可行，就意味着后期你不会遇到大面积返工的问题，那么你可以一边搜集小论文的数据（相当于从1到10，此阶段只是堆工作量的过程，不至于做了一半才发现idea有重大瑕疵导致整个工作都要推倒重来），一边撰写毕业论文的绪论章节。
毕业论文的第2个章节（一般是关于研究方法）不需要在此时撰写，因为当你小论文完成后，其中的Experimental或者Researchmethods部分就对应了毕业论文的这个章节。同理，结果与讨论章节也不需要在此时写，因为等你小论文完成后，这一部分内容也全都有了。
通过以上讨论我们明白，发表研究性论文可以作为整个求学生涯的一个重要抓手，所以当你失去焦点时，你就记得将你的动作聚焦在发表研究性论文上，关于如何发表研究性论文，参考模块化工具1.2。
当研究性论文发表完毕，也就意味着毕业论文的整体框架确定了，此时就可以参考科研论五步法最后一步的【合】步骤中关于毕业论文的部分，进行毕业论文的写作了。
阶段1、选题：也可以理解为开题或者找idea，即搞明白自己要做什么研究。
阶段2、验证：证实或者证伪你选题的这个思路是否靠谱，是否能够进行下去，从而可以将你的研究结果撰写成文。有些idea是不需要验证的，一定是能扩展完整发表论文的，那么你可以直接进入下一个阶段3。
关于以上这三个步骤如何操作已经完全体现在发表研究性论文的工具模块中了，只不过你不需要将你的研究结果投稿，你将它们直接放在毕业论文中就行了，所以你同样可以参考这个工具模块
我将整个小论文的发表分解为3个阶段，每个环节都被拆解为一系列具体可执行的动作。
如果你符合以下情况：
那么你就处于阶段1，对应《科研论》五步法中的【搜】、【聚】、【分】步骤
这一阶段也可以理解为你经常听到的开题、选题、或者说找idea的阶段。
为便于你快速使用资源，并避免信息过载导致你畏惧，我将阶段1对应的2层进一步划分为2.1层、2.2层和2.3层，当你通过2.3层后，你脑海中自然就会涌现出多个可以发表论文或者说用于开题的idea。
有少部分新人学生在这个阶段可能只知道自己是理科专业，工科专业，医学专业或者文科社科专业等，完全不知道自己要做什么，我将这种状态称之为2.1层。
那么此时你可以用《科研论》1卷第2章介绍的文献搜索方式，迅速了解组里最近发表的论文情况，并从这些论文标题中提取一些关键词，关键词也就反映了组里最近在做的工作内容，1卷中的表2中也演示了我是如何从标题中提取关键词的，供你参考。另一方面，也可以咨询自己的导师，从导师这里获取一些关键词。
但是光有了这些关键词，你可能还是挺迷茫的，不知道自己具体应该做什么样的课题才能发表论文。此时，我们根据你获取的关键词数量以及关键词的颗粒度粗细，来决定是采用【搜】步骤中的钓鱼法搜索方式还是鲸吞法搜索方式。
以上动作基本上1天就足够完成了。
这个时候你需要仔细对照我的说明，先尝试严格只说我做的动作，我没说的动作别去做，但我说的动作也别想当然地去遗漏，先尽快把我说的整个系列的动作都做完，然后你心中的很多疑惑就会被解开了。
如果你的关键词很少或者颗粒度特别粗，类似工科领域中，假设你获得的关键词类似如下情况：
那么你就处在2.2层。这些关键词的特征是，如果你在文献搜索引擎中只使用这些关键词去搜索，会得到几万甚至是十几万篇的搜索结果。那你显然是无法处理那么多文献并从中找到自己的开题思路（idea）的。
所以我们需要引入更多的关键词去叠加在一起搜索，或者就是获取那些颗粒度更细的关键词，从而让你的搜索范围能够限制在1万篇以下，那么这种几千篇的数量就是鲸吞法可以处理的文献数量了，当然，你用鲸吞法处理几百或者几十篇文献也是可以的。这里也会有一些例外，有时我们会用鲸吞法处理几万篇的文献，具体参考本部分之后的“一些例外”小节。
还是以先前的案例举例，比如锂电池领域中，你不能只是知道自己要做的是锂电池，你还得再获得一个关键词，或者说锂电池这个关键词得进一步细化，比如是锂电池中关于哪方面的研究，是负极材料、正极材料、电解液、隔膜、锂电池电芯还是偏重比如机理分析的？
此处注意，在我过去20多年的教学和科研生涯中，我发现搜索是一个重灾区。我遇到的90%以上的学生甚至包括一些青年教师，虽然他们以为自己会搜索，但其实我发现他们并不会。我经常发现：
截止目前为止，我接触到的200多个案例，所有这些案例（我没说错，是我接触的所有）。当读者问我说自己找不到idea，找到的idea被否了，不会做某个实验，或者不知道怎么写实现某个代码，或者不知道怎么设计社科类的某个实证研究，乃至后期研究做完了不知道怎么写论文，或者写作时不知该如何写讨论，全部都可以归结为一开始的搜索就没过关。
所以我觉得关于搜索，无论如何强调其重要性都不为过，以致我在《科研论》2卷的第3章中专门用了几十万字的篇幅来帮助你提升“搜商”。在稍后的2.2层资源中，会给出《科研论》2卷第3章入口，对应【搜.鲸吞法】步骤。
如果你发现有多个可以额外叠加的关键词，吃不准选哪个，那么你同样不纠结，可以先把它们都记录下来。
或者也可能你导师对负极材料的体系没有限制，只要能达到目标即可。这些目标可能是提高电池的倍率性能、能量密度、循环性能，或者需要同时提升多个性能。那么你同样获得了额外的关键词，即关键词除了锂离子电池，还会出现倍率、能量密度、循环性能等等。一旦到了这一步，你同样可以进入下一层的2.3层，去寻找到具体的可以帮助你发表论文的idea。
所以到这里你会明白，如果你叠加的关键词只是负极材料或者正极材料之类的，那还是不够的。因为他们还是太过于笼统了，还是能搜索到大量的研究结果。如果我们随便找一种负极材料去研究，那么可能并不是你导师希望你研究的，最后你设想的几个开题思路也许都会被他否定。
所以要从这一层来到下一层的关键，你也可以理解为需要尽可能多的获得你导师希望你研究的那些领域的关键词，这样当你在后续步骤中，基于这些关键词搜索所得的文献中去寻找idea的时候，不至于严重跑题，去做了你导师不希望你做的研究。
另外，关于关键词颗粒度的进一步细化，也可以理解为关键词数量增多的另一种形式。因为当你对某个关键词以其它关键词做进一步修饰或者限定的时候，这个关键词自然而然也变得颗粒度更细了。比如你可以对比一下负极材料和硅基负极材料。你可以说是硅基负极材料具有更细的颗粒度，也可以说是硅基+负极材料。当然，咬文嚼字的读者会认为这两者是不同的，但其实对于大部分搜索引擎而言，它们的搜索算法都是一样的，就算我们输入连续的硅基负极材料，其实它的搜索方式也是硅基+负极材料。
又比如机器人领域中，除了机器人，你还得知你做的比如是关于机器人的路径规划，那么就可以以“机器人+路径规划”的方式去搜索，同样可以进入下一层。但是如果你得到的关键词是“机器人+设计”，那就不合适了。因为这个关键词加了等于白加，几乎所有研究机器人的工作都会在某种程度上涉及机器人的设计。
有的读者看到这里可能会感到有些抽象，还是不知道叠加的关键词或者说颗关键词的颗粒度得细化到什么程度才合适。这个其实不用想太多，去搜索引擎直接测试一下就行了。如果你搜出来有上万篇，让你看的很头大，那就说明关键词叠加的还不够多或者颗粒度还不够细。如果搜出来是几千或者几百几十篇，那就说明这样的关键词是合适的，可以进入下一层了。
又或者AI领域中，你也不能只知道要做的关于AI，毕竟现在每天有海量的关于AI的论文发表，所以你还得知道是关于哪方面的AI。比如AI+材料就会好一些，但是材料类型也很多，所以还得继续细化，比如具体是哪种材料呢或者是要实现什么功能的材料？比如你导师想让你做的是AI与电池材料相结合的研究，但你的选题如果是关于电催化材料的话，他是不是会不支持呢？所以你需要进一步明确你导师希望你做的是哪类材料，即除了材料这个关键词之外，还需要获得一些额外的关键词。
总之，这一步你也可以用反问法时不时地测试一下，会不会发生即使你选的课题覆盖了你搜集到的关键词，你的导师也不支持你做这个课题的情况？
先前说的文科领域中的现代文学也是类似的，光这个关键词还不够，但如果是“现代文学+社会化阅读”，那就足够了，可以进入2.3层了。
如果你疑惑自己怎么知道可以加上关键词“工业4.0”，或者“社会化阅读”，那继续往下看，你就会明白了。
当然，有读者会说自己已经返回2.1层了，但是还是没有办法获得更多的关键词或者颗粒度更细的关键词，怎么办？这种情况确实也有，包括一些教师准备开辟新的方向，或者你从事组里的一个新方向，组里过去没有发表论文等，又或者导师就是给了一个很笼统的方向。
那么，这里会出现两种分支以及两个维度的考虑方式。
如果是进入了分支1，那么几分钟内就可以完成这个动作了。只要输入关键词，在文献数据库中执行搜索就行了，一旦发现搜索结果是几千篇或者更少的数量，那么就可以略过下面我的一些说明，直接进入下一层的2.3层。
分支2：比如像我先前举例的乳腺癌治疗、偏微分方程这些领域都过于庞大了，如果采用以上这2个关键词去搜索，可以预知能返回非常多的结果，所以这个时候你需要综合考虑以下2个维度，以判断你要选取哪种操作方式。
我们假设以乳腺癌治疗举例。
维度1：你特别想发表高质量的论文，以便于你将来在留校的时候更有竞争力。
