好久不见大家！我 —— 终于又回来啦！
这一年真的过得匆匆忙忙但不游刃有余哈哈哈哈哈！自己的课题一直在库库做：6 月想着 8 月搞定，8 月又觉得 10 月可以，10 月再一看……那就年底吧，结果还是 —— 计划永远赶不上变化哈哈哈，那就争取年后不知道哪月顺利收官吧！
公众号这边也不小心被我按下了暂停键，但其实心里一直记得这里，也记得一直支持我的大家呜呜呜呜呜呜呜呜！真的超级感谢大家一直都在，感动！！！

所以，2026 年 —— 我决定：正式恢复更新！

接下来，我会慢慢但很认真地把这里重新经营起来，继续分享一些真正对大家有用、能少踩坑的好内容 —— 不管是保姆级教程、文献精讲、经验分享，还是那些“只有自己被折磨过才会写出来”的经验总结等等，当然，我也会继续坚持咱们一直以来的准则：要知道出品，必属精品！
希望接下来，能和大家一起把这里重新变得热闹起来！
新的一年以及以后的以后，还请大家多多指教啦 👋

从 ChatGPT 到 Word，排版翻车啦！

如果你最近经常：

• 用 ChatGPT / Claude / Gemini 写论文、报告、基金本子
• 把内容直接复制到 Word
• 然后发现：
  • 中文和英文之间莫名多出空格
  • 数字和中文被硬生生“拆开”
  • α、β、≥、Ⅲ 这些符号和中文之间怎么看都别扭

那你大概率已经踩过这个坑啦哈哈哈哈哈哈！

我们先来看一个很典型的小例子，比如你让 ChatGPT 帮你写一段说明文字，它给了你这样一段内容：

在本研究中，我们基于 AI-driven antibody design pipeline 对抗体 framework region 进行系统性优化，同时保持 CDR specificity 不变。结果表明，经过优化后，抗体对 protein A 的 binding affinity 显著提高。

进一步的 structural modeling 结果显示，VH FR3 区域在 stabilizing antigen binding conformation 中起关键作用。部分设计序列在 CDRH3 周围表现出 altered interaction pattern，可能影响 binding dynamics 和 kon / koff 参数。

使用 AlphaFold 3 与 ESMFold 对设计抗体进行结构预测发现，整体 folding confidence（pLDDT ≥ 85）在 framework optimization 前后保持稳定，预测结构间的 RMSD < 1.5 Å，提示未发生显著 structural deviation。

在 functional validation 阶段，humanized antibody 显示出更低的 predicted immunogenicity，同时维持与 parental antibody 相近的 binding kinetics，进一步验证了 AI assisted antibody engineering 在 therapeutic antibody development 中的可行性。

在 ChatGPT 的界面里看起来是这样的：

说实话，看着还挺舒服，对叭！

但真正的“翻车现场”，发生在你粘进 Word 的那一刻

当你把这段话复制到 Word 里之后，画风突然就变了：

是不是一下子就觉得不对劲啦！

明明内容一字没改，但整段文字：

• 该连的地方没连
• 不该空的地方全是空格
• 中英混排显得既不像中文，也不像英文

专业度直接掉了一截！

更尴尬的是，这种问题往往会被一眼看出来，导师、审稿人或者老板扫一眼就能判断：

“哦，这段是 AI 直接粘过来的。”

那种瞬间心里一沉的感觉，你懂的 🌚

问题的根源，其实不在 AI，而在 Word

需要先说一句：AI 生成的文本本身是“干净的”。

你可能已经无数次遇到过这些情况：

• 第 3 章（数字和中文被拆开）
• p ≤ 0.05（符号前后多一个空格）
• TNF α 表达升高
• Ⅲ 期 结果显示

这些空格看起来像是“普通空格”，但实际上，很多并不是我们键盘主动敲出来的那种。

常见的包括：

• 不可断行空格（NBSP）
• 从网页或 PDF 里带进来的全角空格
• AI 输出中为了排版保留的格式间隙

最重要的是，**Word 本身就会在中英文字符之间自动留出视觉间距，根本不需要我们手动加空格啦！**所以这个时候，这些空格就会显得很多余，需要删掉它们！

然后，所有人都会做同一件事

这个时候你会怎么做呢？

没错，开始用 Backspace 一个一个删！

少的话还勉强能忍，多起来就是真正的折磨 🌚：

• 删不完
• 容易漏
• 越删越怀疑人生

更现实的是，你永远无法确认：**是不是每一处该处理的空格，都已经处理干净了。**在论文、标书或正式报告里，这种“不确定性”，本身就是一种隐患。

这种“一个一个删”的方式，真的已经落伍啦！

很多人可能都知道，在写代码时可以用 正则表达式 来处理复杂的字符串。其实，Word 里也有类似的东西 —— “通配符替换”！

只要方法对，用几条规则，它可以直接帮我们：

• 一次性处理所有中英混排空格
• 不影响正常的英文句内空格
• 不用逐行检查，也不需要反复返工

换句话说，这件事完全没必要手动完成。是的，这些看起来让人头疼的空格问题，真的可以直接交给工具来处理啦！

接下来，我们就一步一步用 Word 自带的功能，把它彻底解决！

一套“真正可用”的解决方案（亲测有效）

1. 打开 Word 的替换（不同电脑的快捷方式各不相同，这里我就不展示啦，相信聪明的你一定可以的！）
   

2. 点击高级搜索，勾选使用通配符
   

3. 一键删除「中文 + 英文 / 数字 / 符号」之间的空格

   查找内容为：

   ([! -~])[ ]@([ -~])
   

