0-1 验证

一个好的科研项目始于一个好的科学问题。科学问题可以是 what 问题、how 问题或 why 问题，其来源有三种：论文、实际需求，以及科研过程中的灵光乍现。

科学问题往往不是太少，而是太多。一个好的科学问题应该表述简单、有明显益处、有一定难度，并且存在可行的解法。它应是前所未见的，解决之后能够产生影响力，但新颖程度与影响力大小往往呈反比。

待问题明确后，学生应与导师商讨一系列算法，并考察不同算法的适用范围和不适用范围。结合 coding agent，学生应能快速开发出最小验证系统，获得有效结果；与导师商议后，再投入更多时间。

需要注意的是，对科学问题的认识往往需要一个过程。要重视实践，在实践中修正科学问题的定义是常有的事。

认知分配

学生应与导师商议什么是对的、什么是错的，以及常见错误产生的原因。学生应持续汇报已经验证为正确的内容、遇到的问题，以及可能的解决方案。遇到无法解决的问题时，应主动、及时地向导师寻求帮助，避免持续进行无效投入。

调研验证

学生应该清楚要做的事情、不做的事情和优化方向，并在较长时间内完成系统设计、实现和验证。使用 coding agent 时，要验证其过程和结果。

论文投稿

待系统设计和实现基本确定，并取得一定实验结果时，学生应与导师商定目标会议和投稿节点，围绕审稿标准补齐问题、方法、实验和表达。学生应撰写论文、整理审稿意见并撰写回复，与导师交替、持续推进投稿。

成果强化

论文投稿或录用后，学生应梳理成果，尝试将论文沉淀为课程、工具或服务，用于交流、申请项目、合作和转化等。

反思提高

学生和导师应不断反思，在实践中自我提高。本过程管理应持续更新。