维度2：你想尽快毕业可以去找工作。
这样一来，你的搜索范围就会被大幅缩小了，甚至可以缩小到几百~几十篇，最多几千篇的程度，那么就可以进入2.3层操作了。至于为什么要限定期刊搜索，是为了帮助你找到的选题思路也能符合这些期刊的偏好，从而能够让你的工作可以发表在这些期刊上。
以上动作，即限定期刊搜索耗时大约1天。
如果你翻了一两页，发现还找不到其他关键词，那么你就再多翻两页，肯定是能找到的。
另外在浏览的时候，你还会发现一些关键词，比如关于集成电路、量子模拟等与偏微分方程相结合的研究。但假设你看到量子模拟觉得比较头大，看到集成电路又觉得你实验室没有做这方面的硬件条件，那么你就可以排除这部分的文献，不要纳入它们的关键词就行了。但是机器学习类的研究，毕竟网上开源的算法有很多，你是可以在此基础上去做一些自己的工作的，所以这个关键词你评估后觉得自己可以做的话就可以纳入。
又比如乳腺癌的诊治疗也是类似的思路。比如我当时通过钓鱼法搜索，在前10篇标题中就能看到多次出现靶向药物这个关键词，然后最新的文献标题中又偶尔能看到基因编辑。这2个关键词我相信你平时在公众号和报道中也是经常能见到的，甚至不需要借助翻译，你也对这些词是敏感的。
那这样一来，你也同样找到了进一步细化乳腺癌治疗方法的关键词，如果你觉得实验室没有做基因编辑的条件，或者你不太想做这个，那么你就可以以“乳腺癌+靶向药物”这组关键词的组合进入2.3层。
骨科材料的细化也是用类似的方式。比如你会发现有的是做齿科材料方面的，有的又是做可降解材料方面的。这些关键词一旦用上后，就会帮助你大幅缩小搜索结果的范围，从而进一步聚焦在你能做的课题上。
同样“以人为本+工业4.0”的课题思路也是这么找到的。当时我用【搜.钓鱼法】搜工业4.0的时候，会在搜索结果的标题中发现humancentered（以人为本）这样的关键词，所以就意识到这两个关键词的组合是可以挖掘课题的。
而“现代文学+社会化阅读”则是与同事的交流中获得启发的。这位同事做的是关于社会化阅读的，而另一位学生做的是关于汉语言文学的，但苦于找不到投稿思路。随后我就以【搜.钓鱼法】搜索了社会化阅读，发现研究学者已经将社会化阅读运用到了韩国的诗歌文学，西班牙文学等等。所以我自然而然就想到社会化阅读是可以用到汉语言文学方面的，这样就给这位同学找到投稿思路了。当然找到思路和发表论文之间还隔着一段距离，我们还需要知道能落地的具体研究方案，这个是在科研论的【验】步骤和【合.图/表/公式】中详细讲解的。
总之，如果你是基于维度2考虑，那么你叠加的或者细化关键词的时候可以优先考虑你容不容易上手。有个很简单的方法判断你容不容易上手，如果你用这些关键词检索出来的文献数量比较多，那就说明你肯定是容易上手的。至于有的同学会担心已经有很多人发了，会不会你很难发表？其实不是这样的，一个领域有越多人发表论文，你也就越容易在这个领域中发表论文。在科研论的后续章节中，我有详细展开。包括我会讲到“高通量”整理研究方案的方法，你根据这些文献的研究方法，也能进一步判断出你容不容易上手这个研究。
至于有同学问不知道自己能不能做，参考《科研论》2卷中的【验】章节，会结合实例实操讲解。
小结
关于钓鱼法和鲸吞法的搜索方式，具体参考《科研论》中的【搜.钓鱼法】和【搜.鲸吞法】章节中的内容，其中以实例像素级地给出了具体操作方式。
如果在这一层中，你获得了多个觉得不错的可以尝试的关键词，但吃不准选哪个的话，那么你可以把它们都带到下一层的2.3层去做操作。
当进入2.3层时，你获得了多个可以用来并列搜索的关键词，或者关键词的颗粒度已经比较细了。
此时就可以采用科研论五步法中的【搜】【聚】【分】操作，去帮助你快速获得一些idea了。
一边对照模仿着书中的操作，一边把这些操作用到你自己的领域中，你可以获得一些可以用来启动测试的idea。
为什么说是启动测试，以及为什么我们说是要获得一些idea？
是因为你刚开始设想的不少idea，很有可能等你一旦开展研究后，就会发现是不靠谱的，或者是做不出的。所以我们需要有PlanB、PlanC、甚至PlanD，这样如果第一个idea失败后，可以尽快把其他idea接上。
很多学生提问说，导师没有给自己选题，然后他就不知道怎么做了。或者有的人还很担心同行会模仿自己的idea，但其实用了这样的方法，很多读者反馈说在操作【搜】【聚】【分】的过程中就能产生大量的idea，多到根本来不及做，也不用担心别人会模仿。
包括有的学生会沮丧自己想出的idea被导师否了，一旦用上这种方法，你一次性就可以准备好比如5组idea，而且还可以给导师做选择题。如果全部被否了，再切换到下一个5组就行了。
这其中有一些常见的问题需要注意。很多学生在刚开始执行搜索的时候，只知道用直译的方式去搜索。比如他虽然获得了“机器学习+偏微分方程”这样的关键词，可是他狭隘的只知道用machinelearning去搜机器学习。但问题是比如有的学者会用deeplearning，有的人说neuralnetwork，这些同样是属于机器学习的范畴。甚至“GenerativePre-trainedTransformer”也是他可以借鉴用来帮助打开思路，寻找idea的搜索词，比如我们会发现有学者将GPT大语言模型用于数学公式的推导中。
有一次我还收到一个提问。对方说自己要做的这个idea特别特别创新，从来没人研究过，说自己想投Science或者Nature。然后我一看他所谓的idea，是要研究外星人的社会关系。我当时看到他说的内容后，脑海里立即冒出来两点。第一点，目前有没有外星人都没有定论，一个目前都不知道是否存在的研究对象，然后又要去研究“他们”的社会关系？第二点，这个东西也不是没人提起过呀。大量的文学科幻作品中，比如最近的三体中都有提及这方面的东西。但抱着试试看的态度，我还是去搜了下文献，结果发现也有大量的文献报道。在目前这样一个信息高度泛滥的时代，大部分情况下，你以为的没有文献报道，并不是文献真的不存在，只是你没搜到而已。
所以提升搜索技能的关键之一是要获得你需要检索的关键词的各类同义表达，而且通过以上两个案例，你会明白我这里说的同义表达并不只是简单的语法概念上的同义词。那些能够启发你发表小论文思路的、以及帮助你解决当下研究难题的关键词，都属于我说的同义表达的范畴。
在我过去已经接触到的200多个问答案例中，所有新人（注意是所有，截止目前为止，我还没有碰到一则例外），当他们找不到发表论文的思路，或者不知道如何解决当下遇到的研究困难，问题都是出在不会搜索上。
我给的搜索案例全部是高度可迁移的，其中提到的操作方法完全可以运用到你的领域中。你想象一下，我的研究背景是材料，但为什么文科的、社科的、医科的、包括工科中各种各样的分支比如做算法的、做工程机械的、做物理的，他们找不到的文献，我这里都能搜到呢？所以这就意味着我所讲授的搜索技能背后是一个共通的、普适性的操作原理，你一旦掌握后，将来在任何新的领域中都是可以应用的。
所以你即使觉得这些领域和你的研究领域差距很大，也请你一定耐心看完。而且最好是一边看一边就按照我上面说的两种方式对照着实操，即可以重新操作一遍我的案例或者将我的案例迁移到你的研究领域中去搜索。
通过这8个案例的实操，你就会系统掌握获得同义表达的方法，并且掌握如何根据这些同义表达去组织搜索，并且启发你的思路，进而帮助你找到多个可以发表论文的idea。
这也是为什么大部分的新人学生很难在搜索过程中就获得idea的原因，他们只是把搜索狭隘的理解为搜文献。但搜索技能一旦掌握好后，你在搜索的过程中就会获得大量的初步idea，并不需要完全依赖导师来给你idea（当然你需要和你导师沟通这些idea，确保你基于这些idea写出论文后，他能支持你投稿）。而且这些idea是自然而然的浮现在你的脑海中的，并不需要你绞尽脑汁的去想。
当你搜索能力过关后。接着我们会将文献统一聚集到文献库中进行管理，这也就是【聚】步骤（五步法的第2个步骤）讲的操作。
随后，我们会对文献库中的文献进行快速的标签化操作，也就是【分】步骤（五步法的第3个步骤）中的内容。
采用这种方式，你在开展研究的过程中，思路并不是封闭和局限的，当你遇到了问题之后，由于你知道别人在干嘛，所以你知道如何再次组织搜索，从别人做的内容当中获得一些启发，去解决你当前遇到的问题。
先前我们提到，大部分时候当我们使用鲸吞法的时候，希望将处理的文献数量控制在几千篇或者1000篇以内。但有时我们如果要写超大型的综述，比如我们过去在ChemicalReviews上发表的综述，引用了765篇文献，排版后有85页，我们此时处理的文献超过了5万篇，注意我这里说的是“处理”，不是说全文浏览了这5万多篇文献，等你看完【分】章节就会明白我是怎么处理的了。
又或者我们要写英文书籍的时候。那么为了尽可能全面综述这个领域的进展，我们会将鲸吞法的搜索结果数量放开到几万篇之多，并会将这几万篇文献都纳入文献数据库中进行管理。在科研论【合】步骤中的综述章节会提到几万篇的文献可以如何处理，并在半年内完成这样的超大型综述。
