用AI自动化简化研究数据分析

用 AI 网络自动化轻松处理研究分析

开始一个研究项目可能会让人感到不知所措。

有太多数据点要考虑，需要花费很多小时阅读，在这一切混乱中，最难找到的是一个合适的起点。

去年我必须为工程学位的一个学分而处理多篇论文时，我直接面对了这个问题。不幸的是，大学为什么要强制执行这种毫无意义的制度并不是今天讨论的重点。

相反，我们来讨论如何利用 Runner H 来轻松处理这项繁琐的工作。

这篇文章将重新定义你与 AI 的交互方式，帮助你通过单个 prompt 来完成分析、执行、总结和集成的全部工作。

从"是否已被研究过"开始

每当你开始一个研究项目时，首先想到的问题是："这个课题之前是否被研究过？"

回答这个问题至关重要：

• 避免重复工作

• 发现现有研究中的空白

• 不把已经完成的工作声称为新颖

然而，这是一个非常手动的过程，需要花费数小时来查找论文、阅读并进行准确的分析。

你曾经在研究模式下使用过 Perplexity 或 ChatGPT 吗？

把 Runner H 想象成那样，但功能强大得多。

Runner H 是什么

Runner H 是一个高级的 AI 驱动的网络自动化工具，允许你使用自然语言指令执行多步骤的在线任务。它与 Slack、Notion、Gmail 和 Excel 等服务无缝集成，使你能够创建复杂的工作流，无需任何编码经验。

为了我们的目的，我们可以使用 Runner H 来：

• 通过 Google Scholar 扫描快速识别类似的研究论文

• 使用 AI 评估它们与你的课题之间的相似性

• 扫描互联网以发现现有工作之间的空白

• 以结构化格式导出发现

实践示例

下面，我为你准备了一个 prompt，你可以复制粘贴到 Runner H 中，替换成你需要研究的课题，瞧～，看魔法展开：

Analyse if my research idea, {YOUR_RESEARCH_IDEA}, has been previously explored. Search Google Scholar for similar research papers. For each, extract the title, authors, publication date, abstract, journal/conference, and similarity percentage to my idea, and note any research gaps mentioned or left open. Create an Excel file summarising all findings.

只需将 {YOUR_RESEARCH_IDEA} 替换为你想要研究的想法。

让我们尝试研究一个课题：

"生成式 AI 工具对高等教育学生学习成果的影响"

Runner H 在为我们进行所有分析和艰巨工作后，能够生成结构化的输出。不幸的是，即使 prompt 明确要求 Excel 格式，大多数时候它为我生成了 PDF 格式。不过 Runner H 仍然处于早期阶段，希望未来会被团队改进。

Runner H 与其他工具的区别

那么是什么让 Runner H 与众不同呢？

我在 Runner H 与其他 agentic 工具的比较中发现的最有趣的差异之一是它搜索、总结和综合的能力。它不仅仅是倾倒原始结果，而是评估每篇论文的相关性，突出研究中的重叠和空白，并以可操作的格式呈现。

实际影响

使用 Runner H 完全改变了我开始研究课题的方法。它为我架起了桥梁，连接到我曾经最困难的起点。对于学生、学术专业人士以及任何从事研究工作的人，Runner H 是一个改变游戏规则的工具。

祝研究愉快！如果你有任何问题或想分享你对 Runner H 的体验，请在下方留言。

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