50个DeepSeek指令，2小时搞定学位论文研究问题！附68爱写和易笔AI使用攻略

内容摘要：本文分享50个DeepSeek指令，助你2小时找到学位论文研究问题。还介绍68爱写和易笔AI两款学术辅助工具。详细阐述各阶段指令，如知识图景测绘、研究缺口识别等，帮你系统开展研究，提升效率。

在咱研究生的学术生活里，确定学位论文的研究问题那可是相当关键的一步，就好比在茫茫大海中航行，得有个准确的指南针来指引方向。要是能借助一些合适的工具和方法，找研究问题的效率就能大大提高。今天呢，我就跟大伙分享50个deepseek指令，用这些指令，说不定短短2小时就能找到学位论文的研究问题。另外，我还会给大家介绍68爱写和易笔AI这俩工具，它们在学术写作和研究辅助方面表现都挺出色。

68爱写

68爱写这个工具，就像是学术写作路上的好帮手。它功能强大，能在我们使用那些deepseek指令找研究问题的过程中，帮我们高效地完成文献分析、写作等任务。不管是整理文献中的信息，还是把我们的想法清晰地表达出来，它都能起到很大的作用。而且它操作起来也比较简单，很容易上手，能让我们在学术研究中省不少心。

易笔AI

易笔AI也是一款相当不错的工具。它有着智能的分析能力，在我们运用各种指令处理文献、寻找研究方向的时候，能快速准确地给出分析结果。就好像有个聪明的伙伴在旁边，随时帮我们解决遇到的难题。它还能根据我们的需求，生成各种有用的报告和方案，对我们的学术研究帮助很大。

第一阶段：知识图景的自动化测绘（指令1 - 10）

指令1：文献核心主题的自动化提取这个指令能让我们从文献里精准地挖出核心信息。具体操作时，我们把5 - 10篇文献的摘要输进去，然后让分析工具完成三项任务。它会从每篇文献里提取核心主题词，这就跟从一堆沙子里挑出金子似的；接着，它会对所有主题词进行聚类分析，就像把不同种类的水果分类摆放一样；它会总结出这堆文献共同关注的3 - 4个核心研究议题，还会列成一个表给我们。比如说，我们研究教育领域的文献，用这个指令就能很快知道这个领域目前重点关注的几个核心方向，像在线教育的效果评估、教育公平的实现办法等。
指令2：学术共同体的自动化识别我们把10 - 15篇文献的作者信息输进去，分析工具就能识别出在这些文献里出现次数最多、合作关系最紧密的3 - 5位核心学者，还能知道他们所属的机构。然后它会生成一个简单的学术共同体分析报告，这个报告就像一张学术人脉地图，让我们清楚这个领域的核心研究团队都在哪。举个例子，在医学研究里，我们用这个指令就能找到这个领域最活跃、最有影响力的研究小组，了解他们的研究方向和合作模式。
指令3：研究方法演进趋势的自动化分析把10 - 15篇文献的研究方法部分或者摘要里提到的方法输进去，分析工具会按照时间顺序，分析这个领域主流研究方法是怎么演变的。这就像看一条河流的流向变化，我们能清楚地看到研究方法是怎么随着时间发展和改进的。同时，它还能告诉我们当前最前沿或者最受欢迎的研究方法，给我们的研究提供最新的技术支持。比如说在心理学研究中，早期可能更多用问卷调查法，随着技术发展，现在可能更倾向于用神经影像学方法。
指令4：理论框架使用频率的自动化统计输入10 - 15篇文献摘要或者引言里提到的理论，分析工具会统计出被使用次数最多的2 - 3个理论框架。这就好比在一片森林里，找出最粗壮的几棵大树。而且它还会给每个理论框架来一句关于其核心观点的简单说明，让我们能快速了解这些理论的精髓。比如在管理学研究中，可能经常会用到资源基础理论、制度理论等，通过这个指令我们就能明确这些理论的核心要点。
指令5：高影响力文献的自动化筛选输入20篇文献的引用信息，分析工具会找出其中被引用次数最多、或者发表在最顶级期刊上的3篇“里程碑式”文献。这些文献就像是学术道路上的重要地标，代表着这个领域的重要研究成果。同时，它还会简单说说它们可能的重要性，帮助我们理解这些文献对这个领域的贡献。例如在物理学领域，爱因斯坦的相对论相关文献就是具有里程碑意义的。
指令6：学术辩论观点的自动化归纳当我们面对围绕同一个有争议的议题的5 - 10篇摘要时，这个指令会把这些摘要的观点自动分成正方（支持观点A）和反方（支持观点B）两派。然后分别总结出各派的核心论据，就像在一场激烈的辩论赛中，把双方的观点和理由梳理得清清楚楚。比如在关于人工智能是否会取代人类工作的争论中，通过这个指令我们就能明确正方和反方的核心观点和依据。
指令7：目标期刊风格的自动化剖析输入3篇来自同一本期刊的论文摘要，分析工具会总结出这本期刊在选题偏好、方法论倾向和行文风格上的共同特点。这就像是给我们一本打开期刊的“说明书”，让我们知道这本期刊喜欢什么样的研究选题、常用的研究方法以及文章的写作风格。最后它还会生成一份简单的“目标期刊投稿指南”，为我们向这本期刊投稿提供重要参考。
指令8：政策文件关键议题的自动化提取输入政策文件的核心内容和自己的研究领域，分析工具会提取出其中和研究领域最相关的3 - 5个关键政策议题或者未来发展方向。这就像在一大片森林里，为我们找到和研究相关的几条小路，帮助我们找到有现实意义的研究切入点。例如在研究环保领域时，通过分析相关政策文件，我们就能找到如垃圾分类政策实施效果研究、新能源发展政策对环保的影响等研究方向。
指令9：导师研究脉络的自动化梳理输入导师的5 - 10篇代表性论文摘要，分析工具会梳理出一条清晰的研究脉络。这就像沿着一条小溪逆流而上，我们能了解导师长期关注的核心问题和近年来的研究新动向。同时，它还能推测出1 - 2个他可能感兴趣但还没深入研究的方向，给我们和导师的研究合作提供思路。
指令10：跨学科理论的自动化匹配输入自己的研究问题和相关学科，分析工具会从这些学科里给我们推荐2 - 3个可能适合用来解释这个问题的、所在学科不常用的理论。这就像在不同的宝库里，为我们挑选出能解决当前问题的特殊钥匙，还会简单说明匹配的理由。比如在研究社会学问题时，可能会从心理学、计算机科学等学科中找到新的理论视角。