所以你能隐约看出【搜.鲸吞法】就有点像是重型武器，我们最好轻易不要使用它，初步确定之后才能使用。但是【搜.钓鱼法】是非常轻量化的，可以随时且经常使用。我基本是习惯先用【搜.钓鱼法】试探“开路”，等确认这条路线基本有戏，才会启动【搜.鲸吞法】开始大规模纳入文献进行高通量处理。
如果阶段1的动作正确，此时你脑海中会自然而然地浮现出多个idea，甚至有的同学反馈到idea多到不知道怎么选。
但这些idea不都是靠谱的：
如果你说你有多个idea，不知道先选哪个去验证。那么你可以基于我先前提到的两个维度的考虑（想发更好的论文，还是更快发表论文）进行选择。如果基于以上两个维度，你觉得还是没有办法选择，就参考我在后文的模块化工具2.5-选择权与选择中讲的先吃食物还是先喝水的小故事，随便选一个都行。说不定你用【验】步骤一测试就会发现这个idea并不可行，那么你马上就可以测试下一个了，不用过多纠结。
所以看似多了一个步骤，但其实反而是大幅降低了整体步骤的耗时。
当然有些idea不需要【验】步骤，那么则可以直接略过这步，进入4层。
——将验证通过的idea扩充完整，获得研究结果，完成小论文。对应《科研论》五步法的【合】步骤。
这里首先通过【合.图/表/公式】步骤（即4.1层），了解知道自己需要获取哪些研究结果。这主要是为了规避新人常见的系列问题，诸如：
如果使用正确，应该会明白我们为什么会在研究过程中，以及文字写作前，就先开始这个【合.图/表/公式】步骤，是不是多此一举？
使用【合.文】步骤中描述的方法，你会发现过去那些令人绞尽脑汁的码字环节，现在会变成相对轻松的选择题，你只要通过做一系列的选择题，就能完成整篇论文的写作了，并不需要你提前去做任何英语语言学习方面的积累。
所以我设计的方法就是直奔主题，你不就是想发英文论文吗？写出逻辑缜密的且能让人看懂的英文论文并不必然等于你要去学习英语。我设计的【合.文】步骤，具体分解为6个子步骤，其中每个子步骤是只要有高中英文基础的学生就能完成的，但这6个子步骤一旦走完之后，你就发现一篇英文论文已经写完了。而且用这种方式写出的英文论文一次成型，几乎不需要后期令人烦恼的反复返工重写。
我提及的写作步骤同样是具有普适性的，和你从事哪个领域研究并无关系，所以不只是理工科，文科、经管类和医学等领域的英文写作同样适用于这种方法。甚至有些不擅长中文写作的同学，也可以使用这个方法。因为这套方法的底层逻辑是人类创造和使用语言的方法，只要你是用某种语言去向别人传达你的想法，那都适用于这套方法。
【合.文】步骤的6个子步骤简述如下（以下以研究性论文为例，并不适用于综述，综述的写作方法参考科研论【合】章节中的综述部分）：
【合.文2】复制选出文献中指定区域的文字，形成1号文件。
【合.文3】对1号文件中的文字，以句子或段落为单位，进行标签化操作。
【合.文4】基于1号文件生成2.1号和2.2号文件。这个步骤很简单，用程序就能完成，如果不会写代码的话，手工操作也行。
【合.文5】基于2.2号文件生成2.3号文件，先前在1号文件中形成的标签，在2.3号文件中，我们会将其依照一定的逻辑重新排列。
【合.文6】基于2.3号文件，你只要通过做选择题的方式，就可以写出论文中的每一句话了。因为这份2.3号文件一方面告诉你每一句话、每一个段落应该表达什么内容，另一方面会告诉你如何组织英文表述去表达出你所应该表达的内容。
小结：
我非常不建议漫无目地读文献。
我被问到的最高频的问题应该就是关于怎么读文献，包括你在学生时代听过最多的词，可能也是关于读文献，似乎万事不决都是读文献。比如你想不出思路，说你文献读的不够多；做不出实验，说你文献读的不够多；写不出论文，还是说你文献读的不够多。
似乎万事不决都是读文献。
但到底怎么读文献呢？一篇篇地看和所谓的认真做笔记么？
又由于叙述谬误的存在，针对某一个事实的解释，可以有至少成百上千种自圆其说的解释，但只有一个是真相。而且那些倾向性搜集结论去支持自己观点的行为导致这些真相信息更容易被淹没在海量的噪声中了。
而且随着人工智能的加持，噪声和错误信息增速会远甚以往！你想要有什么样的观点，GPT就能输出什么样的论证给你，而且这些论证的逻辑都是高度严密自洽的。
此外，由于遗忘曲线的支配，即使我们精读了一些文献，如果不及时回顾这些文献的话，也很快会忘记。
所以那种一篇篇地看文献做笔记的方法，我个人觉得挺难适应目前这样一个人工智能加持的信息爆炸时代，比如：
读了这些文献，我们就能找到idea了么？
就算找到了idea，已经发表的文献那么多，会不会我们的idea已经被别人报道了？
而且基于文献找的idea就一定能做出研究么？
做的这些文献笔记，不会忘记么？尤其是等你文献笔记做到比如第50篇的时候，你还能记得第1篇的笔记吗？
就算这些文献笔记不忘记，在我们接着的研究工作中能被用上吗？
用GPT帮我们提炼文献内容，这就算高效了么？我们真的需要接受那么多信息么？这些信息都和我们找idea、做研究和发论文有关系么？如果没关系的话，我们为什么要读那么多信息呢？
所以我们还是以终为始，我们读文献的目的到底是什么呢？针对研究生而言，我觉得不就是以下三个目的中的一个或者多个吗？
目的1.1、你不知道自己要干嘛，你希望通过读文献来找到开题思路，启发idea；
目的1.2、你知道自己要干嘛了，但是不知道具体怎么做（包括在做的过程中遇到问题）。所以通过读文献来设计出具体研究方案；
目的1.3、你知道要干嘛，做出来了，你要把做出来的这些研究结果发表论文。
针对青年教师，我觉得目的不外乎如下：
目的2.1、同样涉及开题、选题、启发idea，只是不单单给自己寻找idea，还包括给整个团队的成员寻找idea；
目的2.2、学生或者自己的研究遇到困难，通过读文献找到解决办法；
目的2.3、申请项目。
如果不是以上目的，我们为什么要读文献呢？但如果为了达成以上目的，一定要一篇篇地来读文献么？我觉得完全不是的。
所以很多学生问应该怎么读文献，《科研论》中怎么找不到一个专门的章节是讲怎么读文献的呢？
这是因为根本不需要这么一个章节！
如果你找不到发表论文的思路（目的1.1、2.1），那么科研论五步法的【搜】【聚】【分】步骤可以帮助你自然就涌现大量发文思路。
如果你不知道怎么设计具体研究方案或者研究遇到困难（目的1.2、2.2），那么科研论的【验】步骤中，提供了第一性原理思考方式、精准信息搜索、借鉴编程中的debug（最早是计算机排除故障的意思）等具体实操方法，帮助你解决研究中的困难。科研论的【合.图/表/公式】步骤中，提供了设计论文完整研究方案的实操方法。
如果你已经获得了研究结果，想将它们写成论文（目的1.3），科研论的【合.文】将写作拆解为6个高中英语基础的学生就能完成的动作，这6个动作一旦做完后，你的论文就自然有了。中文论文也可以用类似的方法。
以上我提及的6个目的，其实就是对应六种输出。所以科研论的五步法是一种读了就要有所输出的“以输出为导向”的使用方式，它具有如下特点：
我经常收到诸如此类问题：
“我不知道我的实验、论文撰写、看文献一天应该怎么安排比较合理”
“现在有那么多书籍和知识，力学有弹性，流变，断裂，张量，有限元等等，人工智能有神经网络，机器学习，深度学习，化学有无机有机高分子等等。这么多知识我们应该学到什么程度，怎么样一步步真正理解学懂这些知识，而不是一知半解走马观花。”
“老师让我做偏微分方程的研究，文献里面的数学公式我看不懂”
“老师没有布置我具体工作，我不知道具体做什么”
“老师让我做的东西我做不出，不知道该怎么办”
“我做的东西其他人不懂，或者不愿意和我交流，没有可以讨论交流的同学”…
从以上提问方式来看，思维还是停留在高中时代，比如语数外三门功课的复习，我一天应该怎么安排比较合理；我应该怎么学会这些课程，学到什么程度；里面的东西看不懂，应该怎么办；老师没和我说，我不知道干嘛；这本书好厚，我看完要好久。
但我个人认为研究生时代不是这样的，而应该完全是以指向问题的输出为导向的，甚至为了让我自己的学生能将这点变为习惯，我在科研论中反复用了有些极端的表述，即“无输出不学习”。
关于这么做的原因，是为了让大脑不要处于失焦的状态，回归到大脑最擅长的工作模式上，在模块化工具1.3中，我已有初步阐明，这里不再详述。
所以科研论中从来不存在关于一天如何安排做实验、写论文和看文献这样的问题。如果是学生，只会让你问自己如下问题：
(1)你知道自己要做什么研究才能发论文么？
(2)你想出的某个研究思路，你怎么就能确定是对的呢？万一做了一年后，你才发现出发点就是错的，怎么办？也就是说万一你想的某个idea是不靠谱的，怎么可以让自己尽快识别出。
(3)你是否将思维转变为开放的结构了？从而不要将那些激动人心的意外给当成实验不如预期给抹杀了（想想青霉素、宇宙射线的发现）。
(4)当你的研究碰到困难后，你知道如何设计一系列研究方案去解决困难么？
(5)当你的研究思路验证可行后，你知道自己具体要获得哪些研究结果才能发表论文么？
接着，我们针对当前要解决以上哪个问题，就使用科研论五步法的相应步骤，去解决这个问题，获得我们当前的输出，输出则是如下的一种或多种：
