内容摘要：写文献综述总被筛信息慢、理逻辑难困扰？试试68爱写和易笔AI的文献综述提示词！本文分享4个基础提示词（抓核心、看方法、找关联、挖趋势）+50个进阶提示词，覆盖定目标、析方法、比文献、挖趋势全流程，还对比两款工具优势：68爱写重学术规范，易笔AI强动态分析。用AI工具解放重复劳动，把精力留给深度思考，轻松搞定文献综述！

读研那会，写文献总结真是让人挠头的事儿。从成百上千篇论文里挑重点，把零散的研究串成有逻辑的脉络，再找出研究缺口和趋势，哪一步不得耗上大半天？后来接触了AI工具，才发现原来学术写作能这么“聪明”——尤其是用对了AI提示词，就像有个“写作小助手”在旁边递思路，效率直接翻番。最近我把用过的几款工具仔细盘了盘，特别是68爱写和易笔AI这俩，功能实在实用，想跟大家唠唠我的真实体验。

（此处插入配图：）

（此处插入配图：）

从“翻烂文献”到“一眼抓重点”：AI提示词到底帮了啥忙？

以前写文献总结，最烦两件事：一是筛信息慢——对着几十篇论文，根本不知道哪段是关键；二是理逻辑难——东一块西一块的研究发现，怎么串成有深度的分析？后来用了AI提示词才明白，这玩意儿就像给写作搭了个“脚手架”：通过设计好的提问方式，让AI按学术规矩输出内容，同时咱自己还能把控核心观点，不会被AI带偏。

拿我最近用的68爱写来说，它家的文献总结提示词库是找学术专家调过好几版的，从“定目标-析方法-比文献-挖趋势”全流程都覆盖了。比如上传一篇论文，它会用“研究目标拆解”的提示词，直接把这篇文章的核心问题、创新点、不足都拎出来；而易笔AI更擅长“动态对比”，上传多篇文献后，能生成“研究方法对比表”“结论变化图”这些可视化的东西，整理文献的时候一眼就能看出门道。

四个基础提示词：写文献总结的“四把钥匙”

用多了就发现，有四个提示词最实用，基本能覆盖写文献总结的各个阶段：

1. 抓核心：研究目标和内容概览
提示词大概是这样：“我要写文献总结，已经上传了[输入文献]。麻烦先说说这篇文献到底想解决啥问题？再从摘要和引言里，把它讨论的主题框架理清楚（包括背景、关键概念、主要讨论角度）。”
这提示词的好处就是“去废话”——很多论文引言里会扯一堆背景，用它一筛，马上能抓住“这篇文章到底要干啥”。我之前分析一篇“智能医疗伦理”的综述，原本得花半小时读，用这提示词让AI输出后，5分钟就知道它核心是“讨论技术伦理和法律约束的矛盾与解决办法”，省了不少时间。

2. 看方法：研究手段和文献分类
提示词是：“我要写文献总结，已上传[输入文献]。请详细说说这篇文献用了啥研究方法（像定量统计、案例分析、理论推导这些）？再根据结论的倾向，把它引用的文献分成‘支持型’‘反驳型’‘补充型’，标清楚每类有多少篇，举几个典型例子。”
研究方法能看出论文靠不靠谱，文献分类直接影响总结的逻辑结构。比如我分析“新能源汽车电池技术”相关文献时，有篇综述同时用了实验数据（定量）和行业报告（定性），用这提示词一下就看出它“用定量验证技术可行，用定性分析落地障碍”的方法组合，后来我写总结时“技术-应用”的双维度结构，就是这么来的。