第二阶段：研究缺口的自动化识别（指令11 - 20）

指令11：生成“研究局限与未来展望”的汇总报告输入5篇顶刊论文文末的“研究局限与未来展望”部分，分析工具会对所有建议进行主题分类。就像把不同颜色的积木按照颜色分类一样，然后生成一份报告，突出显示被好几位学者都提到的、急需解决的关键问题。这能帮助我们快速了解这个领域当前研究的不足和未来的研究方向。
指令12：生成理论应用空白区的分析报告已知这个领域的主流理论和主流研究情境，分析工具会看看是不是存在主流理论还没被用到某些特定情境或者解释某些特定现象的情况。然后生成一份关于理论应用空白区的分析报告，给我们找新的研究方向提供线索。例如在经济学领域，主流理论在新兴的共享经济模式中的应用可能还存在空白，通过这个指令就能发现这些潜在的研究机会。
指令13：生成方法论局限的分析报告输入5 - 10篇文献的研究方法，分析工具会找出并总结出这些研究在方法论上普遍存在的共同局限，像横截面数据、单一来源数据、样本代表性不够等。这就像找出一艘船的漏洞，然后告诉我们用哪种更先进的方法可以让研究有创新。比如在社会学研究中，如果以前的研究大多用问卷调查法，可能存在样本局限性，我们就可以考虑用实地观察法等更全面的研究方法。
指令14：生成“反常现象”的研究价值报告当我们发现一个和主流理论不一样的反常现象时，输入主流理论观点和观察到的反常现象，分析工具会给我们写一份研究价值报告。它会说明为什么深入研究这个“反常现象”，可能对主流理论有重要的补充或者挑战。例如在物理学中，某些实验结果和现有理论不符，对这些反常现象的研究可能会推动理论的进一步发展。
指令15：生成“经典理论在当代情境下的再检验”的研究方案选一个在这个领域被广泛认可的经典理论，分析工具会设计一个研究方案，用来看看这个理论在现在的新情况下，它的解释力是不是还很稳固，或者是不是出现了新的边界条件。比如在管理学中，经典的泰勒科学管理理论在数字化时代的适用性就值得重新检验。
指令16：生成“概念内涵拓展”的研究方案分析这个领域的核心概念，已知现在的研究大多从某个方面对它进行测量，分析工具会从其他角度为这个概念提出一个新的测量维度，还会设计研究问题来探讨这个新维度的独特解释力。例如在市场营销领域，对于品牌形象的概念，以前大多从消费者认知方面测量，我们可以从文化维度提出新的测量维度。
指令17：生成“被忽视的调节/中介变量”的分析报告已知变量A和B有明显的关系，分析工具会根据理论推理，给我们提出2 - 3个可能在A和B关系中起关键作用的、但被现在的研究普遍忽略的中介变量或者调节变量，还会给每个变量的提出提供简单的理论依据。比如在研究教育投入和学生成绩的关系时，可能存在家庭环境等被忽略的中介变量。
指令18：生成研究缺口的结构化陈述输入研究缺口要点，分析工具会按照一定的逻辑，给我们写一段结构清晰、逻辑严谨的研究缺口陈述。这段陈述就像一篇文章的大纲，清楚地指出现在的研究已经深入研究的内容、还没关注到的不足以及我们研究的目标。例如在研究环境科学时，现在的研究已经深入探讨了大气污染的成因，但对于大气污染对生物多样性的长期影响关注还不够，我们的研究就想填补这个空白。
指令19：生成研究问题的初步清单根据确定的研究缺口，分析工具会给我们生成3 - 5个有探索性的、可以选择的初步研究问题。这些问题就像一颗颗种子，给我们的研究提供了很多可能的方向。比如在研究科技创新领域，根据研究缺口可能生成如“科技创新人才培养模式的创新研究”“科技创新政策对中小企业发展的影响研究”等问题。
指令20：生成研究议题的“价值主张”输入初步选好的研究议题，分析工具会写一段150字左右的“价值主张”，清楚地跟同行说明为什么这个问题值得研究，它的答案会给学术界带来什么新的知识。例如在研究人工智能在医疗领域的应用时，价值主张可以说明该研究对于提高医疗诊断准确性、改善医疗服务质量等方面的重要意义。

