Consensus

Consensus（https://consensus.app/）是科研问题驱动的学术搜索：输入自然语言问题，从论文库中找相关证据，并给出可追溯来源与结论方向摘要。它更像“循证搜索入口”，不是 PDF 精读器，也不是把多篇论文抽成变量表的综述流水线（后者更接近 Elicit）。

和 Elicit / SciSpace 怎么选

适合的问题类型

• 干预/关联类：某因素是否相关、某疗法是否有效（仍要看研究设计）。
• 选题前扫盲：某主题已有证据密度如何、关键综述是否存在。
• 内容核查：科普稿或报告中的科学断言是否有论文线索。
• 跨领域初探：先拿到入口文献，再决定是否精读。

使用时别踩的坑

• 摘要化结论≠系统评价；样本量、偏倚与发表偏差不会自动消失。
• 医学/法律等高风险领域，AI 摘要不能替代专业判断与指南。
• 引用必须回到原文 DOI/全文；期刊质量与年份要人工过滤。
• 免费额度与高级检索能力以官网套餐为准，写进研究计划前先试用。

建议工作流

先用 Consensus 收窄问题与入口文献 → 关键论文进 Elicit 抽表或进 SciSpace 精读 → 写作软件里只放你核对过的引用。把检索式与排除理由记下来，方便复现。

团队可约定：Consensus 输出只能进“线索库”，正式引用清单必须有原文核对勾选。遇到结论高度一致时仍抽查反例与阴性结果，避免选择性引用。学科覆盖与索引范围会变，重要课题以机构图书馆数据库交叉验证。

检索日志建议保存：原问题、过滤条件、入选 DOI、排除原因。三个月后换人接手同一课题时，这比聊天记录更有用。遇到相互矛盾的高质量研究，优先报告分歧而不是强行选边；Consensus 的价值之一就是让你看见争议面。

把“高共识”结果当起点而不是终点：抽 2–3 篇高影响力原文精读方法学。学科术语同义表达多，换一组关键词再搜一次，常能补上被漏掉的阴性结果。

信息边界

预印本、会议摘要与同行评议论文权重不同。工具展示的“共识感”是检索与摘要结果，不是权威裁决。更新与覆盖范围以官方说明为准。