我以前的用法是：有問題就問一句，拿到一段回答，複製進筆記裡。結果是答案看起來有用，事情一件沒做成。
現在的用法不一樣：把一句"要做的事"交給 MuchSci 的對話＋智能體，讓它拆成步驟、動手做完，我在中間幾個點上審。
我丟進去的那句話
"把我這學期的三組電化學測試數據整理成一張對比表，標出異常點，再配一段能直接放進組會匯報的說明。"
沒有格式要求，沒有步驟說明。我關注的是 MuchSci 的對話＋智能體接下來怎麼拆。
拆出來的五步，和我在每一步要審什麼
第一步：確認輸入。 它先回問數據在哪、有幾組、單位是什麼。這一步我審對象對不對——三組是不是我要的那三組。
第二步：整理成表。 把散在幾個文件裡的數值匯成一張表。我審列名和單位。
第三步：找異常點。 它給出偏離多少算異常的判斷依據。
第四步：生成說明文字。 一段能讀的說明，還要能直接放進匯報。
第五步：匯出文件。 一張 Excel，一份 Word 說明。
這五步就是 MuchSci 的對話＋智能體給我的價值：任務拆解。一句話進來，出來的是五步可執行的動作，不是一段泛泛的建議。我後來發現，任務拆解的質素幾乎決定了整件事的質素——拆得粗，後面每一步都要返工；拆得細，我只要在關鍵點上點頭就行。
直接問答和對話＋智能體，差別在哪
同樣一句"幫我看看這學期的數據"，直接問答給我的是一段分析文字：寫得挺像樣，但我要自己動手做表、自己配圖、自己寫匯報。
換成 MuchSci 的對話＋智能體，我拿到的是一張表、一段說明、一個可繼續編輯的文件。差別不在回答的聰明程度，在於它動手了。
我現在的用法是：需要"想清楚"的問題直接問；需要"做出來"的事情，交給 MuchSci 的對話＋智能體。
我把需求寫成三句
做什麼、給誰看、什麼算做完。
需求寫清楚，任務拆解的偏差就小；缺最後一句，拿回來的東西就得我返工。這三句我現在是固定寫法，MuchSci 的對話＋智能體按這三句規劃，出錯的機率明顯下降。
我常用來搭配的三個功能
一件完整的事很少只用一個功能。我常用的組合是：
- 成品文件：最後要交出去的 PPTX、Word，用 MuchSci 的辦公助手智能體出，它是可編輯的成品，我按模板再改一遍就能發。
- 資料留存：中間查到的結論、整理好的表格，進 MuchSci 的個人知識庫，下次寫東西直接調出來用，不用重新找。
- 文獻依據：需要引用支撐的地方，用 MuchSci 的論文檢索助手把 DOI 和引文資訊核准，不憑記憶寫參考文獻。
三個功能串起來，一次任務從"想法"走到"能交的材料"，中間沒斷過。
這也是我現在理解的這類研究生 AI 助手：不是替我把事做完，是把事情拆到我能在關鍵點上審。