第三阶段：可行性评估与范围界定（指令21 - 30）

指令21：自动化数据源推荐输入研究需要的数据，分析工具会给我们推荐2 - 3个最权威、最常用的中英文公开或者商业数据库，还会提供它们的官网链接和数据特点介绍。这就像给我们指了几条获取研究数据的好路，让我们在数据的海洋里能快速找到需要的资源。比如在研究金融市场时，可能会推荐如Wind数据库、Bloomberg数据库等。
指令22：研究方法学习路径规划输入研究计划用的方法，分析工具会给我们规划一条从啥都不懂到熟练运用的学习路径。包括推荐2 - 3本经典教科书、2 - 3篇必须读的方法论文献，还有1 - 2个在线视频教程。这就像给我们画了一张学习地图，让我们能有条理地掌握需要的研究方法。例如在学习统计学方法时，可能会推荐《统计学原理》等教科书。
指令23：研究范围的自动化界定输入研究主题，分析工具会给我们提出关于这个研究时间范围、空间范围和主体范围的明确建议，还会说明这么界定的理由。这就像给我们的研究搭了一个合适的舞台，保证研究能顺利进行。比如在研究城市交通问题时，时间范围可以定成近五年，空间范围可以定成某个特定城市，主体范围可以定成城市公共交通系统。
指令24：伦理审查申请书的自动化草拟输入研究设计，分析工具会给我们草拟一份伦理审查申请的核心内容，说明我们会怎么避免风险、保护参与者。这能帮助我们在做涉及人类参与者的研究时，遵守伦理规范，保障参与者的权益。例如在进行心理学实验研究时，需要确保参与者的隐私和安全。
指令25：研究周期的自动化规划分析工具会把一项典型的博士论文研究过程，分成10个关键任务节点，还给它们分配合理的、以月为单位的时间周期，生成一份像甘特图一样的研究计划。这份计划就像一张施工进度表，让我们清楚每个阶段要完成的任务和时间安排。
指令26：生成“最小可行研究”方案输入宏大的研究想法，分析工具会把它拆分成一个“最小可行研究”方案。这个方案能让我们在有限的时间和资源内，验证最核心的假设，完成一篇完整的论文。就像从一座大房子里先建一个小样板房，通过这个小方案来验证核心想法行不行得通。
指令27：生成与导师的沟通提纲分析工具会给我们生成一份和导师进行开题沟通的提纲，内容包括研究问题的陈述、核心创新点的解释、研究计划的概要以及需要导师提供支持的具体事项。这份提纲就像一份沟通指南，帮助我们在和导师交流时更有条理。
指令28：预期成果形式的利弊分析输入研究想法，分析工具会分析把这个想法写成一篇理论思辨文章、一篇实证文章或者一篇案例研究，各自的优点、缺点、挑战和潜在贡献是什么。这能帮助我们根据研究想法和自己的优势，选择最适合的成果形式。比如在研究企业管理问题时，如果想深入探讨理论问题，可能选择理论思辨文章；如果想通过实际数据验证观点，可能选择实证文章。
指令29：生成潜在困难的“压力测试”清单分析工具会给一项典型的实证研究生成一份包含5个最常见潜在困难的“压力测试”清单，还会给每个困难提供一个通用的应对办法。这就像给我们的研究之旅准备了一份应急手册，让我们提前做好应对困难的准备。例如在进行实验研究时，可能会遇到样本流失、数据异常等问题，手册里会提供相应的解决办法。
指令30：生成研究问题的“电梯演讲”输入研究问题，分析工具会把它提炼成一个30秒内能说清楚的“电梯演讲”版本，清楚地跟一个不是本专业的听众说明它的核心内容和重要性。这就像在短时间内向别人推销我们的研究，让他们能快速了解研究的价值。

