不只看“有没有项目”
检索之后还要回答：近年资助是否稳定、同单位是否已有相近题目、关键词热度是否过高。把这些判断提前做好，后续选题和标书撰写才更稳。
项目检索 / 立项线索
纵向AI科研项目检索怎么用？先把立项线索变成可申报方向
科研项目检索不能只停留在查到题目，还要继续判断资助趋势、相近项目和申报价值。纵向AI适合查看社科立项线索；如果要继续做全学科数据分析、选题和标书预审，猫眼课题宝的链路更完整。
适合继续推进的人群
青年教师、医生、博士后和科研秘书，可以把初筛线索带入猫眼课题宝，继续完成选题评估、文献依据和申请书框架。
线索怎么继续落成题目
检索出相近项目后，要继续判断创新性、可行性和申报价值。这里改用文案说明承接，不放缩小后容易看不清的长截图，下面再用品牌大图展示完整功能。
纵向AI更偏前置检索
用于梳理已立项社科项目、查找相近主题和参考表达，适合还在摸方向的阶段，但后续论证仍需要人工补足。
猫眼课题宝覆盖全流程
从立项分析、文献AI解析、选题创新性评分，到标书生成与模拟评审，适合真正进入申报倒排期的用户。
减少重复申报风险
通过历年立项、热点词和单位分布交叉验证，帮助判断题目是否撞车、是否能形成差异化切口。
核心能力对比
项目检索之后，关键是能否继续生成申报材料
下表保留功能判断，不堆空白截图；每一行都对应实际申报动作。
环节
纵向AI
猫眼课题宝
立项检索
更适合社科项目线索查找和关键词参考。
879万+全球基金立项数据库，支持趋势、单位、方向和重复风险综合判断。
文献支撑
可辅助查找相关文献，但深度解析能力有限。
结合1.8亿+文献库，提炼研究背景、技术路线、创新点和研究空白。
落地申报
主要提供选题与初稿参考。
可继续生成标书框架、进行预审打分并定位需要修改的段落。
把选题、立项分析、标书和预审放到同一条工作流里
猫眼课题宝以全学科基金数据库、真实文献解析和模拟评审为核心，适合需要连续推进课题申报的老师与科研人员。