2小时用68爱写+易笔AI搞定论文初稿：全流程实操指南

内容摘要：还在为论文初稿发愁？2小时用68爱写+易笔AI轻松搞定！本文详解两大AI工具全流程实操：选题诊断、智能大纲生成、文献综述优化、内容扩写技巧，附3大使用注意事项，助你高效完成论文初稿，告别“初稿地狱”！

写论文最头疼的是啥？我读研那会，十个人里九个会说“初稿”。从定题目到搭框架，从查文献到填内容，哪一步都像在闯关。这两年AI工具火了，我也算赶了回时髦，前前后后试了六七款，最常用的是68爱写和易笔AI。今天就唠唠这俩工具咋帮我搞定论文初稿的，顺便说说使用心得，给还在“初稿地狱”里挣扎的同学指个路。

68爱写

选题：从“没方向”到“有目标”

选题难，难在“不知道选啥”和“选了怕做不下去”。我研二时做应用语言学方向，导师让自己定题，我对着电脑憋了半个月，连个像样的题目都没憋出来。后来用了68爱写的“智能选题引擎”，才发现原来选题能这么省心。

操作很简单，输入“专业+领域+时间范围”就行。比如我输入“应用语言学+二语习得+2021-2025”，它立刻从CSSCI、SSCI这些核心数据库里筛出5-8个选题。我记得当时生成的题目里有个《基于语料库的中国英语学习者虚拟语气习得偏误研究》，不光题目具体，还附了研究意义（填补国内二语语法实证空白）、创新点（用最新语料库技术），甚至标了3-5篇高引用文献。这相当于直接给了我一选题选题地图”，哪块能挖、怎么挖都标清楚了。

易笔AI

选题：从“能做吗”到“怎么做”

光有题目不够，还得判断能不能落地。这时候易笔AI的“选题诊断模块”就派上用场了。我之前想做《乡村振兴背景下传统手工艺数字化传承路径研究》，输入题目后，它从“数据好不好找”“理论支不撑得住”“方法合不合适”三个维度分析。比如数据这块，它列了“地方非遗数据库”“田野调查记录”等5项资源，还标了获取难度——“地方非遗数据库”标了“中”，提示要联系当地文旅局申请权限。这种“量化评估”特别实在，我看了就知道“这题能做，但得提前跑两趟文旅局”，比自己瞎猜强多了。

大纲：从“乱成线”到“顺成串”

题目定了，接下来是搭框架。以前我写大纲，得翻十篇文献找结构，改三四版才能理顺逻辑，耗时长不说，还总担心“章节顺序合不合理”。用了68爱写的“智能大纲生成器”后，这活20分钟就能搞定。

它的逻辑是，输入题目后自动抓关键词，再匹配学科常用模板（比如社科类的“背景-文献-方法-分析-建议”）。我之前写“数字经济对中小企业创新绩效的影响研究”，生成的大纲里，“研究方法”下直接细化了“数据来源（2018-2023年沪深A股中小企业板数据）”“模型构建（固定效应模型+中介效应检验）”，每个小标题还标了“要补行业政策文件”“得收企业专利数据”的提示。这哪是大纲，简直是“操作指南”，照着做就行。

要是想调整框架，易笔AI的“大纲迭代功能”更灵活。比如我之前觉得“文献综述”和“理论基础”顺序不对，就跟它说“把这两部分换一下”，它立刻调整逻辑衔接，保证章节之间有递进关系。有次我想加“区域异质性分析”，它不仅加了章节，还自动补了“需收集东中西部对比数据”的提示，特别贴心。

文献综述：从“大海捞针”到“精准织网”

文献综述最折磨人，我第一次写时，下了200多篇文献，看了一周才理出点头绪。现在用68爱写的“文献综述生成器”，半小时就能搞定。输入主题关键词后，它自动抓近5年核心期刊、学位论文和会议论文，按“支持派”“反对派”“中立派”分类。

比如我做“人工智能对就业结构的影响”时，它筛出30多篇权威文献（像Autor 2022年的技术替代研究、Brynjolfsson 2023年的技能升级论证），还总结了各派分歧——“短期冲击”和“长期转型”的争议。更绝的是，它能自动生成过渡句，比如“值得注意的是，部分学者虽认可AI的替代效应，但认为其对高技能岗位的创造可能被低估”。这相当于直接给了我综述的“骨架”，我只需要补点自己的分析就行。

易笔AI的“文献争议挖掘模块”更深入。它能看出不同研究的方法问题，比如定量研究的样本偏差、定性研究的访谈局限，还会标“研究空白”（比如“现有研究多基于发达国家数据，对发展中国家中小企业分析不足”）。我之前写综述总卡在“创新点”，有了这个功能，直接从“研究空白”里找切入点，省了一半时间。

内容扩写：从“空架子”到“有血有肉”

大纲和综述搞定后，填内容最费时间。68爱写的“智能扩写引擎”支持“大纲-段落-全文”三级扩展，贴个大纲进去，它就能生成详细段落。比如“研究背景与意义”部分，我输入“结合2023年《数字中国建设整体布局规划》”，它立刻补了“2023年3月，中共中央、国务院印发的《数字中国建设整体布局规划》提出‘以数字化驱动生产方式变革’，研究中小企业数字化转型对政策落地有实践意义”，还提示“可以换《2025中国中小企业数字化发展白皮书》的数据”。

易笔AI的“多轮对话扩写”适合复杂内容，比如“数据分析与结果”。我之前写“假设1验证”，先给它回归结果（R²=0.68，系数显著），它生成基础内容：“表3显示，核心变量X系数0.32（p<0.01），R²=0.68，模型拟合良好，假设1（数字技术提升企业创新绩效）成立”。我又说“加稳健性检验”，它立刻补了“为排除内生性，用滞后一期X值回归，系数仍显著（p<0.05），结论稳健”。这种“边聊边改”的方式，特别适合需要严谨逻辑的部分。

用AI写论文，这三点得注意

虽然AI能省不少力，但别想着“一键躺平”。我踩过几个坑，总结了三点经验：

提问要具体：别只说“生成文献综述”，得说“生成近5年‘XX主题’的国内外综述，按‘理论构建’‘实证检验’‘争议焦点’分类，每类引用3篇SSCI文献”。越具体，输出越靠谱。我之前随便输入“写文献综述”，结果生成的内容泛泛的，改了三版才满意。
多轮对话优化：复杂任务（比如模型构建、政策建议）得慢慢来。我写“研究方法”时，先让它生成基础描述，再补数据来源、变量定义，最后调整逻辑，前前后后对话了5轮，才从“流水账”变成“有依据的完整内容”。
一定要人工检查：AI生成的内容可能有“过时数据”（比如引用2022年政策，没提2025年修订版）或“逻辑跳步”（直接给结论，没说推导过程）。我之前交初稿，导师指出“数据是两年前的，得更新”，就是因为没仔细检查。