(1)获得一些发文思路；
(2)获得可以证实你这些发文思路可行或者证实它们不可行（证伪）的研究方法；
(3)收获研究中可能发现的一些意外；
(4)梳理出解决当前遇到的研究困难的方案；
(5)当发文思路验证可行后，整理出可以将这个思路扩充完整的研究方案；
(6)基于上述研究方案，获得系统的研究结果；
(7)获得系统研究结果后，整理出一套可供后续高效快速完成写作的文字素材库；
(8)基于文字素材库，输出论文的文字。
类似的，当最终来到了可以写作论文的阶段，我个人倾向于是集中在一到两周内使用【合.文】的动作完成这篇论文并进行投稿，从而可以尽快进入下一个循环（找idea，验证idea，可能出现意外发现新idea，补充完整idea，投稿）。
当你发了小论文后，你毕业的事情就不用担心了，你就可以开始考虑先前我说的毕业后的安排了。
所以在每天的工作中，我们会首先搞明白自己当前到底处在什么阶段，针对的是什么问题，需要拿到以上的什么输出。而不是说我们这一天怎么分配看文献和做实验上，也不存在要怎么学某个书，学到什么程度这种问题。在模块化工具1.6中也提到，科研论给出的是现学现用的模式，“学”到能正好获得当下需要的输出即可，通过一系列完成动作来带动理解，而绝对不是学懂了，才去行动，是把动作做标准，之后自然就理解了。
至于公式、代码、仿真建模看不懂也是我经常收到的很高频的问题。一些同学看到一篇论文后，就迫不及待的去下载全文，然后发现里面一堆公式、代码、模型看不懂，就很沮丧，然后提问说公式这些看不懂，怎么办？说有没有什么书籍推荐之类的。
我觉得这同样是属于提问的方式本身导致了它是一个问题，就是他把目标仅仅定位在看懂公式，而不是说发表自己的论文或者说对领域做出某个小贡献这个动作上。基于被局限的认知，他会认为如果公式看不懂，整个事情就卡着无法推进了。
碰到这样的同学，我会问他这么几个问题：
（2）你怎么确保你想学习的那篇文献里面写的公式是对的，万一是错的呢？而且就算这个公式有出处，引用了别人文献，也不能证明这个公式就是对的。
尤其是信息爆炸的现在，大量机器推导生成的公式也在爆炸式的产生。人力在不借助软件的情况下，去推多步骤的公式是有一定甚至相当概率出错的（连做基本的加减乘除运算，人在不借助计算器的情况下都会做错，何况公式推导）。
我有一次审稿，看到一长串公式，因为作者前后的推导工作也都是略掉的，我也没有办法判断这对不对，但从里面的符号来看，我感觉作者那个正负号写反了。但同时这个公式又引了一个文献，一般人到这里也就不会再继续检查了，想着反正既然都引了文献的，那不会错了。那我就打开这个被引的文献一看，发现文献的公式形式是和作者写的一样的。那一般人可能看到这里也就结束了，但是我用【搜.钓鱼法】直接去搜了这个公式，发现这个公式是出自一本书的。然后我就去看这个书里的公式，发现作者的符号果然搞反了。也就是说就算他引了某一个文献，你也不能以此确认，他就没写错。
而且有的时候书也会写错，因为有的书可能也是引用的别人的文献，然后别人文献有错误也被跟着引用进去了。
有少数读者可能会觉得奇怪，既然有问题，为什么还能被发表呢？这里面可能的原因相当多，随便假设一种。比如虽然某人可能在写作时，由于笔误或者其他原因，导致文中显示的部分公式有错误。但是他实际上还是借助软件运算和输出结果，而软件中的运行结果没有错误（比如软件中只要有求解诸如偏微分方程之类的功能，那一般不会出错），所以他也没有检查出自己文中写的公式有瑕疵或者错误，而审稿过程中，也不是所有公式都有机会被一一仔细校对和再次验算的，所以最终有可能被发表出来。
（4）就算有不少人号称自己的公式很正确，以此优化出来的算法很牛逼。但有的人只给了关键公式，没有给出详细的推导过程，也没有给出详细的代码，你怎么知道基于他的公式优化出来的代码真的能跑出更好的输出效果么？你看到的只是他作图做出来的结果，但一手数据真的是这样么？
也可能是他公式确实都是对的，推导也确实都是对的，但可能是通过特定样本拟合，或者借助了“调参”等手法，在真实世界中，也许是“跑”不到那么好的效果的。
我还可以提出更多的诸如此类的问题。所以就算看懂公式，离最终发表论文还差了十万八千里。那代码看不懂也是一样的道理，我这里就不重复说了。
当然有人会说我连公式代码都看不懂，我怎么复现呢？这个在科研论的【搜.钓鱼法】【验】章节中还会提及，你要复现一份工作并不意味着你首先要看懂他们的公式、代码等，恰恰就是在你看不懂的情况下才要进行复现。
也就是说因为你看不懂才要复现，你就是要通过复现来帮助你理解。如果真的你瞬间就能明白那些公式代码的含义，那你其实也没有必要去复现了。
所以刚开始，并不需要我们看懂公式代码等，我们先去把这个文献中涉及公式的代码包、或者仿真建模给运行出来，也就是复现出来。等东西能跑通了，是骡子是马知道了，如果确实如文献中说的效果不错，我们随后再“切块化”地搞懂每个模块的代码或者公式或者仿真建模的作用就行了。
何况现在也已经不是让你在纸上一行行地手推公式或者手工写模型的时代了，你看不懂的那些公式代码模型等，其实最终也是基于要运行某种软件，对这个软件输入一些参数，来实现输出的，所以你其实只要学会如何使用某个软件，可以重现出你想参考的那个文献的效果就可以了。
至于如果你说这篇论文不给你代码和完整的公式验算过程，或者没有提供完整的建模参数，你没法复现，那么你就换一篇即可。现在每天海量的文献被报道，总能找到对你参考价值大的（【验】章节会说什么是参考价值大的），且又提供源码的文献。
所以我们可以找那些有代码、能复现的论文去做，复现不出来就继续更换，直到换到可以复现的。那如果你说找不到这些文献，除了在一些包含源代码的网站中搜索外，还可以用【搜.钓鱼法】的方式去搜索，已经有不少同学反馈用这种方式找到可以复现的文献了，他们在没有看【搜.钓鱼法】的案例之前，也说找不到此类文献。
比如做偏微分方程的一些研究，确实在论文里你会看到大量让你感到头大的公式。但同时你也会看到这些论文中会给出一些运算结果，你要知道这个数据图表上的运行结果大部分情况下不是他一个点一个点手工算出来的，也是用软件算的。所以就算你暂时看不懂这些公式，你只要能学会用这样的软件，也能做出类似的效果就行了。
比如公式推导这块，很多都已经借助一些软件来完成了。最早期的MATLAB，包括Mathmatica都可以推公式的，可以帮你解读出来公式是什么意思，每个字母的物理量是什么意思，或者数学意义是什么，然后下一步你想得到公式推导的结果，软件都可以帮你推出来。
此外，现在还有一些MachineLearning（机器学习）可以做类似的工作，机器学习已经可以理解、解读公式。
甚至我觉得这样的问题应该也有不少人也在研究，而且本身也有发表论文的价值。比如会不会有一些完全基于人工推导的系列公式，大部分人很难检查出错误，但是机器学习或者大语言模型可以识别出推导过程中的错误。
所以你一旦做了基于某个工具去做复现这种操作，无论你复现得出还是复现不出文献中的结果，都会对你的工作有很大的帮助。如果你参考了文献但做不出，那就说明这篇文献提供的源码还不够完整详实。如果这篇文献本身是很有意义的，那你将来提供一个可以完全让人复现的源码，都对领域有很大的贡献，因为别人就能够基于你这篇文献复现出来了，他们就可以在此基础上继续提高，从而共同推动这个领域。而且一般情况下，他们也会引用你的文献。
如果你复现过程中，发现文献报道的东西有错误，那同样要恭喜你，你告诉大家如何把这个东西弄正确或者单纯基于确凿的证据指出这样的方式做的是错的，这其实也能发论文。比如我当时在《科学研究与论文写作》一书中就说过的关于HIV病毒的案例。因为你同样对这个领域有贡献，你发现前面有个坑，你告诉后人不要踩到这个坑里。
如果你能复现出来那也很好，你就可以在这个基础上再往前一步走到自己的论文方向。
又比如做仿真建模等，确实有少部分课题组会从底层的有限元算法开始一行行的写起，但是更多的是会借助类似Comsol、Ansys之类的有限元模拟软件。所以你只需要知道怎么使用这些软件去复现出文献所报道的效果就行了。有一些涉及仿真的文献，会公开它的建模参数。大部分有限元软件也会提供案例库，其中会提供一些可以让你运行的典型模型让你运行熟悉这个软件。所以你要做的是把是把这些参考模型拿过来，放到软件先去运行下。
说白了，软件有了，工具包有了，剩下你的动作无非就是输入边界条件、体系的参数，剩下的全是软件自己在运行了。如果有人说自己的电脑不行，算力不够，跑不动之类的，那可以考虑租服务器、工作站等，或者你们学校可能也有计算中心，或者课题组也有计算平台。
相信我，你跑完之后，你对为什么这样建模以及这些建模的参数就会有更深刻的理解，比你单纯先看懂书，再去运行软件的效果要好很多。当你复现出了一两个模型，这个时候你再去看书，你会发现原来有一些你一直不理解的地方就能理解了。
另外如果你说你想参考的文献没有提供模型参数给你，那也没事，先前也提到，现在天下文献这么多，你换一篇就行了。总有文献或者总有书会提到，包括这些软件本身都会给你提供一些案例库，刚开始你不熟悉的时候就先去把他们有的经典案例库给跑出来就行了。