3. 找关联：文献独特性和相互关系
提示词大概是：“我要写文献总结，已上传[输入文献]。请对比它引用的所有文献，总结每篇的独特贡献（比如提出新模型、验证新假设、修正旧结论），再标清楚和其他文献的联系（像数据互补、结论印证或反驳）。有没有具体例子能说明某篇文献特别重要？”
这提示词的妙处在于“挖出文献间的对话”。我写“数字经济对就业影响”的总结时，用它发现两篇关键论文：一篇用宏观数据说“就业总量增加”，另一篇用企业调研说“岗位结构分化”，看着矛盾，其实一个说总量、一个说结构，这关联性一揭示，总结里“辩证分析”那部分就有了核心论据。

4. 挖趋势：研究空白和结论提炼
提示词是：“我要写文献总结，已上传[输入文献]。请理一理这个主题近5年的研究趋势（比如方法创新、关注重点变化），找出还没人研究的空白领域（像特定群体、新场景），再总结最新研究的核心结论（要分‘大家都同意的结论’和‘有争议的结论’）。”
写文献总结的终极目标是“站在前人肩膀上”，这提示词就是帮咱找“下一个攀登点”。我分析“元宇宙教育应用”文献时，AI用这提示词告诉我“现在研究大多讲技术可行，缺长期教育效果追踪”，直接让我后续研究定了“长期效果评估”的方向。

五十个进阶提示词：把文献总结“抠”得更细

除了上面四个基础的，68爱写和易笔AI还有50个更细的进阶提示词，我把它们分成三类：

（1）深度分析类
比如“怎么判断文献里研究方法严不严谨？列出具体标准（像样本量、数据来源可查性、统计方法合不合适）再打分”“文献有没有文化或地域偏差？对比不同地区研究的结论差异，分析可能原因”。这类提示词适合需要仔细挑文献的情况，尤其是写高水平期刊总结时，能严格筛选文献质量。

（2）整合优化类
比如“定量和定性研究的结论怎么整合？给个‘数据支撑-案例佐证’的叙述框架例子”“跨学科文献怎么串起来？根据心理学、经济学、技术学的文献，搭个‘行为动机-经济驱动-技术支撑’的分析链条”。写跨学科或多方法的总结时，最容易内容散、逻辑乱，用这些提示词能解决大问题。

（3）创新挖掘类
比如“文献里有没有被忽略的‘不显著结果’？说说它可能的研究价值（比如能发现隐藏变量）”“最新研究和10年前经典研究有啥核心区别？从‘问题意识-研究方法-结论’三方面对比”。这类提示词专门用来找研究创新点。我用过“非显著结果分析”的提示词，发现某篇文献里“用户满意度和技术复杂度没关系”的结论，后来就提出了“技术过度创新可能降低用户接受度”的新假设。

68爱写和易笔AI：用下来最顺手的俩工具

试过十几款学术写作工具后，我觉得68爱写和易笔AI在文献总结这块最顶用：

• 68爱写的提示词库特别注重“学术规范”，它自带的“总结结构模板”“术语一致检查”功能，能避免“口语化表达”“概念混乱”这些常见问题。我刚开始写总结时，总爱用大白话，用它一检查，马上能调整成学术用语，省了不少修改时间。
• 易笔AI则强在“动态分析”，上传多篇文献后，能生成“研究热点变化图”“核心作者合作网”这些可视化报告，一眼就能看出领域发展脉络。之前写“人工智能伦理”总结时，它生成的“近十年研究焦点迁移图”，直接帮我理清了“技术风险-法律规制-社会影响”的演变逻辑。

不管是刚入门的新手理基础框架，还是资深学者找创新点，这俩工具都能帮上忙。要是更在意写作规范，选68爱写；要是需要深入分析文献关联，易笔AI更合适。

写了这么多，其实想说：AI提示词工具不是让咱偷懒，而是把筛文献、理逻辑这些重复活交给技术，让咱有更多精力想“怎么提更有价值的问题”“怎么挖更深刻的观点”。像“AI生成论文”“AI在线论文写作”“AI论文一键生成”这些功能，本质上都是辅助工具，核心还是咱自己的学术思考。希望我的这些经验，能让大家写文献总结时少走点弯路，把更多时间花在“真问题”上。