   替换为：

   \1\2
   

   就像下面这样：
   

   这条规则可以同时处理：

   • 中文 + 英文
   • 中文 + 数字
   • 中文 + ≥ ≤ ±
   • 中文 + α β γ
   • 中文 + 罗马数字 ⅠⅡⅢ

   因为：

   [! -~] = 所有非 ASCII 字符，包括：中文、希腊字母（α β γ Δ κ）、数学符号（≥ ≤ ± ≠ ∑ √）、罗马数字（ⅠⅡⅢⅣ）、全角符号（％，。 （））、中文标点等。

   [ -~] = 所有 ASCII 字符，包括：英文（a–z A–Z）、数字（0–9）、半角符号（+ - = > < / %）等。

   @：前面的内容，重复 1 次或多次。这里表示 1 个或多个连续的空格，意思是不管有 1 个空格，还是 10 个空格，都会一次全处理掉。

   \1\2 ：\1表示把匹配到的第 1 部分，\2表示把匹配到的第 2 部分，\1\2则表示把“第 1 部分”和“第 2 部分”贴在一起，中间不要空格。

   处理前后对比：
   

   是不是感觉有哪里变啦！没错！只要是中文 XXX的内容，都已经变成了中文XXX。还没完还没完，我们还需要把反方向的XXX 中文处理为中文XXX，我们继续！

4. 处理反方向（英文 / 数字 / 符号 + 中文）

   查找内容：

   ([ -~])[ ]@([! -~])
   

   替换为：

   \1\2
   

   如下所示：
   

   我们看看效果怎么样：
   

   铛铛铛铛！可以看到XXX 中文也已经变为中文XXX啦！

我们看一下初始状态和最终状态对比：

最终处理版本如下：

在本研究中，我们基于AI-driven antibody design pipeline对抗体framework region进行系统性优化，同时保持CDR specificity不变。结果表明，经过优化后，抗体对protein A的binding affinity显著提高。
进一步的structural modeling结果显示，VH FR3区域在stabilizing antigen binding conformation中起关键作用。部分设计序列在CDRH3周围表现出altered interaction pattern，可能影响binding dynamics和kon / koff参数。

使用AlphaFold 3与ESMFold对设计抗体进行结构预测发现，整体folding confidence（pLDDT≥85）在framework optimization前后保持稳定，预测结构间的RMSD < 1.5Å ，提示未发生显著structural deviation。
在functional validation阶段，humanized antibody显示出更低的predicted immunogenicity，同时维持与parental antibody相近的binding kinetics，进一步验证了AI assisted antibody engineering在therapeutic antibody development中的可行性。

可以看到，所有碍事的空格都已经被删除啦！而英文语句内部的空格完全不受影响！NICE！

那么问题来啦：是不是所有「中文 + 符号 / 数字」之间的空格，都应该被无条件删掉呢？

其实也不是。

在实际写作中，有些英文技术指标或专业符号，我们反而会刻意保留空格，让表达更清晰、更美观。例如：

• pLDDT ≥ 85
• RMSD < 1.5 Å
• p < 0.05

如果被处理成：

• pLDDT≥85
• RMSD<1.5Å

虽然语义没错，但在论文、报告或基金本子里，整体观感会明显下降。

那我们该怎么办呢？请继续往下看！

不一定要“全删”，你也可以选择性处理

我们简单展示几个常见的案例修改效果：

原文	处理后
第 3 章	第3章
p ≤ 0.05	p≤0.05
TNF α 表达	TNFα表达
Ⅲ 期 研究	Ⅲ期研究

需要说明的是，前面介绍的做法并不是只能“一刀切”啦！

在真实使用场景中，很多小伙伴们其实只需要处理某一类空格问题，比如：

• 只删除 中文与英文之间 的空格
• 只删除 中文与数字之间 的空格
• 只清理 中文之间不小心出现的空格（最容易被发现是 AI 生成粘贴来的 🌚）
• 保留所有正常英文句子里的空格不动

也就是说，我们完全可以按需要进行精准处理！我们一起来看看具体该怎么操作吧！

删掉“中文与英文之间”的空格

这是 AI 生成内容里最常见、也最影响观感的一类空格问题，例如：

• 基于 AI driven 方法
• 使用 deep learning 模型
• CDR region 表现稳定

我们想要的效果是：

• 基于AI driven方法
• 使用deep learning模型
• CDR region表现稳定

但同时要 保留英文内部正常的空格（如 deep learning 中间不能动）。

这个时候，我们可以打开 Word 的「查找和替换」，只需要：

• 查找内容（打开“使用通配符”）：

  ([一-龥]) ([A-Za-z])
  