第四阶段：问题陈述与精炼（指令31 - 40）

指令31：核心概念的操作性定义输入核心概念，分析工具会给我们提供2 - 3种在顶级期刊文献里出现过的、可以选择的操作性定义或者测量方式。这能帮助我们在研究中准确地确定核心概念，让研究更严谨。例如在研究组织行为学中的“组织承诺”概念时，可以参考不同顶级期刊文献中的定义和测量方法。
指令32：研究问题的语言锤炼输入初步的研究问题，分析工具会用更严谨、更精炼、没有歧义的学术语言重新写一遍。这就像打磨一块粗糙的石头，让研究问题更清晰、准确。比如把一个表述模糊的研究问题“如何提高学生的学习效果”，重写成“通过优化教学方法和学习环境，在特定学科中提高中学生学习成绩的有效策略研究”。
指令33：生成总问题与子问题的逻辑关系图输入研究问题体系，分析工具会用Mermaid流程图代码，画出一个能清楚展示总问题和子问题之间逻辑关系（像递进、并列）的结构图。这个结构图就像一张思维导图，让我们能直观地看到研究问题的层次和关系。
指令34：研究假设的规范化陈述输入初步的研究假设，分析工具会用规范的格式（像H1, H2a, H2b）清楚地列出来，还会保证每个假设都是一个可以被证明错误的、关于变量关系的明确陈述。这能帮助我们在研究中明确研究方向和验证目标。例如在研究教育公平问题时，假设H1可以表述为“家庭收入水平与学生受教育机会呈正相关”。
指令35：论文标题的自动化生成输入已经提炼好的研究问题，分析工具会给我们生成3个备选的论文标题。一个突出研究对象和结论，一个突出理论视角和方法，一个更有吸引力。这就像给我们的研究成果准备了不同风格的衣服，让我们可以根据需要选择最合适的标题。
指令36：关键词的自动化推荐输入研究内容简介，分析工具会给我们推荐5个最相关的关键词，这些词要兼顾理论层面和实践层面，还能提高论文的检索命中率。这些关键词就像标签，让我们的论文在很多文献中更容易被找到。例如在研究电子商务领域时，关键词可能包括“电子商务模式”“消费者行为”“供应链管理”等。
指令37：研究问题“价值”的自动化论证输入研究问题，分析工具会给我们写一段200字左右的文字，专门说明这个研究问题有重要的理论价值和现实意义。这就像给我们的研究问题进行包装，让别人更清楚地认识到研究的重要性。
指令38：研究问题的“反向检验”输入理想的研究发现，分析工具会像一个爱挑刺的人一样，评估这个发现是不是足够有趣和重要，能不能让同行感到惊讶或者得到启发。这能帮助我们从不同的角度审视研究问题，提高研究的质量。
指令39：研究问题的“可读性”优化输入研究问题，分析工具会把它改写成一个更容易让非专业读者理解的、同时还保持学术严谨性的版本。这就像把一篇专业的学术文章翻译成通俗易懂的话，让更多的人能理解研究的内容。
指令40：生成研究问题的最终陈述段落输入研究问题以及对它的背景、边界、核心概念的界定，分析工具会把这些内容整合在一起，形成一段完整的、可以直接用在论文引言部分的文字。这段文字就像论文的开场音乐，为后面的研究打下基础。

