为你的论文、学位论文或提案生成研究问题。描述你的主题、可获取的数据和限制，获得 6 个聚焦的问题，按类型标注为描述性、比较性、因果性和探索性，每个问题的范围都限定在你现有条件下能够回答的程度。
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你感兴趣的内容、你拥有的数据或访问权限，以及你有多少时间。这里的限制不是束缚，而是让问题能够回答而不是停留在愿景层面的关键条件。
对你的主题进行描述性、比较性、因果性和探索性表述。标签会在你真正确定之前，先告诉你每个问题对应哪一种研究设计。
挑选出最符合你所能获取资源且真正感兴趣的问题，与导师一起收窄范围，并让它决定你的方法，而不是反过来。
问题会根据你描述的数据、访问权限和时间安排生成，以确保入选问题在可行性讨论中站得住脚。
描述性、比较性、因果性、探索性, 这些标签会呈现每个问题需要哪种设计，帮助你在成本最低的时候发现方法不匹配。
不做双重提问，也不使用是或否式表述，而改用 how 或 to-what-extent 这类更能推进分析的问题。每个候选项都只提出一个聚焦的问题。
当范围需要进一步收紧时，选项会明确写出研究对象、场景或时间框架，因为没有范围的问题最终会变成没有范围的项目。
去问导师是什么拖垮了学生研究，答案很少是统计方法或写作本身，更多时候是问题本身。一个模糊的问题会带来同样模糊的文献综述、缺乏焦点的方法设计，以及无法说明是否找到了所寻找内容的讨论。后续每一个决定，从样本量到结构，都继承自问题的清晰程度，因此，问题的表述是整个项目中杠杆作用最大的一小时。
经典的失误是从一个主题开始（"AI in small business"），却把它当成问题。主题是方向，问题才是目的地。把前者转化为后者，需要先选定问题类型，而这一选择伴随着方法上的承诺：因果性问题需要能够分离效应的设计，比性较问题需要可比组，探索性问题则接受其作用是生成假设而不是检验假设。这个生成器通过为每个选项标注类型，把这些承诺显性化，让你选择的是一项研究，而不只是一个句子。
一旦问题确定，流程就继续推进：定量问题可以通过 假设生成器 转化为可检验形式，它会将每个预测答案与其零假设配对。如果你的项目是论证型论文而不是实证研究，论文主旨句生成器 才是更合适的工具，而当研究完成写作时，摘要生成器 可以将你的答案压缩回 250 词。
问题也值得像正文一样接受同等的编辑处理：研究问题里一个修饰语位置不当，就会改变你实际在问什么。ProofreaderPro 编辑器会校对提案、学位论文和完整手稿，并以你逐条接受的修订模式显示更改。
描述你在研究什么，以及你实际拥有哪些数据，生成器会据此调整问题。
I am studying remote work and team creativity in small design agencies. I have interviews with 12 team leads and no access to performance data.
全部 6 个问题都以 "how" 或 "what" 开头，而不是 "does"，因为是非题会在分析开始之前就把它关上。它们询问团队负责人如何描述并比较，这正是 12 次访谈能够实际回答的形式：访谈数据适合支撑描述和比较，而因果性问题则需要本项目并不具备的研究设计。
