研究生時代最難堪的瞬間之一：導師指着論文裏的一段問，「這段是你寫的嗎？」——你答「是」，心虛；答「是 AI 幫的」，下一個問題就是「AI 寫的哪來的數據」。AI 參與寫作的時代，「留痕」成了新的學術禮儀。兩種工具，兩種痕跡。
情形一：WorkBuddy 的回答被追問
那段文字確實漂亮，但它是「一次性回答」——過程不可見，依據要臨時找。導師再問一句「這個數據出處呢」，你就得當場重新翻資料，翻不到就只能含糊。不是回答錯了，是它沒法自證。
情形二：MuchSci 的產出被追問
同樣的段落，來自後者的流程：任務怎樣拆分、用了哪幾篇文獻、每條結論掛着甚麼出處、哪些段落經我手改過——記錄全程在案。導師追問哪一環，我就翻哪一環，兩分鐘對質完畢，反而加了印象分。
對比的重點不是「誰回答得更好」，而是「誰的參與方式更透明」：WorkBuddy 的模式是對話即消失，MuchSci 的模式是全程留痕、結果可審。在學術場合，後者才是能攤在陽光下的工作方式。