Tạo bài viết khoa học dựa trên dữ liệu nghiên cứu
Tự động phân tích các tập dữ liệu, tổng hợp tài liệu khoa học tham khảo, và tạo bản thảo bài viết nghiên cứu khoa học với cấu trúc chuẩn.
Phù hợp với: Các nhà nghiên cứu, học giả muốn tăng tốc độ viết bài báo khoa học.
Video hướng dẫn
Chuẩn bị trước khi bắt đầu
- Tài khoản của các AI Agent bên dưới (free tier là đủ để chạy thử).
- Một công cụ liên kết tự động: Zapier / Make.com / n8n.
- Nguồn dữ liệu đầu vào: Google Sheet, Notion, Airtable hoặc API.
- 30–60 phút thời gian setup lần đầu, sau đó workflow tự chạy.
AI Agent sử dụng
Click vào mỗi AI Agent để xem hướng dẫn, giá và link tải về.
Hướng dẫn setup chuyên sâu
Hướng dẫn setup chi tiết
- 1
Nhập dữ liệu và tài liệu
Người dùng cung cấp tập dữ liệu nghiên cứu (CSV, Excel) và các tài liệu tham khảo (PDF, link) vào Make (Integromat).
- 2
Phân tích dữ liệu và tài liệu
Code Interpreter (GPT-4) phân tích dữ liệu, tạo ra các kết quả thống kê và biểu đồ. Perplexity AI tổng hợp thông tin từ các tài liệu tham khảo.
- 3
Xây dựng bản thảo
Claude 3 sử dụng kết quả phân tích dữ liệu và thông tin tham khảo để tạo bản thảo bài viết khoa học, bao gồm các phần: Giới thiệu, Phương pháp, Kết quả, Thảo luận, Kết luận.
- 4
Trích dẫn và định dạng
Make (Integromat) tự động thêm trích dẫn theo định dạng chuẩn (APA, MLA) và định dạng bài viết. Có thể gửi lại cho Claude 3 để kiểm tra tính mạch lạc của bản thảo.
Kết quả bạn sẽ đạt được
- Tiết kiệm 60–80% thời gian xử lý lặp lại so với làm thủ công.
- Workflow tự chạy theo lịch (mỗi giờ / mỗi ngày), không cần can thiệp.
- Có thể nhân bản và tuỳ biến cho nhiều use case khác nhau.