所以你要相信自己的大脑，相信自己的身体，你想一想你是什么学会说话的，我想没什么两三岁孩子是先去“啃”了语法书，才学会说话的，而是先去做模仿别人做了“发声”这个动作，然后再从外部的反馈中（人家听没听懂我要说的内容？），逐步才学会说话的。
公式代码算法仿真建模等等看不懂也是类似的道理，你先去想办法“做”（我一直重复的复现就是做，而且就是模仿前人已有结果），哪怕你刚开始完全不懂，做出来的结果也很变形或者压根没有结果，那也没关系。就是通过这样一个不断试错的过程，大脑自然而然会开始理解应该怎么做才能做好。即使是写语法书的这批作者，他们也不是先发现语法规则才知道怎么说话的，而是先去大量说话，然后又听了别人大量说话，最后从大量的语言表述中发现这个表述存在某种语法结构，然后才总结出书的。
所以其实我们为什么会普遍觉得公式和代码很难，就是因为我们学习这些东西的过程中完全脱离了真实环境，我们没有去用它，没有用的东西其实是很难理解、很难学会的。
只要你动起手来，无论这个结果是好是坏，或者让你还是感到迷茫，你都会有收获，但如果你迟迟不动手，只是单纯的让大脑漫无目的的去硬啃这些看不懂的代码公式等，可能就什么收获都没有，何况你硬啃的这些东西其实也有一定概率是错的。
我现在教你的方法就是你可以先囫囵吞枣，不求甚解，尽快先用起来，在用的过程中自然就会搞明白它的功能是什么（类似读书百遍，其义自现）。
而且更重要的是，最好能试图想想，为什么有人会想出来这样的公式，他是怎么想到的，从来没人教过他，他是怎么想出来这个公式的？而为什么其他人就只能去试图理解甚至去背默他的公式，我觉得这才是更精髓的。不只是说你能不能看懂公式，能不能推导。
复现除了能帮助你理解你原先晦涩难懂的信息，至于复现为什么还能帮助你找到自己发表的论文思路，将在《科研论》的【搜】【聚】【分】讲解。此外，如何通过复现来帮助你完成一篇论文发表并最终帮助你理解原先不理解的内容，我们将在【验】和【合.图/表/公式】章节详细提及，这里只是先告诉你这么一个概念，尽可能使你能够摆脱应试思维模式的思想钢印，能够明白世界上并不是只有这一种学习方式。除了单纯用书本来帮助你学习，也还要多多依赖实践来帮助你学习。
所以那时的话，我记得还是用Matlab的，Matlab就有一个神经网络算法和遗传算法的工具包，你只要知道怎么运行这个工具包，给这个工具包输入哪些参数就好了，而且刚开始吃不太准参数设置（比如需要几层网络，权重、阈值等）也没事，你就先按照自己最基础的理解输几个尝试下即可，随后在“出错->调整输入->再运行->直至能成功跑通”的过程中，其实你自然而然的就会对这个算法有更深的了解，然后也会更理解别人说的当前算法目前存在的一些问题以及怎么修正。
我并没有从底层的这个代码包去一行行看它代码、一行行看它公式，因为毕竟就那么一两周就要做作业了。
而如果从什么线性代数学起的话，光这东西就得学一学期，何况你两周后就要交作业了。
而且现在或者未来也不一定是过去这种100%只能依赖自己手工纯推导的时代了，比如机器学习也能理解公式推导，Mathematic包括其他工具本身也可以帮助你理解公式、推导公式，我觉得更重要的是你擅长使用这些工具来获得你要的输出。比如那些很复杂的运算过程，你是相信计算机算出来的，还是你在草稿纸上比划出来的呢？当然别以偏概全，我不是说你彻底放弃自己的推理计算能力。
此外，再次提醒不要以偏概全，我这里长文叙述，针对的是已经到了研究生阶段，看了一两个公式就说看不懂的这些同学，所可以采用的方法。并不针对大学本科已经受到系统训练，能看懂公式、代码的那些同学，因为我的科研论更多的面向的是最为基础的、觉得缺少指导的这部分人群。甚至还有一些是尚未接触过大量公式、代码的本科生，那用了这种方法就可以最快的速度直接以应用为导向进行输出。
继续围绕这个话题，进一步延伸下。
工科领域有时候也会出现类似的这么一个情况，就是我们不理解某个事物，是因为这个东西还没被造出来。如果这个东西造出来了，我们就能更好地理解这个事物。当然很多纸上谈兵的或者只看教科书、没有结合实践的会很难理解这个现象，他们会觉得你连原理都不知道，你怎么能造得出来这个东西？
这就是被应试思维给禁锢太久，忘记了这个真实世界到底是什么样的了。你想想飞机是怎么出现的？蒸汽机是怎么出现的？
实际上，经常是一个偶然的现象被发现之后，工程师就想着把这样的现象做出某种机械结构，以实现某种功能。是这个功能实现了，比如飞机飞起来之后，才有很多人去研究它为什么能飞起来，才出现空气动力学这个学科，而不是说莱特先上了一学期的空气动力学课程才设计出来了这个飞机。如果不是他们先把飞机飞上天，都还不会有空气动力学这个名词。
蒸汽机也是同样的道理，不是说我们先有了热力学方程，上了一年热力学方程的课程，推导了一系列公式，才有了蒸汽机。是有了蒸汽机之后，不断捣鼓这个东西后，大家才发现了一些规律，才知道了一些热力学原理。要知道在还没上热力学定律课程前，已经大量劳动者发明和改造纺织机了，工业革命就是在这些实践者的实践中发生的，而不是坐而论道的这批人指导他们创造的。
要玩好一个游戏，最好的方法就是直接扔给你这个游戏去玩，一边玩一边再来说游戏规则或者遇到问题后再来翻游戏攻略，而不是先看一通游戏攻略再去玩游戏。如果等看完攻略再去打游戏，当时攻略说的内容也早忘了，而且在游戏完全没看到的情况下，你看那些攻略就会觉得文字晦涩难懂，像在看天书一样。
包括《科研论》在内测过程中，也发现读者存在两极分化。有不少人反馈使用下来效果非常好，比如大量人会提到第一次发现原来还可以这样做。但也有一些人就觉得里面的东西太多了、看了记不住，不知道怎么划重点、能不能概括一下等等，这些就还是陷入了应试思维的刚印了。如果用应试思维的方式打开科研论，那科研论只能是本厚厚的纸转头，毫无用处了。
这和游戏攻略非常像，游戏攻略的说明文字也特别多，你想想你是怎么使用它们的？你不可能在还没打游戏之前，就把这个攻略从头看到尾吧？你是只有在开始打游戏时，才会按图索骥地去寻找你需要看的部分，并把它们应用于你游戏中正在攻略的部分，至于那些你还没攻略到的部分，其实你是不会去看的。
而且我发现个非常有趣的现象，觉得科研论非常有用的这批读者，你会发现他们其中不少会提及“使用”这个词。但一些不太理解的读者，他们就会出现常规的“看”这种词。
类似的，我们不大会说我们“看”游戏攻略，我们大多也是会说“用”游戏攻略。在科研工作中，也经常是这样的操作，使用资源，而不是传统意义的去仅仅阅读浏它们。
所以你要相信自己的大脑、自己的身体，就是因为你看不懂这些代码、仿真、公式等，你才更加需要先去想办法将他们复现出来，复现的过程中，自然就会逐步加深理解，而不是反过来，先不去复现、不去实践这些代码模型的效果，直接试图一行行的去“啃”懂它们。
所以，如果你以后也遇到了类似的情况：“我做的东西其他人不懂，或者不愿意和我交流，没有可以讨论交流的同学”，也知道该如何面对了。
研究生时代，并不是先发给你书本，再出一堆题目给你，让你在固定的框架中解题，看考分如何。而是完全交给你自己探索未知领域了，甚至你就是那个要创造书本、提出问题的人了。
所以有人讨论当然好，没人讨论也是正常的，毕竟我们已经进入一个无人区了，这么想想也很激动人心吧？！
当然，没人可以讨论就不代表不可以用一个科学的研究范式解决你遇到的问题了。研究生能遇到的问题，无非就是：
所以我根据你所处的层数，提供了相应的“工具包”（见x层资源和通关），你只要拆开相应的工具包对照解决问题即可。
想想看，牛顿疫情3年关在家里，不也写出了微积分？牛顿的大脑和你们每个人的大脑也没多大区别，要相信自己的身体，我们能活下来，在这里打字，都是上亿里选一的概率。
而且其实还有比你说的无人交流更艰难的模式。那就是但凡有交流，别人都说你是错的（这种真还不如无人交流）。比如你以后可能会听说或者接触到这样的案例，一位新人刚求学或者刚工作，只要前辈或者同辈和他交流，别人必定说他思路是错的，是不可行的，尤其你如果处于未知领域探索的时候。想想马斯克刚开始推进自己想法的时候，有多少人嘲讽，达尔文的物种起源刚面世的时候，也是面临一大片反对之声。
毕竟“真理只是在少数人手里”，波尔也说过“新理论被接受了，不是因为反对它的人改变了立场，而是因为反对它的人都死了”。那你想想这些提出更接近真理观点的人，当时是种怎么样的心境？不仅无人可以交流，而且无法被主流人群理解。
所以，适当了解一个更艰难的案例，也会有助于你度过当下的阶段。
从以上讨论中，我们还能发现一个问题。过去大部分学生接受的训练模式是在已有的框架下回答问题，但是在研究生阶段包括未来的工作中，当遇到一个问题时，首先不是像条件反射般地去立即回答这个问题，而是要考虑有没有更好的提问方式，一旦你提出了这样的问题，原先的问题就不再是问题了。
说到看不懂一些书，其实还可以进一步延伸出关于我反复提及的输出式学习、关于使用大脑的方式。
A：“白话太多了，如果看视频还挺不错的，但是写在科研论里感觉信息密度有些低，读起来不通顺。”
