强大的课题提效工具
玉京AI + 猫眼课题宝，申报效率翻倍指南
猫眼课题宝在这一步：领域名称还只是一两个词时，先把5分钟定题跑一遍——879万+条基金记录、1.8亿+篇中外文献参与计算，出来一批候选题目和评分，网页端与APP都能接着看。
玉京AI在这一步：研究主题能落成3-8个关键词或一句话描述时进「基金课题挖掘」；设想已成段的，交「课题设计与评估」按四项标准过一遍，库为75万+国自然、10万+国社科。
表 01
自己准备 VS 巧用工具，如何提升申报效率？
只列与“找方向、收资料”直接相关的行| 要备的材料 | 自己准备 | 玉京AI | 猫眼课题宝 |
|---|---|---|---|
| 领域一句话 | 用一两句话写清领域范围和想碰的问题，越具体越好。 | 「基金课题挖掘」要求研究主题以3-8个关键词或一句话描述填入，目标资助类型、基金搜索范围随后再选。 | 5分钟定题的输入框只收领域名称，写得笼统也能先出一批结果，再靠换词收敛。 |
| 相近项目清单 | 逐年在检索系统里翻立项公告，把相近题目抄录成表。 | 基金与文献并入同一次检索，从关键词出发返回可对照的记录。 | 基金查询覆盖国自然、省市课题与社科项目，立项趋势分析按年份看冷热。 |
| 文献底数 | 文献管理软件里分组、下全文，逐篇决定是否进入立项依据。 | 评估报告附上文献来源；这些条目尚未核对，不能当作已读文献使用。 | 可批量调取领域核心文献，先用来看方向有没有人做过，是否引用另定。 |
| 成段的设想 | 把假说、思路和初步证据写成完整段落，写不清就还不到检查的时候。 | 「课题设计与评估」收的就是这段文字，按逻辑链、预实验合理性、技术可行性、创新价值四项出评估。 | 不收设想文本；它的对应物是候选题目的创新性、可行性、价值性评分，先筛方向再谈设想。 |
| 数据与预实验 | 实验记录、合作单位信息按指南要求备好，缺什么先补什么。 | 「AI生成国自然基金申请书」表单里预实验结果单列一栏，动笔前就该有可填的内容。 | 3步生成高质量标书的第一步只选基金类型，实验数据等到第二步填申报信息时再交。 |
※ 自己一列指以人工为主的准备方式，不代表不能使用数据库和文献管理软件；工具给出的一切条目均需回到原文和数据核对。
表 02
Step.1 从思路挖掘到完成选题初筛
两个入口的输入要求放在一起看玉京AI「基金课题挖掘」把研究主题放在表单第一栏：3-8个核心关键词，或一句话描述。填完再选目标资助类型与基金搜索范围，检索在75万+国自然、10万+国社科的库内以大模型+RAG方式进行。关键词来自自己读文献时的积累，系统只负责按词检索。
猫眼课题宝5分钟定题只收一个领域名称。879万+条立项记录和1.8亿+篇文献参与计算，返回3-5个候选题目，各带创新性、可行性、价值性评分；后续的关键词分析面板逐个词给综合评分，换一个词就可能换一批题目。
表 03
Step.2 分场景选择撰写初稿
看正式填写时要交什么，前期就准备什么| 玉京AI | 「AI生成国自然基金申请书」的表单共三栏：课题名称、研究假说形成思路、预实验结果。前两栏在动笔前就该有草稿——名称来自候选题目的筛选，思路来自设想段落；第三栏对应实验记录，没有预实验的课题要考虑怎么写这一栏。 |
| 猫眼课题宝 | 3步生成高质量标书的第一步只在国自然、省基金、教育厅社科里选类型，申报信息放到第二步再填。也就是说领域和题目先定，实验数据、已有论文这些材料可以边写边补，不必在找方向阶段凑齐。 |
表 04
Step.3 预评审环节校验初稿质量
模拟检查以成稿为对象，动笔后才会用到| 玉京AI | 「课题申请书AI预评审」的入口先填课题名称、项目类别（青年科学基金项目、面上项目或其他）和研究属性，再上传申请书初稿。诊断从科学价值、创新性、可行性、逻辑漏洞四个方向给出，性质是模拟意见。 |
| 猫眼课题宝 | 模拟评审同样以初稿为对象：入口页写明对标专业评审流程，用于排查申请书潜在问题并给修改建议，上传内容仅用于分析。两款的结果都不等于通讯评审专家的意见。 |
表 05
按手里的材料决定先开哪一款
只看前期，与职称、学科无关| 先用玉京AI | 先用猫眼课题宝 |
|---|---|
|
关键词已凑够3-8个，想让基金和文献一次检完 设想写成了完整段落，要看四项评估缺哪些依据 国自然或国社科的整本初稿希望一次生成 论文、翻译、选刊也在同一个平台里安排 |
领域名之外还没有更多积累，先看候选题目 想知道各级基金里各有哪些相近立项 需要3-5个题目加评分，人工删完再定 材料在电脑和手机之间来回接着整理 |