各位同仁好，我是七哥。一个在高校里从事人工智能相关领域研究，钻研用大模型AI实操的学术人。可以和七哥交流学术写作或Gemini、GPT、Claude 等大模型 学术实操相关问题，多多交流，相互成就，共同进步。最近一段时间七哥在科研中频繁使用 Codex，逐渐摸索出了一些比较实用的用法。尤其是在进入一个新研究方向时，它对我最大的帮助就是更快搭建对领域的整体认知。今天给大家总结一下我用Codex的几个科研场景，看看它如何提高我的科研效率。一、研究空白+可视化：过去找研究空白时，最消耗精力的绝对是前期阅读。刚开始看几篇论文还可以，但当文献数量增加后，不同理论、方法和结论交织在一起，很容易越读越混乱。现在我通常会把相关论文集中放进一个文件夹，让 Codex 不再按单篇文章机械总结，而是从整个研究领域出发，帮我梳理主题分布、论文之间的联系、已有研究成果以及潜在空白。Prompt针对同一研究主题的多篇文献开展系统化梳理，构建领域知识框架。适用于快速把握研究脉络、分析不同工作的关联、总结已有共识、识别尚未解决的问题，并据此推导后续研究机会。执行要求：必须完整阅读所有论文内容，不得仅依据标题、摘要或关键词进行判断。对每篇论文分别整理研究目标、技术路线、实验数据（或数据来源）及主要结论，并进行跨论文比较，归纳形成若干核心研究方向；每个方向可依据研究主题、技术方法或发展阶段进一步组织。分析论文之间的关联关系，包括但不限于引用链、方法演进、数据资源复用以及实验结论之间的一致性或差异。对研究成果进行