细读一篇文档的提问模版

想要细致入论文或文档的"骨髓"，需要一套系统性的提问方法。这不仅仅是"读"，而是"解构"与"对话"。

你可以将这个过程分为 "阅读前"、"阅读中"、"阅读后" 和 "批判与延伸" 四个阶段，每个阶段都有不同的提问目标。

在深入细节之前，先了解全貌和背景。

宏观定位：
- 这篇文档的核心主张/中心思想是什么？（用一句话概括）
- 它属于哪个领域/学科？（例如：计算机视觉、行为经济学、临床医学）
- 它旨在解决什么具体问题？或填补什么知识空白？
背景溯源：
- 作者是谁？他们的学术背景和研究兴趣是什么？ 这可能会影响其视角和结论。
- 这篇文档的出版/发布场合是什么？（例如：顶级会议论文、公司白皮书、内部报告）这决定了其严谨性和目标受众。
- 它创作于什么时代背景下？ 当时该领域的技术水平或理论思潮是怎样的？
结构预览：
- 快速浏览目录、摘要、结论和各级标题。它的整体结构是怎样的？
- 从标题和摘要中，我能预测它会包含哪些关键内容？

这是最核心的部分，你需要像侦探一样审视每一部分。

针对"问题/目标"：
- 作者明确提出的研究问题是什么？
- 他们的核心假设是什么？
- 本文的具体目标是什么？
针对"方法/过程"：
- 作者是如何解决这个问题的？（实验设计、理论推导、案例分析、调研等）
- 所采用的方法/技术路线的具体步骤是什么？ 能否清晰地复述出来？
- 为什么选择这种方法，而不是其他可能的方法？ 作者是否论证了其合理性？
- 数据从哪里来？（如果是实证研究）数据的规模、质量和代表性如何？
针对"结果/发现"：
- 研究得到了哪些最直接、未经解读的发现（Results）？
- 有哪些关键的图表、数据或案例？ 我是否能看懂并理解其含义？
- 这些结果是否全面？ 有没有意料之外或负面的结果？
针对"分析/讨论"：
- 作者是如何解读这些结果的（Discussion）？ 他们是如何将"发现"上升为"结论"的？
- 作者提出的解释是否令人信服？ 逻辑链条是否严密？
- 结果是否支持了最初的假设？ 如果支持，证据有多强？如果不支持，作者作何解释？
针对"结论/意义"：
- 作者总结出的最终"结论"是什么？
- 作者认为本研究有哪些理论意义和实际价值？
- 作者指出了哪些局限性？ 并对未来工作提出了什么建议？

读完不是结束，消化和连接知识才是。

整体总结：
- 用你自己的话，向一个外行总结这篇文档的"故事"是什么。
- 这篇文档最关键的贡献/价值是什么？最让你印象深刻的点是什么？
批判性评价：
- 这篇文档的论证是否存在漏洞或逻辑谬误？
- 方法或数据是否存在明显的局限性？ 这些局限性是否影响了结论的可靠性？
- 作者是否做出了没有证据支持的断言？
连接与比较：
- 这篇文档与我所知的哪些其他理论、研究或事实相关联？ 它是支持、挑战还是扩展了现有知识？
- 如果将这篇文档的观点与另一篇相反观点的文档对比，各自的优劣势是什么？

这是最高阶的思考，能帮你产生新的想法。

假设与推演：
- 如果改变某个关键变量（例如，换一个实验对象、换一个时间背景），结果会有什么不同？
- 这个解决方案可以应用到其他领域吗？ 它的普适性如何？
影响与伦理：
- 这项研究/这个方案的潜在社会、伦理或环境影响是什么？
- 它可能被误用或产生哪些负面后果？
创新与展望：
- 基于这篇文档的局限性或未来展望，我能想到哪些值得进一步研究的问题？
- 如果我来做这个项目，我会在哪些方面做出改进？

使用提问模板： 你可以将上述问题整理成一个清单，每次阅读重要文档时都逐一回答。
与AI对话： 像现在这样，你可以将文档内容（或摘要）提供给AI，然后按照这个框架向AI提问，让它帮你梳理和回答。例如："请根据我刚才给你的论文，回答'阅读中'部分关于'方法/过程'的所有问题。"
费曼技巧： 尝试用自己的话，假装把这篇文档讲给一个完全不懂的人听。在"讲解"过程中，你自然会发现自己不理解或无法串联起来的地方，这些就是你需要重点提问的环节。

核心心法： 不要被动地接受信息，要始终带着一种 "好奇与质疑" 的心态，与作者进行一场跨越时空的对话。通过这套系统性的提问，你不仅能吃透一篇文档，更能锻炼出强大的批判性思维和知识整合能力。