不是你不会推公式，是代码、图和格式把你卡死了

很多理工科本科生，在写论文时都会有一种错觉：

「内容我其实差不多会，真正折磨我的是——代码、流程图、公式、实验步骤到底怎么规范地放进论文里。」

如果你是工科、信科、计算机、自动化、电子信息这类专业，大概率会遇到下面这些情况：

算法流程需要画流程图，但不知道论文版流程图长什么样

实验方法需要“伪代码 / 算法描述”，却只会写 for 循环

实验结果要用代码画图，但 图例、编号、格式不符合论文规范

导师一句话：“这段写得不像论文”，你却不知道该怎么改

问题并不在你不会做实验，而在于：你不知道“论文级表达”到底怎么落地。

理工科本科论文，真正难的不是“算”，而是“交付”

本科论文对理工生的要求，本质上只有三件事：

1️⃣ 方法说清楚2️⃣ 过程可复现3️⃣ 形式像论文

但现实是：

老师不会教你怎么写“算法描述”

实验课只教你跑代码，不教你怎么写成论文

网上搜到的代码，要么太工程化，要么和你学校模板完全不匹配

于是很多人会转而依赖通用型 AI。

【对比说明｜通用型 AI 在这里能做什么？】

ChatGPT / Claude / Gemini可以帮你把思路“讲顺”，但生成的更多是说明性文字，而不是论文里的算法表达。

DeepSeek很擅长帮你拆逻辑、理顺研究步骤，但不负责把这些步骤转成论文中可直接使用的结构。

也就是说：👉 会写 ≠ 能交，这是理工科论文里最容易被忽略的一步。

雷小兔在理工科论文里，真正解决的不是“写代码”，而是“代码怎么写进论文”

很多人一听“AI 代码生成”，第一反应是：

「那不就是帮我写程序吗？」

但在本科论文场景下，真正有价值的从来不是“多会写代码”，而是这三种论文级能力👇

一、把“工程代码”，转成“论文可用的算法描述”

你在实验里写的，可能是这样的代码逻辑：

if / for / while

一堆变量名

注释全是给自己看的

但论文里真正需要的是：

清晰的算法步骤

可被他人理解的伪代码

与文字说明一一对应的结构

雷小兔内置的代码 / 算法生成工具，做的事情是：

👉 不是替你写程序，而是把你的实验思路，转成“论文级算法表达”

【对比一下】

通用型 AI：能生成“像算法的文字”，但步骤边界、变量定义、论文规范需要你自己补

雷小兔：直接按本科论文算法描述习惯组织结构，生成就是“论文形态”

二、实验流程图，不用再自己对着 PPT 画

很多理工科同学卡在一个很痛的点：

「我知道实验怎么做，但不知道流程图怎么画才像论文。」

雷小兔内置的流程图 / 逻辑图工具，本质解决的是：

实验步骤如何分层

判断条件怎么表达

箭头、结构是否符合论文规范

【对比说明】

通用型 AI：多数只能“文字描述流程”，真正画图，还是要你自己再转一遍

雷小兔：直接生成论文可用的流程结构

三、代码 + 图 + 文字，是一套“对得上”的结构

本科论文里，导师最常指出的问题之一是：

「你这段文字，和下面的图、代码对不上。」

这恰恰是通用型 AI 的天然短板：

文字是一次生成的

代码是另一次生成的

图是你自己补的

雷小兔在理工论文里的一个隐藏优势是：

代码生成

图表生成

文字说明

围绕的是同一套论文逻辑。

为什么这对本科生特别重要？

因为本科论文考核的从来不是你“多厉害”，而是你：

会不会用规范的方式表达研究

能不能把过程讲清楚

有没有明显的形式错误

通用型 AI 更像“聪明的助手”，而雷小兔解决的是：👉 本科论文能不能安全交付的问题。

结语：理工生写论文，不是多写代码，而是少踩坑

如果你是理工科本科生，正在为论文发愁，你真正需要的不是一个“什么都能聊的 AI”，而是一个：

懂论文结构

懂算法表达

懂实验呈现

懂学校规范

的论文级工具。

雷小兔存在的意义，不是替你完成论文，而是把你已经做过的事情，用“本科论文能接受的方式”呈现出来。

免责声明

本文基于本科论文写作场景与实际使用体验整理，不构成代写或学术建议。AI 工具仅用于辅助表达与格式规范，请遵守所在高校学术要求，论文内容需自行审核确认。