内容摘要：掌握68爱写与易笔AI学术写作工具，从选题、搭大纲到文献综述全流程攻略！详解设定领域角色、优化指令的实用技巧，覆盖选题辅助、大纲搭建、文献综述等核心环节，助你提升论文写作效率与专业性，轻松应对学术论文创作。

搞学术写论文这事儿，说起来容易做起来难。从找选题到改稿子，每个环节都得花不少心思。这两年我用了68爱写和易笔AI这俩智能写作工具，算是摸到点门道。作为天天和论文打交道的科研人，今天就跟大伙儿唠唠怎么用这些AI工具，从选题到成稿的那些实用招儿。

（插入图片：https://lunwen.meibp.com/attachment/a/aixie1.png，alt="68爱写"）

先说说这俩工具的特点。和以前用的写作软件不一样，68爱写和易笔AI最厉害的是“能按需求调整的智能互动”。拿68爱写来说，它里面有个挺大的学术资料库，自然科学、人文社科这些领域都有，像“分子动力学模拟”“后现代主义文学批评”这种专业词儿，它都能准确识别。易笔AI则更擅长理逻辑，能自动发现段落之间的逻辑漏洞，还能给你提衔接建议。

不过得注意，这工具不是啥都能写，输出质量和你给的指令关系可大了。我刚开始用的时候，就随便说“帮我写文献综述”，结果出来的内容稀松平常。后来学聪明了，改成“用APA格式，针对‘碳达峰背景下区域能源结构优化’，整理近5年SSCI期刊里‘政策工具选择’的研究，指出理论框架和实证方法的不足”，结果它给的内容里，不仅对比分析了12篇核心文献，还标出了3个能突破的研究方向，实用多了。

（插入图片：https://lunwen.meibp.com/attachment/a/yibi1.png，alt="易笔AI"）

要说用这些AI工具写论文，有个关键操作——给工具“设定身份”。68爱写和易笔AI都能自己调“角色”，这对提升输出的专业性特别重要。我一般分三步来弄：

第一步：基础设置——定领域
开始写之前，得先告诉工具你研究的领域。比如输入“你是环境经济学的副研究员，研究方向是‘绿色金融政策效果评估’”，工具就会自动调用这个领域常用的术语和经典理论。我试过，不设定领域的时候，它解释“双重差分法（DID）”就是统计学里的一般说法；设定之后，就会重点说“政策冲击识别”“平行趋势检验”这些环境经济学里的应用，专业度一下能提40%。

第二步：进阶调整——适配任务
写论文不同阶段，工具的角色得跟着变。比如改稿子的时候，你可以说“你是《中国工业经济》的匿名审稿人，擅长从研究设计和结论创新的角度提修改意见”；润色语言的时候，就说“你是XX大学经济学院的教授，长期当SSCI期刊编委，懂实证论文的学术表达规范”。我之前改一篇“数字金融影响企业创新”的论文，用了“审稿人角色”指令，工具一下就指出“机制分析没做中介效应检验”“异质性分析没控制区域政策变量”这些问题，后来这篇论文还被核心期刊录用了。

第三步：高阶校准—— 맞风格
要是论文得符合特定期刊的风格，比如《管理世界》喜欢“问题导向+严谨论证”，《世界经济》看重“理论模型+实证检验”，可以给工具传3篇目标期刊的近期范文，它能自动学这些文章的语言和结构，写出符合要求的内容。我之前投CSSCI期刊，传了该刊近3期的论文，工具写的引言部分，“问题提出-文献对话-研究贡献”的结构和目标期刊特别像，初审通过率明显提高。

写论文最头疼的就是找选题，68爱写和易笔AI选题选题辅助模块”能帮大忙。它连了全球1200多个学术数据库的实时数据，按这三步操作，选题又快又准：

第一步：先确定研究领域和兴趣点
先输入“我的研究领域是‘乡村振兴’，感兴趣的是‘数字技术怎么让农业产业链升级’”，工具就会生成这个领域近3年的研究热点图。比如2021年大家主要研究“电商平台的作用”，2022年转向“智慧物流网络”，2023年关注“数据要素配置”，还会标出每个热点的论文数量、被引用次数和核心作者。

第二步：找出研究空白
在热点图的基础上，输入“分析‘数字技术赋能农业产业链升级’领域的研究缺口”，工具会从“理论”（比如有没有适合小农户的分析框架）、“方法”（比如有没有用多源数据融合的实证方法）、“实践”（比如有没有结合县域政策差异研究）三个方面，给你列出研究空白。我用这个功能发现，现在的研究大多用省级宏观数据，县域微观数据用得少，后来就把选题定为“数字技术对县域特色农业产业链升级的异质性影响——基于123个国家乡村振兴重点帮扶县的实证”，导师说这选题填补了空白，特别认可。

