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选题与申报现场验证通过

国社科立项名单五步选题线索

立项名单公示后,带着自己的研究设计按顺序发这五段提示词,把六千多条名单整理成同题、邻题、空位和可追问的选题线索;每步的人工核对要点见来源文章。

验证日期
2026-10-14
验证模型
源文未记录
来源研究现场
2026 国社科立项名单(6,065 项)+ 虚构示例研究设计

提示词全文

【第一步 转表(上传四份立项名单 PDF)】
我上传了四份国家社科基金立项名单 PDF(重点、一般、青年、西部)。请转成一张表,列为:类别、序号、学科、课题名称、申请人、单位。
要求:
1. 每份 PDF 一个类别,序号沿用 PDF 原序号;
2. 课题名称跨行的合并成一行,不改字、不补字;
3. 转完报告每个类别的行数,并与 PDF 末尾序号核对,不一致的列出缺失或重复的序号;
4. 无法识别的字标【?】,不要猜;
5. 输出前先列出本名单出现的「学科」清单(去重)。

【第二步 分三列(填入你的研究设计,附第一步的表和学科清单)】
下面是我的研究设计:
- 研究对象:【】
- 核心变量或干预:【】
- 结果变量:【】
- 可得数据:【】
- 方法:【】
我的学科:【】
附件是立项名单表(含类别和序号)和学科清单。请:
0. 先做学科口径检查:我的学科是否在学科清单中?不在就停下,提示我换名单或补名单(教育学→全国教育科学规划立项名单)。如果仍要用本名单做邻域参照,在输出顶部写明“本名单不含××,空位可能虚高”。
1. 关键词分「对象词」和「主题词」两组,两组都命中才进候选;只命中“县域、乡村、城乡融合”这类宽泛词的,算噪声,不进候选。
2. 分三列:同题(对象和主题都接近)、邻题(只接近其一,或同主题不同群体、学段)、空位(我的设计有、名单里 0 条覆盖的要素组合,每条附最接近的已立项题)。
3. 每条写类别+序号、课题名称原文、一句归类理由;只能引用表中真实存在的行。
4. 不评价题目好坏,不预测立项。

【第三步 查人(附挑出的同题与检索到的公开材料)】
以下是我从立项名单中挑出的【N】条同题,以及我检索到的公开材料。
检索按这个顺序:
L1 本人论文:申请人+单位+题目核心词;
L2 本人主页:学院教师名录、研究方向;
L3 本人查不到时必须降级:同单位团队近作、该申请人的前序立项,或同题他人的代表性论文(标明“非本人”)。
请对每条整理三栏:他的问题、他的证据(数据与方法)、可见的缺口,并注明查到第几级。
然后和我的设计逐项对照:问题差在哪、我的数据和方法能不能补他的缺口、哪里只是重复。
只依据材料,材料里没有的写“材料未覆盖”,不要编文献。

【第四步 打分(附短名单立项行与近两年政策文件)】
附件是短名单立项行,以及我整理的近两年政策文件(尽量带文号)。
1. 对每条打 P、S、N 各 0/1/2,合计 = P + S + (N × 2),满分 8:
   - P 政策对应:给分必须附一句理由 + 文件全名 + 文号(或“公开稿未见文号”+发布机关+日期);
   - S 结构变化:研究对象是否正在经历可测的变化,一句理由;
   - N 新切口还是旧题换皮(双倍权重):问题本身新=2,对象或情境新=1,路径套新词=0,一句理由。
2. 输出排名、分数分布和一段解读:顶部有什么共性、我的设计能对上哪几项。
3. 写明:这是线索,不是因果,不预测立项。

【第五步 收卡(在同一对话中接着发)】
把我们刚才的做法整理成一张方法卡,下次名单公布时照用。格式:
- 每一步:输入是什么、用哪段提示词、输出长什么样、我要人工核对什么;
- 每年需要更新的部分(名单文件、政策文件、我的研究设计)单独列出;
- 末尾三条边界:不预测立项;宏观对应只是线索;数字以官方公示为准。
复制提示词

复制后粘贴到任意对话框即可使用;下载得到带场景与验证信息的 Markdown 文件。

已知坏输出

以下是现场验证时记录到的真实失败案例。遇到类似输出,先核对数据,再怀疑提示词。

  • 第二步只用单个宽泛词(如「县域」)检索时,带出大量县域经济、县域养老等无关题目;改为「对象词+主题词两组都命中」后才收敛。证据:源文第二步:“两组都命中”这条是跑完才补上的。
  • 第四步最初 P+S+N 直接相加(满分 6),18 条短名单里 9 条挤在 5 分、排不出先后;N 改为双倍权重后出现 8 种分值。证据:源文第四步:N 为什么要双倍。

来源

国社科立项名单出来了,用 AI 五步整理出你的选题线索(附提示词)

提示词随模型迭代漂移:如输出明显偏离预期,欢迎回到来源文章核对最新版本。