这份是给另一个很常见的痛点：代码已经写得差不多了，实验也能跑，但 Methods 章节迟迟写不出来。
卡住的原因通常不是不会写中文，而是不知道代码里的东西该放到论文哪一节。环境类、reward、PPO update、metrics 全堆在一起，最后写出来就像“代码说明书”，不像论文方法。
这份 PPT 的核心想法是：先把代码拆成可写的事实，再映射到 Methods 结构，最后才让 ChatGPT 帮你组织语言。模型可以帮你润色和整理，但事实必须能回到代码。
赶时间的话，重点看 P04、P07、P16-P19。
P01 封面：从代码往论文写
不是让 ChatGPT 编 Methods，而是把代码里已有的信息整理成能被核对的论文表述。
P02 目录：先拆再写
框架、流程、案例、核对清单，顺序挺重要。别一上来就生成全文。
P03 先定章节边界
Methods 写乱，大多是边界没分清：模型、MDP、算法都挤在一起。
P04 Methods 四块怎么分
总体方案、优化模型、强化学习建模、求解算法。这页可以直接当写作目录。
P05 从代码到正文的路线
代码拆分、信息提取、结构映射、草稿生成、人工核对，一步都别省。
P06 五步流程图
这一页适合贴在写作前：ChatGPT 只做整理和改写，参数公式要自己核。
P07 代码信息放哪
环境类、设备设置、observation、reward、PPO loss 分别进不同小节，别混着写。
P08 案例开始
后面开始用具体代码演示，不再是泛泛讲写作。
P09 Prompt 1：先整理模块
第一步不是生成论文正文，而是让模型先列出方法模块清单。
P10 方法图先行
先出一张方法总览图，能暴露很多结构问题，比直接写段落稳。
P11 写 3.1 总体方案
这一节讲流程和框架，别急着塞 reward 公式。
P12 写 3.2 系统模型
设备、参数、约束、近似关系放这里。代码没有的东西不要美化。
P13 写 3.3 MDP
状态、动作、奖励、上下层交互关系都在这里说清楚。
P14 写 3.4 算法
Actor-Critic、GAE、PPO update、伪代码放这一节。
P15 第四部分：防翻车
看起来像论文的生成稿，可能事实是错的。这里开始讲怎么查。
P16 初稿不能直接用
流畅不等于准确。越像论文腔，越要回代码找依据。
P17 人工核对清单
结构核对、事实核对、边界核对。这页最值得保存。
P18 Prompt 7：让模型挑错
把草稿和原代码一起给模型，让它按“问题-依据-建议”反查。
P19 Prompt 工具箱
P1 到 P7 串起来就是一个可复用流程，换项目也能用。
P20 结束页
适合代码写完但 Methods 卡住的阶段，先拿这套流程把材料捋顺。
原 PPT：
辅助写作.zip (1.21 MB)
个人建议：不要让 ChatGPT 直接“根据代码写完整 Methods”。先让它整理模块和依据，再分节写，最后按 P17/P18 那套清单回头查。这样写出来才不容易虚。
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