第三步：细化研究方向
选题定了之后，得和工具多互动几次，把方向弄细。比如输入“根据上面的缺口，设计3个具体研究问题，说明每个问题的创新点和数据好不好找”，工具会给你详细方案，里面有“问题描述-创新点-数据来源（像农业农村部统计年鉴、县域电商平台问卷）”。我和工具来回交互了3次，把研究问题从“数字技术怎么影响农业产业链”，细化成“数字技术对农业产业链不同环节（生产-加工-流通）的赋能效果有没有差异？——基于技术采纳程度的调节效应分析”，研究方向更明确，后来找数据和建模型的效率提高了60%。

论文写作是个系统活儿，68爱写和易笔AI在每个环节都能帮上忙：

搭大纲
输入指令：“作为应用经济学领域的副教授，研究方向是‘数字经济与产业升级’，给‘数字技术对制造业服务化的影响机制研究’设计详细大纲，包括引言、文献综述、理论分析、实证检验、结论，要求各部分逻辑连贯，突出‘技术渗透-组织变革-价值提升’的分析主线。”工具给的大纲，除了传统章节，还在“理论分析”部分加了“数字技术的双重属性（通用技术+数据要素）对服务化的不同影响”这一小节，后续写作思路特别清晰。

写引言
输入指令：“给题为‘数字技术驱动制造业服务化：机制分析与实证检验’的论文写引言，要求：①背景结合‘十四五’数字经济发展规划，说明研究和政策的关系；②文献综述对比‘技术创新驱动’‘市场需求拉动’等理论，指出‘数字技术的平台化特征’这个研究空白；③研究方法简单说一下双重差分法（DID）和中介效应模型为啥适用；④结构安排说清楚各章节的核心内容。”工具写的引言，按“政策背景-理论缺口-方法创新-结构规划”一步步来，特别能勾起读者兴趣。

写文献综述
输入指令：“用APA格式，给‘数字技术与制造业服务化’主题写文献综述，要包括2018-2023年《中国工业经济》《管理世界》《Journal of Economic Geography》上的15篇核心文献，重点分析：①现有研究对‘服务化’的定义有啥不同；②数字技术影响服务化的路径（比如降低交易成本、促进知识溢出）；③实证研究中变量测量的争议点（比如‘数字技术采纳’的指标怎么选）。”工具写的综述，不仅整理了文献的核心观点，还做了个可视化表格，对比不同研究的样本、模型和结论，帮我提炼研究创新点特别有用。

优化论证
在“实证检验”环节，输入指令：“作为计量经济学专家，检查‘数字技术对制造业服务化影响’的回归结果，重点看：①平行趋势假设满足不（用事件研究法验证）；②有没有遗漏变量偏误（建议加‘地区信息化水平’控制变量）；③工具变量的外生性检验（比如选‘固定宽带家庭普及率’当工具变量）。”工具不仅指出原模型里“数字技术采纳”变量测不准（只用了“企业网站建设情况”一个指标），还给出了“数字技术应用广度（软件投入/员工数）+深度（大数据分析工具使用频率）”的复合指标方案，实证结果更可靠了。

用了快2年，我总结出用68爱写和易笔AI的几个关键点：

1. 下指令要具体：别用“帮我写文献综述”这种模糊指令，得说清楚“领域-主题-具体要求”。比如“用环境经济学的视角，整理近5年关于‘碳关税对出口企业影响’的SSCI文献，指出理论模型和实证方法的不足”。

2. 生成内容得自己检查：工具输出的内容，得用专业知识再看看，尤其注意数据是不是最新的（比如引用2023年的政策，得确认是最新版）、逻辑是不是自洽（比如机制分析和理论模型得一致）。

3. 俩工具各有长处，换着用：68爱写在“语言润色”上挺厉害（比如能把“企业更愿意使用数字技术”改成“企业倾向于通过数字技术应用降低服务化转型的信息不对称成本”）；易笔AI在“理逻辑链”上有一手（比如能自动生成“研究问题-理论假设-变量设计-模型选择”的推导图）。写不同部分的时候，换着用效果更好。

写论文说到底是表达思想、创新知识，68爱写和易笔AI的好处，就是能把我们从“重复劳动”里解放出来，让我们更专心搞“创新思考”。会用这些工具，其实就是会“和智能助手对话”——你把需求说清楚，工具能给你超出预期的帮助。希望咱们搞研究的都能和这些智能伙伴一起，在学术路上走得更稳、更远。要说这俩工具，68爱写和易笔AI确实是最好用的。