B：“这大概是故意而为之的，读书就像听书一样，通俗易懂，如果用词正式些，会失去一些趣味性和可读性。虽然很多是大白话，但我个人感觉信息密度并不低。”
读者B完全道出了我为什么要求自己全程采用口语化方式写作《科研论》的原因，虽然他当时还没看到我写的这部分原因解释。
作为从博士生时代就参与撰写项目书的人而言，我显然不是不会使用书面语言。但为什么我通篇都采用这种口语化的手法来创作，确实如读者B所说，是我刻意。而且这也是为什么大部分人读一些东西很难真正读懂的原因，文笔看着挺赏心悦目的，但合上书之后，自己还是不知道到底该怎么做，原因之一就是太过书面语了。
纯书面语的东西，它只能利用你的视觉感官。而人类直接要从视觉建立思考是挺困难的，因为听觉才是人类最早学习东西的方式。想想你小时候，是你的父母讲东西给你听，做示范给你看，你才理解的，这个时候你已经掌握了基本的表达，也理解了很多东西，但其实你都不知道这些字该怎么写，所以我们是很后期才建立基于书面文字来学习的方式的。人类也是如此，你想想智人是不是首先通过手势、声音来沟通学习，随后才形成文字的？
这也是为什么有些孩童刚开始学习书面内容的时候，会不自觉地把东西读出来，发出声音，到后期才变成默读，到最后才完全不发声能做到一目十行。
所以我们经常说读这个词，读书，读书，而不是看书？是要求读出来，带着声音的！让你的听觉系统能和大脑建立联系。
看书也是如此，有些口语化的书，你会发现它虽然写的有些“糙”，但你非常容易理解并付诸实施，但有些用词很文绉绉的，你就觉得这人很有书生气，很有才华，听着很有道理，但合上书后，你可能会发现自己的行动和读这本书之前也并无多大差异。所以很多人说知易行难也是如此，读着不费力，但怎么就没法行动呢？
早期你学习的方式也是要把课本上的一些东西给读出来。所以我个人理解，我们的基因代码设置中本身就是那些不能读出声音来的东西，我们学的习能力吸收能力是会偏弱的。而如果一个东西同时能让你建立视觉和听觉刺激，让你在读的时候感觉耳边好像有这样的声音在讲，这个时候你的理解能力会更强。
这也是我为什么尽量要让文字变得口语化的原因，就是试图让你建立起你的听觉通道，因为本来《科研论》就是一个完全以输出（你也可以理解为实践）为导向的操作手册，我希望的效果，就是你使用这本书的时候，就感觉有个人在你耳边娓娓道来告诉你要怎么做，从而让你不在畏惧行动，能动起来，也知道应该怎么动。
纵然被人认为此书文学修养过低，我也希望它能用一种真正符合大脑学习模式的方式，让读者能有效根据当下的环境，做出让未来的自己会感谢当下自己的动作。
无输出、不阅读！
当你打开科研论的时候，一定是要带着某种输出的，理想的状态是看完某部分的时候，也就获得了你需要的输出。
所以你如果都不知道自己现阶段需要输出什么，那么就首先依次浏览完模块化工具1.1、1.2、1.3，相信浏览完毕后，你就知道自己需要输出什么了。这里再次给出我从过去1000多个问答中梳理出的你可以聚焦的输出，以下输出涵盖了我所接触过的所有问题了。如果你发现有什么输出或者你遇到的问题是以下没覆盖的，也欢迎联系我。
针对硕博研究生或者想发论文的高中生、本科生、业余科研爱好者，输出如下：
输出1.1、有潜力发表研究性论文的idea
输出1.2、以最小工作量证实上述idea可行或者不可行的研究方案
输出1.3、在获得输出1.2的过程中，也可能会获得一些比原先idea更为让人觉得激动人心或者觉得更有意义的研究思路。类似本来想去的是印度，结果却来到了新大陆。这种我称之为“意外驱动的idea”。
输出1.4、基于输出1.1中获得idea，在输出1.2中验证可行后，或者在输出1.3中获得意外驱动的idea后，整理出完善的可达到投稿程度的研究方案，并根据这样的研究方案开展研究工作，获得相应的研究结果。
如果输出1.1中获取的idea不需要验证环节，那么就直接获得可达到投稿程度的研究方案，并开展工作获取相应的研究结果。
也就是说一旦经历了输出1.2后，当进入具体做实验或写代码或搜集实证结果或其他类似具体研究活动的时候，其实并不是茫然的，是已经有研究方案了，类似胸有成竹的。但注意这并不是倾向性的搜集结论，具体在《科研论》系列丛书的【验】和【合.图/表/公式】章节会详细提及。
输出1.3中获得的意外驱动的idea同样是不需要经过验证环节的，因为这是真实世界存在的现象，已经被你观察到了，你只是要搞明白你发现的到底是什么，以及为什么会是这样的。这里给出的是高度索引，如果有些地方你不明白的话，继续往下看，目前你只要知道从《科研论》系列丛书的哪个章节详细查找操作说明即可。
输出1.5、将研究结果组织成研究论文并投稿
输出1.6、撰写并投稿综述型论文
输出1.7、组织论文的返修稿和答复意见（如果需要的话）
输出1.8、撰写毕业论文
输出1.9、组织毕业答辩的资料
输出1.10、做出毕业后的选择：诸如读博（针对硕士生）、职业规划、生活成长等方面的选择
针对青年教师，一方面也存在找idea、验证idea和发表论文的需求，那么同样可以锚定以上说的输出1.1~输出1.7。除此之外，还会涉及如下输出：
输出2.1、指导和管理团队
输出2.2、选择职业发展路线
输出2.3、撰写申请书
想有所输出，但不一定指向发表论文的群体：
输出3.1、与真实世界互动，解决某个群体广泛遇到的痛点问题
输出3.2、与真实世界互动，提升认知
此外，还存在一些会导致你失焦，也就是会让你暂时丧失输出能力的干扰事件，比如觉得自己被PUA、自尊心被伤害、遇到觉得让自己无法干活的烦心事、其他人际关系方面的苦恼等。针对此类状况，在《科研论》1卷的心法篇同样提供了模块化工具供你参考。
所以如果你当下并不需要获得以上任何输出，且也处于舒适的心境，那么建议不要打开《科研论》。
而当你需要使用《科研论》的时候，首先判断你当下需要获得上述中的哪些输出，接着明确自己需要索引《科研论》的哪部分资源使用。
当你需要输出1.1时，见《科研论》的【搜】【聚】【分】章节。打开《科研论》2卷，你会发现目录中我会标记出了【搜】【聚】【分】等关键词帮助你定位。
当需要输出1.2时，见《科研论》2卷的【验】章节。
当需要输出1.3时，见《科研论》2卷的第5章选题章节。
当需要输出1.5时，见《科研论》2卷的【合.文】章节。
当需要输出1.6时，见知《科研论》中的【合.综述】专栏。
当需要输出1.7时，见《科研论》中的【合.修改稿】章节。
当需要输出1.8时，见《科研论》中的毕业论文专栏。
当需要输出1.9时，见《科研论》中的毕业答辩专栏。
当需要输出1.10时，见《科研论》中的考研考博职业规划专栏。
当需要输出2.1时，见《科研论》中的青椒专栏。
当需要输出2.2时，见《科研论》中的青椒专栏。
当需要输出2.3时，见《科研论》中的基金申请专栏。
当需要输出3.1时，见《科研论》中的真实世界专栏、debug专栏、解决问题综合专栏。
当需要输出3.2时，见《科研论》中的真实世界专栏、第一性原理专栏。
当你明确了自己的输出并且打开了相应章节或专栏后，建议一边打开我的说明，一边就是对照着操作你自己的案例。
我的每个操作说明都是搭配案例实操的，比如我说打开浏览器，你也跟着打开浏览器，我说在浏览器中输入什么关键词的时候，你也跟着输入关键词，只是关键词换成你自己的课题。比如我说点开几篇文献，从他们的标题中获取中文关键词的同义英文表达，那么你也做类似的操作。比如我说打开文献库，以某种方式浏览前5篇文献的标题，那么你也这样子模仿操作。
如果你完全不熟悉，那么你复现一下我的案例也行，即完全跟着我的案例操作一遍也可以。熟悉了后，再把其中一些元素替换成你自己需要研究的内容。
也就是说我提供的资源，不只是让你来看的，而是让你动手跟着操作的，你在操作过程中会发现自然而然地解决了你当前的问题。
这里会碰到一个相当高频的问题，因为我需要给出非常具体的案例，你才知道到底如何模仿进行实操。否则一旦脱离具体的案例和动作，那又只能停留在每句话读着正确、也很有道理、但无法落地实操的车轱辘文上了。但一旦给了具体案例，势必有些案例，你会觉得和自己的研究领域相差甚远，是不是没有必要看？
但绝非如此，即使你的研究领域和我提供的案例大相径庭，也请你耐心跟着做下去，你会发现虽然你“跟练”的是其他领域的案例，但却能解决你所在的研究领域中的问题。
而且为了确保其他领域的研究者也可以完全跟上本书介绍的案例思路，并将本书所说的方法移植到自己的研究领域中，我在讲解的时候也尽量去除了自己的背景常识，将自己模拟为高中背景的学生。这就意味着即使我只有高中知识，也可以通过本书描述的一步步操作，找到开题思路、完成研究、最终完成论文的写作和发表，那么其他领域的你也一定可以移植这一方法的。
同样为了便于你理解底层原理和便于上手，我在执行和讲解具体动作时，也尽量避免复杂软件的使用，而且也尽可能减少使用的软件数量。所以你会发现我用的都是一些相当简单的软件，数量也不多，比如主要也就是类似百度这样的通用搜索引擎，文献管理软件，word。
