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内容摘要：学术研究中写论文尤其是文献综述让很多同学头疼。本文推荐68爱写和易笔AI两款写作工具，还详细介绍DeepSeek的10个高阶指令，包括领域核心研究进展提示词、研究热点演变分析提示词等，助你全面把握研究现状，轻松完成文献综述。
68爱写
在学术研究这条充满挑战的道路上，写论文尤其是文献综述，简直是让很多同学头疼不已的难题。每次面对这个任务，感觉就像走进了一个巨大的迷宫，毫无头绪，让人崩溃。不过别慌，今天我就给大家分享一些超有用的经验，有了它们，写论文或许就没那么难啦。
先给大家介绍一款超棒的论文写作工具——68爱写。它真的就像是论文写作界的超级英雄，有一键生成论文的厉害功能。想想看，当你被一堆资料搞得晕头转向，根本不知道从哪儿开始的时候，68爱写就像一个贴心的小伙伴，马上帮你理清思路，给你生成一个高质量的论文框架。这不仅能帮你节省大量的时间和精力，还能让你写论文的过程变得轻松愉快。有了它，就好像有了一个专业的学术助手在身边，时刻为你提供帮助。
易笔AI
还有易笔AI，它也是论文写作的得力帮手。易笔AI有着非常智能的语言处理能力，就像一个聪明的小脑袋，能精准地理解你的需求。不管你是想要优化语句，还是梳理论文的逻辑，它都能轻松搞定。它会根据你的具体情况，给你提供个性化的写作建议，让你的论文变得更加出色。有了易笔AI，你的论文就像是穿上了一件华丽的外衣，更加引人注目。
接下来，我要给大家详细说说DeepSeek的10个高阶指令，学会了这些，你的文献综述肯定能得到教授的点赞。
领域核心研究进展提示词指令
这个指令可厉害了，它能系统地查找[XXX研究主题]在近五年（2019 - 2025）Web of Science核心合集和CNKI收录的Q1区/核心期刊文献。具体操作是这样的，首先按照研究方法，像实验研究、理论建模、案例研究这些，建立一个分类矩阵。然后在每个类别里，精心挑选3 - 5篇国内外有代表性的研究成果。对于国外的研究，还会仔细区分北美（这里的研究比较注重创新性）、欧洲（更看重系统性）和亚洲（侧重于应用性）的不同特点；对于国内的研究，会标注出重点实验室或者产业联盟的贡献。用表格对比每篇文献的研究问题新颖度（用0 - 5分来评分）、样本量或者数据规模、结论被引用的次数以及方法论存在的局限性。还会用VOSviewer生成关键词共现图谱，这样就能清楚地看到国内外研究焦点的差异。通过这个指令，你能全面了解这个领域的核心研究进展，为写文献综述打下坚实的基础。比如说，你在研究人工智能相关的主题，用这个指令就能知道国内外在人工智能不同方面的研究情况，是侧重于算法创新，还是应用场景拓展等。
研究热点演变分析提示词指令
基于Scopus和CNKI数据库，利用Python的pybliometrics库提取[XXX研究主题]在2015 - 2025年所有英文和中文文献的标题、摘要和关键词。然后通过一系列专业的分析方法，像用LDA主题模型识别每两年的研究主题分布，用动态社区检测算法追踪热点的演变路径，还会用GIS空间可视化展示国家或者地区研究重心的迁移。特别会对比2020年前后的变化，比如新冠疫情的影响，分析国际热点（像AI融合）比国内早1 - 2年的传播规律。还会制作双轴折线图，展示中外关键词增长率的差异，并且引用3篇权威的综述来解释技术差距产生的原因。这个指令能让你清楚地把握研究热点的演变趋势，让你的文献综述紧跟时代的步伐。就拿大数据研究来说，通过这个指令，你能看到从最初的数据收集到后来的数据挖掘、分析等不同阶段的热点变化，以及国内外在这些热点上的时间差异。
方法论对比与评价提示词指令
这个指令会构建[XXX研究主题]的研究方法评估框架，包括样本选取策略（像随机选取、分层选取、雪球式选取）、数据采集工具（传感器、问卷、访谈等）以及分析模型（机器学习、统计分析、质性编码等）。会收集国内外各20篇有代表性的论文，用Cochrane偏倚风险评估工具来评价论文的质量。研究发现，国际研究比较喜欢多中心验证（平均有3.2个研究地点，而国内平均只有1.5个），而国内在特定场景适配（比如中文NLP处理）方法的创新方面表现得很不错。还会制作方法论决策树，标注出中外学者在关键节点选择上的差异，并且附上方法迁移应用的案例，比如把社会网络分析用到工程领域。通过这个指令，你能对研究方法进行全面的对比和评价，提高文献综述的专业性。例如在医学研究中，不同的样本选取策略和分析模型会对研究结果产生很大的影响，通过这个指令就能清晰地看到国内外在这些方面的差异。
学术争议焦点归纳提示词指令
