岗位名称： AI 研究助理
汇报对象： 论文作者（也就是你）
工作性质： 执行类，不含决策
把"AI 帮你写论文"翻译成组织行为学的语言，其实是一份岗位说明书。职责写得越清楚，协作越不踩坑。以下按 muchsci 论文水手执行环节的真实能力，给出这份说明书。
岗位职责
一、改正文。 依据你提供的真实结果，修正正文表述——注意前提：依据真实结果，而不是编一个。
二、数据分析与子集筛选。 对数据做分析，按条件筛出子集重新统计。数据处理的体力活，全包。
三、画投稿级配图。 8 种图型加多面板拼接，支持 SVG 矢量输出和期刊栏宽适配——比如 Nature 88mm。图是论文的门面，这一条值回票价。
四、跑脚本。 数据清洗、批处理、格式转换，所有叫得上"脏活"的部分。
分工界面：执行与判断的分界线
这份说明书最重要的部分，是"不做什么"：
| 它做（执行类） | 你做（判断类） |
| --- | --- |
| 改正文、数据分析、子集筛选 | 提供真实实验与数据 |
| 画投稿级配图 | 判断结论是否成立 |
| 脚本批处理、格式转换 | 对观点和最终稿负责 |
分界线画在"真实数据由你给，判断由你做"——执行可以外包，判断永远在编。这也是 muchsci 在设计上就守住的边界：工具不碰判断层。
协作场景与分工话术
实验数据刚出来："用这份数据做分析，更新正文相关段落"——数据进，正文更新，两边同步。
论文要配图："按结果画投稿级配图，88mm 栏宽 SVG"——从数据到成图一句话。
数据要筛子集："筛选出 XX 条件的数据子集，重新统计"——审稿人让你补分析时，这条最快。
好助理的价值，是把你的时间还给判断。岗位职责写得清楚的协作，才是不用担心越界的协作——muchsci 这份说明书，建议全文打印贴在工位上。