这本书更适合当作推理小说来阅读。推理小说交代的一些信息、一些埋线是关系到之后的剧情推动的，没有无缘无故出现的信息。比如东野圭吾的小说中也会经常出现一些专有名词，如磁轨炮（《禁断的魔术》书中）、脑机交互（《沉睡的人鱼之家》）等，你不会因为自己是文科生就略过这部分内容而只是选择性的看某些文字吧？那样就会对你理解整个剧情有很大影响了。
或者你也可以想象成玩“剧本杀”时，读剧本的过程，其中有些线索卡包括其他玩家的输出都是关系到整体剧情推动的，虽然这些线索卡可能有许多你没接触过的专有名词，比如剧本杀中也会出现不少医学、技术类的背景知识，但你如果因此忽略这些你平时接触不到的信息而只关心你已经知道的信息，那么就会降低整体游戏体验了。
你可以尝试先忘掉你的专业背景，就像看一个充斥着专有名词的推理书一样，去跟着理解，一边理解一边对照你自己研究领域中的问题去操作，你会发现，本书中所讲的操作步骤一定可以应用到你的领域中。
因为我现在要传授给你的是一种“隐性”知识，这本质就是一种无法通过单纯阅读文字就掌握的一种知识，它必须要基于实践性的动作才能掌握。所以如果全程都是抽象的文字描述，你就不知道到底怎么去做这些动作。所以只有采用非常详细的案例，你才知道怎么跟着一步步地去操作。但一旦采用详细化的案例，就必然意味着这个案例只能匹配小部分人的研究背景，没有办法匹配所有人。
本书中给出的这些案例是完全可以迁移的，你只要全程实践完了某个案例，其他地方也可以举一反三使用的。
这个问题可以再进一步深入思考下。我始终觉得学科或者所谓的领域其实不存在泾渭分明的边界的，甚至都不应该狭隘的以学科或领域为导向去思考问题。牛顿不会说我是搞物理的，所以我不可以去研究数学或者其他领域的问题。我个人认为更合理的，应该是以问题为导向，这个问题需要我们有什么样的知识和智慧，我们就去学习什么。
使用《科研论》的过程中，容易出现两个极端，一个是【极负】的认知：
《科研论》产生的契机之一就是类似“救火队员”的那种场景，曾经有一些觉得毕业无望、或者已经延期的研究生，哭丧着脸来找我之后，我为他们生成了这套攻略。有不少临近毕业的、觉得压力到极限的那些学生和在职博士（因为平时工作太忙，之前一直没积累），甚至用了这套方法一个月内就获得了研究结果并投稿了论文。
而且不止如此，这些来找我的研究生，甚至他们的研究领域我一开始也是不了解的，先前提到跨度已经涉及了医学、社科经管、算法等领域了。比如我指导过的一位同学，在读期间没有任何论文发表，毕业前的一年多开始求助，他是做ACM（atmospherecorrosionmonitor）传感器检测大气腐蚀的，刚开始我连他们那个ACM检测的原理是啥都不晓得。
我指导他的过程中，5个步骤一个没少。图片素材库、文字素材库甚至从文字素材库生成论文文字的动作，都还是我当时亲自弄的，但我实际操作的文献数量只控制在5-8篇，最终快速完成投稿并发表在SCI期刊上了。
有了第一篇我手把手教他的经验，第二篇他就自己做了，也是顺利发表了，基于这些工作，他的毕业论文也顺利完成了。
他做的过程中有提到说感觉整这些素材库很麻烦。一方面，这是他第一次做（因为上一篇是我给他把这个步骤做完了），所以他还没那么熟练，整的比较慢。
就像很多人会觉得现在的工作学习环境这里不好那里不好，各种吐槽之类的，好像总是别人家的草地更绿、别人家的饭菜更香，其他地方的月亮更圆。
但这种问题的难点就在于你不可能让对方明白这点，因为这里存在类似悖论的东西。你不可能和鱼描述清楚陆地行走的感觉，而如果鱼能够在陆地行走了，你也不需要去描述了。只能生活在夏天的虫，你是没办法让他理解夏天的温度真的不算冷了（这方法真的不“麻烦”了）。所以有的时候，我也没法讲太多大道理，只能让你先跟着往下做做看。包括我在写作的时候，也是自己在亲自实践这5个步骤，为了帮助克服一些新人接受新事物的困难。
没有这套方法，我不知道其他人的情况如何，根据我这边指导的学生情况来看，他们出成果的速度会比使用这套方法的学生慢上至少1年以上，有的学生甚至4年后还无法取得遵循五步法的学生1年的成果。
所以使用科研论的时候不要太担心，只要步骤是完整的，即五步法的步骤没有缺少。其中定量上的东西，即使大量减少，也可以获得研究结果，完成一篇论文。
因为我所讲的是一种通用型的研究范式，这个研究范式是适合至少目前的人类形式（或者人类+AI形式）探索目前我所接触过的未知领域，但是我又不可能将这个研究范式在成千上万的领域中都演示一遍，所以我只能选少数代表性的几个跨度很大的领域进行演示，但并不意味着就不能迁移到你的领域。
我相信一定是可以迁移的，这就是为什么我虽然是材料领域的，但是已经有很多不同专业、不同研究领域（涉及医学、生态、文学、社科、经管、芯片算法等等）的同学都已经有成功应用的反馈了。
还有一个是【极正】的认知，同样要修正：
既然看到那么多不同专业的同学都应用有效，就把这个方法上升到太高的高度了，完全不敢变通，一字一句都照搬这个方法。
比如我在案例讲解中以某种方式操作了100篇文献后，开始下一个动作，那么他也一定要操作完100篇才行，但他的领域中可能并没有100篇那么多，其实他可能操作个几篇后就可以尝试下一个动作了。
又比如我的案例中，演示导入了6000多篇文献，而他的课题实际上需要几百篇就足够了，但他就觉得自己做的不好，也一定要导入6000篇以上，不然觉得就是和我案例不同，是不是鲸吞的文献少了。
我在《科研论》中也提到过多次，其实有的领域，几百篇甚至几十篇都可以达成我们需要的输出。
遇到这种情况，你可以这样想，你只要定性上的步骤操作没变形，有些定量上的东西是可以调整的。何况我给出的五步法是带有很大的冗余性，哪怕上一步的动作稍微变形点，也有机会在后续的操作中得到修正。所以以输出为导向，先试着尽快走完整一次流程，先发表出1篇论文，第一篇论文不一定要一味追求比如必须IF20以上的论文才行。等你五步法流程走完，知道全貌了，下次就可以朝着更高的目标去努力。
注意我说的搜索和你以为的搜索，很可能不是一回事情。所以有人很形象地用搜商来表示不同人的搜索能力差异，这个我在《科研论》2卷中的第3章专门讲解如何提升你的搜商，记得对照实操。
其实我在刚工作的时候也面临这样的问题，如果通过阅读参考文献的方式来找idea，会发现不管我找到一个我觉得多么脑洞大开的idea，只要一搜就能发现已经被报道了，好不容易找到了那么几个还没被报道的，也是基本上过了半年一年，就能在Science或者Nature上看到被发表了。
想想也是，全世界最聪明的人都在想idea，我的脑子也和他们没什么不同，那我能想到的，大概率他们也想到了。目前没被报道，不是因为我想的idea多么巧妙，很可能是他们正在实验室做，还没来得及被报道。
所以我后来痛定思痛，不仅果断砍掉了一个方向，而且再也不以文献驱动型的方式找idea了，我现在给每一个学生指定的idea，完全不是来自文献，而是我自己去工厂、去实地、去产线、去拜访上下游、去病人、去医生身边实锤来的问题，之后就发现这样的问题，倒确实没怎么被报道了。
当然这样又会出现新的问题，那些问题没人报道，同样不是因为别人想不到，而是因为去解决这些问题，对他们而言收益不是太大（比如解决这样的问题，可能没法发表在IF很高的刊物上），以至于他们就不去做了。然后你去啃这些硬骨头，可能还会遭遇许多误解，比如觉得你是不是思路不清或者好高骛远又或者忘记初心了，不像个呆办公室的教授，怎么总是在外面瞎折腾。
针对我们觉得难解决的问题，我在《科研论》2卷中的【验】章节中也详细实操讲解过，难也是有章法去解决的。喜马拉雅山上的雪，最终也是会奔腾入海的。虽然过程很曲折，但我们也还是可以连绵不绝地去推进解决这些难题的。
以上我说的不走极正，也不走极负，其实是【理性】【聚】【分】。但这当然不是容易的，这也不难理解，因为我们从小到大并没有什么课程或者什么训练，是训练你理性看待一件事物的，典型的论证题或者辩论其实就是偏重一点来论证（取偏），因为这种方式容易引起共鸣，比较适合带节奏，毕竟“上下两瓣嘴左右都是理”。典型的论证方式会指导你要么左、要么右，要么兼顾左右，但以上其实往往都不一定符合真实世界运行的情况。
我说的不走极负、不走极正，就是目标导向型的以“自由能最小的路径”去达成目标。遵循自然界的规律以指导当下动作，即我这里所谓的【理性】，而非依据某个论证是否有力，逻辑是否严密来支配自己的行为。甚至更多时候，有些人还意识不到当下自己的行为已经受了煽动性但不理性的文字影响了。AI生成的攻略可以逻辑非常严密有力，但无法指导我们做出实验。高赞的帖子也许只是因为撩拨和煽动了你的情绪，基于算法推送规则，获得了大量的认同，但偏离了理性，对我们达成目标无益。我这里的理其实说的是天理，而不是某些人认为的道理。
所以大自然“教”我们的方法就是鲸鱼先把一大口海水都吞进来，这其中会有符合进食需求的生物，并混合有不符合进食需求的生物或其他东西（对应《科研论》的【搜.鲸吞法】操作），随后通过快速筛选机制（对应《科研论》的【分】操作），留下其中符合进食需求的生物，快速吐出其中不符合进食需求的生物，即所谓的鲸吞法。
动作很少（less），但得到的能量最大化了（more）：lessismore!
