积累研究经验
如何把选定文献整理成可检索的经验书
经验书不是把一组摘要拼在一起。真正值得保留的是：什么时候用某个方法、有什么前提，以及证据还没有覆盖什么。
先说结论
从一个明确主题的选定文献单独生成经验书，核对每条经验的条件与来源，再纳入后续研究问答的检索范围。生成经验书不等于训练或修改底层模型。
01给经验书一个具体主题
从一个研究问题开始，选定相关文献。例如“开放域问答中的检索方法”，比“所有 AI 论文”更容易整理和核验。
02单独生成，再检查内容
在经验书模块使用选定文献制作经验书。核对每条经验的依据，尤其注意适用条件和仍然缺少证据的判断。
03在后续问答中纳入检索范围
需要复用时，将相关经验书纳入研究问答的检索范围，并确认当前选择。经验来自哪些文献，应当始终可核对。
04新文献出现后重新评估
遇到相反结果时，回到来源判断条件是否变化，再更新或重新制作经验书。不要把一次整理当成永久有效的研究结论。
可以从这个问题开始
基于选定文献，整理可复用的方法建议。每条包含适用场景、前提条件、证据来源与局限；将作者结论与归纳建议分开。
做完后，检查这几项
- 主题和入选文献清楚，来源能够重新打开。
- 每条经验包含适用条件和边界，不只有一句建议。
- 新问题检索时检查是否确实使用了相关经验书。
常见问题
经验书和文献摘要有什么区别？
摘要主要回答一篇文献做了什么；经验书用于组织跨材料可复用的建议、条件和限制。归纳出的建议仍需要回溯来源，不是独立验证过的事实。
生成经验书后，模型就永久记住了吗？
不是。它是可选的检索材料，不是给底层模型训练新知识。后续任务是否使用，取决于所选范围和实际检索。