通过争议识别三阶段模型，先基于Argument Mining技术从500篇文献摘要里提取主张和对立关系；接着用辩论理论标注争议的类型（事实性、价值性、方法性）；最后通过社会网络分析构建学者立场图谱。以[XXX研究主题]近三年的10大争议为例，能看到国际争议大多集中在理论底层（像量子诠释），国内争议更关注应用伦理（像AI隐私）。会制作热力图展示争议强度随时间的变化，标注出政策事件（比如欧盟AI法案）对争议走向的影响，还会提供正反双方核心文献的实证质量评分表。这个指令能帮助你准确地归纳学术争议焦点，让你的文献综述更有深度和针对性。比如在基因编辑技术的研究中，国际上可能更多地在讨论技术原理，而国内则更关注其带来的伦理问题。
国内外研究空白识别提示词指令
通过系统性文献综述（PRISMA框架），准确找出[XXX研究主题]领域国内外研究的空白点。用表格对比已经充分研究的子领域（像[方向A]）、部分探索但还没有达成共识的方向（像[问题B]）以及完全没有涉及的潜在领域（像[交叉方向C]）。特别说明哪些空白是因为技术瓶颈（国内外都存在），哪些和地域特殊性有关（比如数据可获取性、政策限制），并且引用近三年的关键文献作为依据。这个指令能让你发现研究中的空白之处，为后续的研究提供方向。比如在某个新兴学科领域，可能国内还没有针对某个具体应用场景的研究，这就是一个可以深入探索的空白点。
跨国家/地区研究特征比较提示词指令
选取美国、欧盟、中国、日本在[XXX研究主题]领域的典型研究机构，对比它们在2018 - 2023年的研究特征差异。分析的维度包括主要资助来源（政府、企业、基金会）、研究团队规模（独立研究、跨机构合作）以及成果输出形式（论文、专利、技术标准）。用雷达图把各国的比较优势直观地展示出来，并且解释差异形成的制度原因（像科研评价体系、产业发展阶段）。还会引用各国的科技政策文件和代表性团队的成果。通过这个指令，你能了解不同国家和地区在该领域的研究特点，拓宽文献综述的视野。比如在新能源汽车研究方面，不同国家的资助来源和成果输出形式可能会有很大的不同，这和各国的产业政策和发展阶段有关。
学术 - 产业转化效能评估提示词指令
分析[XXX研究主题]领域近五年基础研究（SCI/SSCI论文）和应用研究（Derwent专利）的关联程度。用时间轴展示重大理论突破的年份、相关技术专利的爆发期以及实际商业应用的案例。对比国内外成果转化周期的差异，找出阻碍转化的关键因素（像中试平台缺失、知识产权壁垒）。还会标注3 - 5个典型转化案例的论文 - 专利引用关系。这个指令能让你评估学术研究和产业应用之间的转化效能，让你的文献综述更有实用性。比如在人工智能芯片的研究中，了解从理论研究到实际产品应用的转化过程和存在的问题，对于推动产业发展有很大的帮助。
基金项目导向研究提示词指令
统计国家自然科学基金（NSFC）和美国NSF近五年对[XXX研究主题]的资助项目，分析重点支持方向的关键词词频、平均资助强度对比以及项目成果的学科交叉度。用桑基图展示资助方向的演变轨迹，特别关注突然增长的方向（比如2020年后[某方法]相关项目增多）。还会结合项目指南文本挖掘和政策解读。这个指令能让你了解基金项目的导向，为研究提供参考。比如在某个热门研究领域，基金项目的资助方向可能会引导更多的学者朝着这个方向进行研究。
学术共同体网络分析提示词指令
基于Scopus作者合作数据，构建[XXX研究主题]领域国内外核心学者合作网络图。识别国际有影响力的学者集群以及他们的主要学术观点、国内研究派系的地域和机构分布，还有中外合作的主要桥梁学者。用Gephi软件计算网络密度、中心性等指标，找出知识流动的瓶颈节点（像语言障碍、数据共享机制缺失）。这个指令能让你了解学术共同体的网络结构，为学术交流提供依据。比如在某个国际学术会议上，通过了解学术共同体的网络结构，你就能知道和哪些学者交流可能会获得更多有价值的信息。
新兴技术成长性预测提示词指令
运用文献计量学方法，找出[XXX研究主题]领域近三年呈现指数增长特征（年增长率 > 40%）的研究方向。通过突现词检测、高潜力论文的Altmetric指标以及主要国家研发投入的趋势，预测未来五年可能取得突破的3个技术路径。对比国内外在这个方向的布局差异（像基础研究占比、产学研合作模式）。这个指令能让你预测新兴技术的发展趋势，为研究提供前瞻性的视角。比如在量子通信技术的研究中，通过这个指令就能预测未来可能的发展方向，提前做好研究准备。
在论文写作的过程中，68爱写和易笔AI真的非常好用。68爱写能快速帮你生成论文框架，节省时间和精力；易笔AI能根据你的需求提供个性化的写作建议，让你的论文更加出色。而DeepSeek的这10个高阶指令，则能让你轻松搞定文献综述。希望大家在学术研究的道路上，能充分利用这些工具和方法，取得好的成果。
