NNScholar，让文献检索走向智能科研执行
NNScholar 是一个面向 AI for Science 的智能科研工作台，把 Skills Market 的技能发现、文献检索、个人文献库、AI 推理、推荐订阅、文献溯源、文献追踪与社区协作连接成一个完整闭环。
公益学术技能生态 + 深度智能科研工作台。
由华中科技大学、中国传媒大学和新加坡国立大学科研工作者联合打造，为研究生、科研人员、学者团队而生。
Skills Market 负责公益引流
创作者发布可复用的学术技能，用户免费发现与获取，形成知识传播与技能分发入口。
NNScholar 负责深度执行
用户从技能发现进入文献检索、资料沉淀、AI 分析、溯源与追踪，形成真正的科研执行闭环。
创作者获得影响力积累
技能不仅是工具，更是可传播、可引用、可复用的学术资产，帮助创作者沉淀声誉与影响力。
从免费传播走向深度价值
Skills Market 负责建立信任与口碑，NNScholar 承接高意图用户并持续提供深度科研价值。
一个统一科研闭环，而不是零散工具堆叠
NNScholar 把原本割裂的科研任务连接成从发现到执行、从输入到沉淀的连续流程。
发现技能与方法
先从 Skills Market 获取学术技能、工作流和主题方法论，降低科研起步门槛。
检索并沉淀文献
跨学术数据源检索文献，统一标准化结果，并沉淀到个人文献库。
AI 分析并建立连接
借助 NNScholar AI 对论文进行总结、比较、推理，并通过溯源看到文献间的关系。
持续追踪并社区协作
通过推荐订阅、文献追踪和社区交流，让科研工作从一次性动作变成持续演进。
面向现代科研工作的八大核心模块
NNScholar 不是单点 AI 工具，而是覆盖发现、积累、执行、追踪与协作的模块化科研工作台。
NNScholar AI
围绕你的文献和任务上下文进行科研对话与推理。
文献检索
跨学术来源检索文献，并统一整理为可复用论文实体。
我的文献库
把论文、材料与文件夹沉淀为个人科研知识底座。
文献推荐订阅
保存持续性的发现规则，并记录轻量级推送历史。
文献溯源
查看参考文献与被引文献网络，帮助理解研究脉络。
文献追踪
持续关注主题与检索式，获得新的证据更新。
技能市场
探索可复用的学术技能、方法包与结构化工作流。
NNScholar 社区
与研究者交流方法、问题与科研执行经验。
为什么 NNScholar 不只是一个通用 AI 聊天工具
它围绕科研工作的真实对象来设计：文献、证据、技能、工作流、引用网络与持续追踪。
一个为学术效率设计的产品结构
当前版本已经把模板站真正迁移为具备平台关系、模块能力和科研工作流的产品形态。
2 已连接的平台：Skills Market + NNScholar
已连接的平台：Skills Market + NNScholar
8 已接入的核心产品模块
已接入的核心产品模块
1 从发现到执行的一体化科研工作流
从发现到执行的一体化科研工作流
关于 NNScholar 的常见问题
快速了解这个产品的定位、使用方式和价值承载逻辑。