第五阶段：创新性与意义的升华（指令41 - 50）

指令41：理论贡献的自动化提炼输入研究简介，分析工具会在现有的研究基础上，用一句话给我们提炼出这项研究最核心的理论贡献。这就像从一堆沙子里淘出最珍贵的金子，让我们能快速抓住研究的理论精髓。
指令42：实践启示的自动化生成输入研究发现，分析工具会把它变成对企业管理者、政策制定者等的2 - 3条具体、能操作的建议。这些建议就像给实际工作者的行动指南，让研究成果能真正用到实践中。例如在研究绿色供应链管理时，可能会为企业管理者提出优化供应商选择、加强物流环节环保措施等建议。
指令43：方法论贡献的自动化阐释输入使用的方法，分析工具会写一段文字，说明方法论的贡献，以及它可能给后面的研究者提供什么新的工具或者思路。这能帮助我们在研究方法上的创新得到认可和传播。比如在研究社会网络分析时，采用了一种新的算法，通过这个指令可以说明该算法的优势和对后续研究的启发。
指令44：与重大战略的自动化关联输入研究问题和相关的重大战略，分析工具会说明研究怎么为理解或者推进这个战略提供独特的视角。这就像把我们的研究和国家或者社会的重大发展战略联系起来，体现研究的宏观价值。例如在研究农业发展问题时，把它和乡村振兴战略联系起来，说明研究对乡村振兴的重要意义。
指令45：研究“故事性”的自动化挖掘输入研究问题，分析工具会给我们找一个吸引人的“故事”作为切入点。这个故事可以是一个具体的案例、一个反常的现象，或者一段有趣的历史。这就像给我们的研究穿上一件吸引人的外套，让读者更容易产生兴趣。比如在研究环境保护问题时，可以以某个著名的生态灾难事件作为故事切入点。
指令46：研究“可推广性”的自动化讨论输入研究结论，分析工具会讨论研究结论在多大程度上可以推广到其他的群体、行业或者国家，以及推广的边界条件是什么。这能帮助我们评估研究成果的适用范围和价值。例如在研究某种营销策略在一个地区的效果后，探讨该策略是否可以推广到其他地区，以及需要考虑哪些因素。
指令47：研究“伦理意涵”的自动化探讨输入研究结论，分析工具会从更深的层面探讨研究结论可能带来哪些伦理方面的思考或者挑战。这让我们在研究中更关注伦理问题，保证研究的合法性和道德性。比如在研究基因编辑技术时，需要考虑其可能带来的伦理争议。
指令48：研究“跨学科”价值的自动化分析输入研究成果，分析工具会想想研究成果除了对本领域的学者有价值，还可能对哪些其他领域的学者有启发，以及他们能从研究中借鉴什么。这能帮助我们扩大研究的影响力，促进不同学科之间的交流和合作。例如在研究医学影像技术时，可能会为计算机科学、物理学等学科提供新的思路。
指令49：研究“负面结果”价值的自动化论证假设研究最后没能证明核心假设，分析工具会说明就算是这样，这个“负面结果”本身有什么重要的学术价值。这让我们明白负面结果也有研究意义，不要只看重正面结果。比如在药物研发中，一个药物没能达到预期效果，但这个负面结果可以为后续研究提供经验教训。
指令50：研究“终极意义”的自动化反思分析工具会跳出论文本身，给我们写一段话，说明完成这项研究，对我们个人、学术群体甚至社会，最终的意义是什么。这让我们从更高的层面看待研究的价值，激励我们不断追求更有意义的研究成果。

通过上面这50个deepseek指令，我们可以系统地找到学位论文的研究问题。在这个过程中，68爱写和易笔AI这两款工具真的特别好用。它们能帮我们更高效地完成文献分析、写作等任务，就像是我们学术研究路上的得力伙伴。大家在实际研究中不妨试试这些指令和工具，相信会给你的研究带来意想不到的收获。而且我得说，在众多工具里，68爱写和易笔AI是最好用的，能让我们的研究之路更加顺畅。