  [一-龥]：表示任意一个中文字符。一 到 龥，覆盖的是常用汉字在 Unicode 里的连续区间。

  A-Z：所有大写字母

  a-z：所有小写字母

  [A-Za-z]：匹配任意一个英文字符（不区分大小写）

• 替换为：

  \1\2
  

点一次「全部替换」，即可搞定！

这条规则的含义是：只删除“中文字符 + 英文字母”中间的那个空格，不会影响纯英文句子中的空格。

接下来，我们还需要再处理一下反方向，查找内容（打开“使用通配符”）([A-Za-z]) ([一-龥])替换为\1\2，就万事大吉啦！

删掉“中文与中文之间”的空格

有时候，AI 生成或复制过程中，会在中文之间莫名插入空格（其实也不是算莫名其妙啦，AI 有时候其实喜欢把重点内容加粗或者两边插入空格用于强调，却没想到给大家造成了这种困扰哈哈哈哈哈哈），比如：在本研究中，我们强调 稳定性与可解释性 同等重要。模型并非一味追求更高的性能，而是需要在 engineering robustness 与 biological relevance 之间取得平衡。

这种情况在人眼看来是非常别扭的，也最容易被当成排版问题。我们希望删除中文与中文之间的空格，但是中文与英文之间、英文语句内部的空格依旧保留，可以这样处理：

查找内容（打开“使用通配符”）：

([一-龥]) ([一-龥])

替换为：

\1\2

执行「全部替换」后：在本研究中，我们强调稳定性与可解释性同等重要。模型并非一味追求更高的性能，而是需要在 engineering robustness 与 biological relevance 之间取得平衡。

删掉“中文与数字之间”的空格

在 Word 的「查找和替换」里，只需要：

• 查找内容（打开“使用通配符”）：

  ([一-龥]) ([0-9])
  

  [0-9]：表示任意一个数字

• 替换为：

  \1\2
  

再处理一下反方向，查找内容（打开“使用通配符”）([0-9]) ([一-龥])替换为\1\2，搞定！

效果示例：第 3 章 → 第3章，实验 1 结果 → 实验1结果

这套方法，尤其适合正在用 AI 的你

AI 生成的内容，往往都有一些共通特点：

1. 中英混排频繁
2. 数学符号、希腊字母、特殊字符较多（主要看大家的领域啦）
3. 内容结构长，人工逐条校对的成本极高

在这种情况下，用规则替换，其实是在做一件很重要的事情 —— **把 AI 生成的文本，转换成一个真正“Word 友好”的版本。**这样一来，我们就不需要花费大量时间去反复检查格式细节，也不用担心因为排版问题影响专业度啦！

Word「通配符替换」常用符号速查表

⚠️ 前提：切记，这些要在 Word 的 “查找与替换” → 勾选「使用通配符」 时才会生效哟！

通配符	含义（人话版）	常见用途	示例说明
[]	字符集合	指定“这几类字符中的任意一个”	[A-Za-z] = 任一英文字符
[一-龥]	任一中文汉字	精准定位中文	匹配“中”“研”“究”等
[A-Za-z]	任一英文字母	中英分界	AI / protein / design
[0-9]	任一数字	数值处理	0–9
[! -~]	任一可打印英文字符（不含中文）	中英文/符号边界	英文、数字、≥、α 等
[ -~]	任一可打印 ASCII 字符（含空格）	英文+符号匹配	比 ! -~ 范围更大
[ ]	半角空格	精准匹配空格	非制表符、非换行
@	前一项 重复 1 次或多次	压缩多个空格	[ ]@ = 1 个或多个空格
*	前一项 重复 0 次或多次	可选内容	很少用，容易过度匹配
!	前一项 出现 0 或 1 次	可有可无的字符	类似正则 ?
()	分组 / 捕获	替换时引用	\1、\2
\1 \2	引用第 1 / 第 2 个分组	重组文本结构	保留左右字符
^p	段落标记	处理换行	段落分隔
^t	制表符	表格/对齐问题	tab
^13	换行符（软回车）	PDF/网页复制	常见于粘贴内容
^s	不断行空格（NBSP）	AI / 网页复制	看不见但删不掉

如果你身边还有：

• 被论文格式折磨到崩溃的同学
• 用 AI 写基金、报告或评估材料的同事
• 每次把内容粘进 Word 都要重新排版的人

把这篇文章转给他，大概率会收获一句：

“你也太懂了吧！请受我一拜！”

文末碎碎念

那今天的分享就到这里啦！我们下期再见哟！

最后顺便给自己推荐一下嘿嘿嘿！

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蟹蟹你们的喜欢和支持！！！