而极正的操作是什么都吃，什么都不肯放，生怕遗漏什么重要信息，结果吃了自己无法消化的东西。极负的操作则是逮着一个小虾小鱼就开始吃了，但吃的东西的能量甚至都无法弥补一开一合所消耗的能量，还会增加不必要的损耗。
所以，《科研论》全篇的主旨都是示范如何用最少的耗能最低动作完成最大的输出，而并非如其他人所说的，这个东西有200万字那么多，看都要看很久，是不是意味着操作极其耗时。
我如果只是复述这15分钟的操作，只需要几千字，但是你看完后还是没有办法迁移到你自己的领域，只有我扩展成了十几万字，你才知道如何迁移到你自己的研究领域中。
当选择不慎后，往往也会伴随着出现一些所谓的或者自我觉得或自我定义为心理方面的问题。
之所以称之为自我定义或者自我觉得主要是现在市面上讲心理问题的东西太多了，导致很多人会不自觉的把一些人类基因代码中本来是为了保护你的一些正常生理现象代入为这是一种问题。而这种不自觉的代入，往往也是导致这个本来不应该是问题甚至都不需要去考虑的因素，最后反而变成一个问题了。
比如恐慌和焦虑，我们经常听到如何遇大事要镇静，如何控制焦虑，但必要的恐慌和焦虑恰恰是你的基因代码能够延续至今，也就是你能够来到这个世界上的重要原因之一。当猛兽来临的时候，如果你的祖先告诉自己要镇静，而不是恐慌地赶紧撒腿就跑，那可能已经被猛兽吃了，他的后代也就是我们也不会来到这个世界上了。同样因为他们会焦虑，焦虑自己第二天起来后会不会见不到明天的太阳，焦虑有了这顿后会不会没有下一顿。所以他们就会对一些还没有发生的事情去提前做一些准备，从而让他们适应了自然界的考验，繁衍至今，而他们的基因代码也在你的身体中。
所以我一直觉得没有什么所谓的负面情绪和正面情绪，更没有什么所谓的要消灭的负面情绪，它们都是我们的祖先在适应自然界的过程中所留下来的一些“基因代码”。
下面我也针对常见问题提供了一些模块化的工具。
（5451字）
（6468字）
（11954字）
（2165字）
（15593字）
（10006字）
【红色字体】为五步法关键词，用于快速索引。
文字素材库的结构
关于文献精读
小结、自查方式、耗时参考
3.5【搜.鲸吞法】以下为基于“鲸吞法”的检索案例：
机械设计（某个表述无法穷尽）
高分子聚合物燃料电池+老化研究（某个表述无法穷尽）
建筑碳排放权分配
其他视频案例
如果已经有明确的课题
目标缺失，为分组而分组
有的情况不需要二次分组，也不需要全部都贴上标签
关于一次和二次分组的认识，不要教条，理发，联系当前的目标
出现多个“未分类”分组，先处理哪个？
文献库中的文献去重（去除重复文献）
20多年的求学和工作生涯，我分别有两次崩溃到认真考虑退出的时候。
第二次是工作期间，我最长经历过80个小时全程在办公室站立办公，期间只睡了4小时，现在想想都特别后怕。我当然也听说过3天不睡觉是要死人的，但真的熬起来后，就发现当时只有每天凌晨3-4点左右是最困的，如果继续工作，等熬过去就不困了。实在困的时候，就想想3天后的ddl，强迫自己继续工作。
虽然办公室有个沙发，也有凳子，我不敢让自己坐，更不敢让自己躺，怕躺了就睡着了，就连吃外卖也是全程站立的。
那个时候，到了凌晨12点后，我还在想，我怎么还不困呢？但一边又想，我还不能困，东西还没完成，2天后就要交了，实在来不及。现在看来很是错乱，我到底是想自己困还是不困。
熬夜到后面几天则是发现，原来连续熬夜的时候，比困意更难熬过去的是凌晨肚子饿的慌。但那时也没法叫到外卖了，那种一边要抵御空荡的胃部拼命摩擦，一边要工作的状态，非常让人煎熬，手都会处于虚弱无力发抖的状态。以至于我有一天饿了几乎抓狂了，来到学生办公室去他们桌上搜刮吃的，还记得当时看到一小桶方便面，简直像获救了的感觉，我心想这学生真是太好了，本来我指望有些零食让我塞肚子里就好了，没想到能看到方便面。我到现在还记得这位学生的名字，可见当时记忆多深刻。
而且并不是说我由于先前不努力工作，导致我要突击完成，我此前已经是接近067的方式熬了一个月了（每天晚上12点离开办公室，早上6点离开寝室，全天没休息，一周7天如此）。那是不是更早的时候不努力呢？也不是。从工作第一天起，大部分时候，我都是8-10-7的工作方式。
当熬过那阵，父母孩子来学校看我，我在操场和他们一起散步时，我有了放弃的想法，我心想：如果我对他们说，我不做老师了，会怎么样？在那个期间，我几个月才能见到孩子一次，而且和家里也没任何通话。按娃的话说起来都是：爸爸，你那时很忙的，陪我玩都是要计时的。
有了以上经历，我开始认识到自己是一个挺笨的人，我听说的牛人都不是这样的，他们为什么看起来都好轻松，就连一直说工作狂、睡工厂的马斯克都有很丰富的个人生活，而我的个人生活一片贫瘠，或者更确切的说，没有个人生活。
我读遍了我能读到的一切关于方法论的东西，读遍了这些牛人写的文字和写他们的文字，除了觉得他们牛之外，除了鸡血或鸡汤，我看不到任何可以具体落地实操的“动作”，要不就是又得再折磨身体，我不想再这样了。
我第一次意识到为什么我看到的大部分，都是特别崇尚歌颂苦难、歌颂舍己为工作，歌颂“把自己逼疯、把别人逼死”的努力程度，歌颂幸存者偏差事件。为什么？这究竟是为什么？真的只能如此吗？
我个人认为科研无论如何不该以牺牲身体和亲情为代价。
让薛定谔这样高强度地被DDL催着工作，交付各种看不到尽头的文件，他还能灵光一现在阿尔卑斯山度假时想到流传于世的薛定谔方程么？
我过去错误的认知对我的伤害已经无法追回了，我能做的，就是让别人停止伤害，如果他们也正经历过去我所经历的。
因为我是一个“笨”的人，所以我就老老实实写一些别人看了就能做的东西，我想如果我都能看懂要怎么操作，那应该没有人看不懂了，而且文字上也尽量用大白话来讲明白。所以我要求自己也要给本科生测试，如果本科生都能测试通过，那么我认为这套东西达到了我的如下标准：
我测试过的所有5位本科生，4位都用这套方法发表了自己作为一作的SCI论文（其中4位发表在1区刊物），有的因此申请到了他们心仪的学校，诸如复旦大学，一些国外高校等。
我一直觉得，不是我写了《科研论》，而是《科研论》通过我的身体，把他自己给写了出来，让我把他传到你手中。每次写作的时候，我能真切感受到《科研论》的文字从指尖自然涌出的那种感觉，是他在带领着我写，而不是我去把他写出来。所以他不是属于我一个人的，我不能独享，他选择了我，而且还告诉我要把《科研论》传播给世界上每一个需要的人。
师者，传道授业解惑。为什么传道授业解惑变成一件需要去证明的事情了？
免费的东西不会被人珍惜，甚至都不会被人拿来去和收费的东西对比。你要传递的信息无法从噪声信息中被穿透。免费的东西，反正按上海话说就是“批斯伐是”，反正拿了也不亏，先拿了再说，但是拿了后，会不会看呢？大概率是不会看的，毕竟自己付钱买的好多书，都还没看呢。
所以别说免费的书了，就是收费的书，要让人真的去用，都很难（当然总比免费的书好），所以才有人会感慨“书非借不能读”。
但如果是你花199元买的书，你的那些“乱七八糟”的想法，我相信会减少很多。而且你遇到问题后，多少会按照书里说的方法去尝试下。就算你一时半会还没理解书里的内容，你也会觉得是不是自己断章取义了，还没理解到位。
《科研论》既然选择了我，那我就不能让他断送在我的手里，我要用科学的方法把这本书传递给每一个需要的人的手上，并且让他们真正使用起来。
找到我
个人基本情况
毕业学生去向
指导学生
论文
专利
论著
中英文著作3本：
担任副主编、审稿人、硕博毕业论文评审、项目评审、真实世界实践
科研成果入选全国高考试卷
在2019年，我刚开始公开《科研论》的时候，是免费的。但一直坚持到2023年，效果都很差，一方面看到不断有人踩了相同的坑，还是很大的坑，后悔没早点看到《科研论》。
另一方面，已经接触的人，从后台数据来看，阅读量极其低（月活不过10%），当然阅读量低，很有可能是对方还不一定需要看这部分内容。所以我也统计过当时后台向我提问的人，结果我发现他们问我的问题90%以上是我已经公开的内容，我问他们有没有看过的时候，他们全说没有看过，说不知道有这个东西。可以想象我当时的心情是什么样的。当然我也能理解这个原因，毕竟我当时在知乎或者B站发布的专栏帖都只有几百次的阅读。
此外，读者给我的提问，我基本上每个都会答复，但答复完毕后，对方经常就没影了，我也不知道他看没看到。
拥抱世界，你失去的只是竞争对手。
我涉猎书籍也是比较广泛的，我自然也听说过免费的东西是不会被珍惜的。但我后来反省由于我理工科的思维烙印过于强烈，导致我始终想尝试逻辑上认为更合理的方式。以至于我就算明白定价背后近乎条件反射般的心理机制（好的就是贵的，便宜没好货。“一个几千的课程肯定要比一个几十块甚至免费的教材要好”），我还是迟迟没有尝试更符合人性心理学和传播学的方式。
这似乎有点像劣币驱逐良币，真正好的都被雪藏起来了，广泛流通传播的反而是“劣币”。
当时还留下了一些文字，记录当时自己的认知转变。我看过这么一句话，觉得非常有道理。就是说这世界上是不存在什么事情，是你觉得你明白了，但是你却没行动。你“知道”，但你没行动，只能说明是你并不知道。你真正知道的事情，你一定会行动，也就是知行合一。
所以就是从那一刻开始，我才有了认知转变，我才开始自然而然的去行动，而不是抵触。此前我只是以为我懂，但我其实并不懂。
以下是我当时早期留下的文字：
“关于理工科思维过于强烈的人容易忽视的心理学现象”
当你将某个工具用了特别熟练后，你就会发现这个工具能解决好多问题，那么在解决这些问题后，你又更加增长了使用这个工具的技能，你会对这个工具更加喜欢，你就会不自觉用这个工具来进一步扩大解决问题的范围，似乎是没有什么问题不可以用这个工具解决的。
比如数理化学科思维方式就是这种典型，所以以前有那么句话，“学会数理化，走遍天下都不怕”。
喜欢数学的人，觉得什么都可以用数学描述，整个世界都可以用数学描述；
喜欢物理的人，也有类似倾向。
比如大家一直听到的经济学引入的各种数学模型，包括理性人假设等，但目前已越来越多人意识到这种假设的不合理性，甚至很荒唐，和现实生活中实际发生的事情完全不同。
这就是查理芒格说的“拿着铁锤的人，看什么都是钉子”
我自己以前也陷入了这种模式，很喜欢用数理化的思维方式来解决和思考问题，不太喜欢文科、心理学等学科，甚至认为心理学这种属于玄学（无法证伪的学科）以致被一些人拿来割韭菜的（原谅我早年的无知）。直到我自己不自觉的通过多个社群实践后，被“教育”了之后，才开始意识到自己思维方式上存在的不全面性，我也是那个铁锤人。
当时2500多人的时候，一些问题什么的会在飞书群上讨论，但我发现效果不佳，基本上消息阅读率只有3%不到，就是2500多人，只有50多人看了消息，而且还包括可能只是打开了这个app，其实没看过的。那这其实对于我而言，还是有种挫败感的。
然后提问的人，我看到不少人会有响应，即使没响应，我也不用像之前那样担心他会不会看之类的，我想大部分人应该是会看的。毕竟付费过，不可能付费后自己问完就跑，压根不看问题回复吧？退一万步讲，就算提问人没有看自己的答复，但这样的问答由于被沉淀了，也可以给其他读者做参考。
那有了实践后，恰好最近又看到了这方面的理论知识，在看查理芒格的书的时候，他强烈推荐了《影响力》这本书，甚至还给这个作者送了一股公司的股票。所以我也好奇买来看下，看的过程，就越来越多理解，为什么免费的东西其实对于帮助人效果很有限，收费的才有效，而且甚至收费越高，效果越好。
当然，还有另一方面，现在收费的东西都看不过来了，免费的东西还能得到重视么？假如一个是免费授课教数学，另一个是1节2000元授课数学，你觉得哪个学生会听的更认真呢？此外，大部分学生还会觉得后者的老师更好，前者的老师肯定水平很差。我有阵健身也是，以前是年卡，自己在那练，经常还不怎么去。后来有阵每节课几百元找了私教，还一下子充了上百节课，那花了钱自然不直觉地会更上心，也就是那阵练出来八块腹肌，后来疫情没找私教后，又退化了[捂脸]，虽然自己知道要做哪些动作，但我就是再也没做过了……