一、开题最常见的“卡点”，其实就四类
- 题目太宽：看似宏大，落不到问题与数据。
- 框架不稳：章节像目录，不像论证链条。
- 方法不配：问题是因果，你却只做描述；或你想做机制，却没有数据。
- 创新点空：只写“填补空白”，但说不清“填哪块、怎么填”。
DiffMind 的优势是：把这四类卡点变成“可并行审稿”的流程，让 6 个 AI 同时扮演不同角色来挑毛病与补方案。
二、实操：用 DiffMind 一次对齐“题目-问题-方法-数据”
假设你的大方向是：“短视频对消费者决策的影响”（你可替换为你的方向）。
步骤 1：让 6 个 AI 分别扮演 6 种导师/评审视角 建议你这样分工（同屏对比很关键）：
- 选题收敛官：把大方向收敛成 3-5 个可做题目。
- 理论框架官：给概念界定、变量关系、假设链条。
- 方法设计官：匹配问题类型（描述/相关/因果/机制）。
- 数据可行性官：你能拿到什么数据？怎么采？样本量？伦理？
- 创新点审稿人：帮你把创新点写成“具体贡献”。
- 答辩刁钻评委：列 15 个最可能被问倒的问题。
通用提示词模板（可直接复制）
我在写【学科/方向】的开题，主题大方向是【一句话方向】。
请你以【你的角色：例如“方法设计官”】【输出】：
1）给 3 个更聚焦的题目备选（含关键词）；
2）对应的研究问题 RQ1-RQ3；
3）建议方法（定量/定性/实验/案例/混合）与核心变量；
4）数据来源与可行性风险；
5）预期贡献（至少 2 条，写具体）。
输出用条目化，避免空话。
三、同屏对比时，你要盯住这 5 个“对齐点”
- 题目能否一句话讲清？（对象、情境、变量、结果）
- 研究问题是否能被证伪/验证？（不是口号）
- 方法是否回答问题？（因果问题别只做描述）
- 数据是否可获得？（采集成本、权限、样本量、伦理）
- 创新是否具体？（新数据/新方法/新情境/新机制/新指标）
把 6 个 AI 的差异标出来：差异越大，越说明你原始设定存在模糊点，需要你补充边界条件。
四、快速产出“可跟导师聊”的开题一页纸
把同屏结果融合成以下结构（建议你直接做成一页）：
- 题目（候选 1-2 个）
- 研究背景（3 句话：重要性 + 缺口 + 你的切入点）
- 研究问题 RQ1-RQ3
- 理论框架（变量关系图/假设）
- 方法与数据（样本、测量、识别策略/访谈提纲）
- 预期贡献（2-3 条具体贡献）
- 风险与备选方案（Plan B）
你会发现：开题不再是“写很多字”，而是“把关键对齐”。
五、结尾：开题不是写作战，是对齐战
用 DiffMind 让 6 个 AI 并行审视你的开题：有人帮你收敛，有人帮你挑错，有人帮你补方法与数据。你要做的只是：在同屏差异里找到矛盾点，把它们改成更清晰的边界与假设。开题自然就不再卡。
