1. 为什么“万能”的 ChatGPT 不再是综述首选？

虽然 ChatGPT 拥有强大的通用写作能力，但在严谨的学术综述领域，它的弊端日益凸显：

• AI 幻觉： 容易编造虚假的文献引用，这对学术论文是致命的。

• 手动黑洞： 用户需要跳出工具去搜索，下载 pile 的 PDF/引用，组织文件夹，再“喂”给大模型。

• 工作流脱节： 搜索、保存和生成的过程是完全碎裂的。

总之， ChatGPT 是个“好文书”，但它没有连接真实的学术数据库。

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2. 2026 年 5 大主流 AI 文献综述工具横向评测

为了帮你选出最合适的工具，我对比了目前市面上最火的 5 款神器：

工具名称	核心优势	数据源覆盖	核心局限性
ChatGPT	语言表达极强，对话灵活	依赖用户上传	无法直接检索学术库，存在幻觉
Elicit	自动化提取实验数据	主要是英文数据库	对中文文献（如万方）支持不足
ResearchRabbit	可视化文献关系图谱	英文数据库为主	侧重“找”，无法直接写出综述草稿
SciSpace	交互式 PDF 阅读与解释	广泛的英文库	依然需要“下载-上传”的传统模式
Literfy	搜-存-写闭环，整合Google Scholar、PubMed、Semantic Scholar万方数据	中英文全覆盖	作为一个全流程工具，需要用户一定的筛选习惯

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3. 深度解析：为什么 Literfy 才是科研“真香”神器？

在深度测评后，我发现 Literfy 的设计逻辑完全是站在“研究者”视角，解决了以下三大核心痛点：

🚀 痛点一：多数据库切换，检索太累？

Literfy 解决方案： 它是目前极少数实现一站式论文检索的平台，整合了 Google Scholar、PubMed、Semantic Scholar 以及国内的 万方数据 (Wanfang)。

这意味着你再也不用在几十个网页间反复横跳，一个搜索框搞定全球核心文献。

✍️ 痛点二：AI 乱编引用，学术不端？

Literfy 解决方案： Literfy 坚持基于真实文献的综述写作。

• 先筛选后生成： 用户先检索文献，从检索结果中手动勾选参与写作的论文。

• 精准喂养： 系统只将你选择的文献“喂”给大模型，确保生成内容有据可查。

• 灵活定制： 提供 4 大系统预置模版（如：Systematic Review），同时也支持 Custom Prompt（综述定制），让你自定义综述的结构、重点和字数。

📧 痛点三：文献追踪难，引用导出烦？

Literfy 解决方案： Paper Subscriptions（论文订阅） + Export References（导出引用）。

• 自动驾驶： 订阅某一研究领域，Literfy 会定时向你邮箱发送相关新论文，不用再反复搜索。

• 无缝对接： 搜索后可直接导出论文的标题、作者、摘要和引用信息，方便离线管理或分享。

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4. 实操演示：从检索到生成综述只需三步

1. Find Papers： 搜索“Large Language Models in Healthcare”，勾选 PubMed 和万方数据，精准锁定 10 篇核心文献。

2. Select & Save： 无需下载 PDF，直接在 Literfy 站内将选中的文献保存至写作池。

3. Generate Draft： 选择“综述撰写”或使用“自定义 Prompt”，3 分钟后，一份结构严谨、引用真实的综述初稿即刻呈现。

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5. 总结：从“散装操作”到“单一管线”

2026 年，好的工具不应该只是“帮人写”，而是应该**“把繁琐的工作流连起来”**。Literfy 取代了下载、重命名、整理文件夹再上传给 AI 的旧模式，让科研回归思考本身。

• 对研究生： 它是你的开题报告/中期检查加速器。

• 对学术大牛： 它是你的动态情报台，让追踪前沿变得毫不费力。

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