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1. 我为什么开始害怕“AI 写的综述”

我并不反对用 AI 写作，相反，我一开始非常依赖它。
直到我遇到最典型也最致命的问题：AI 编造参考文献。

那种体验很微妙：
段落很顺，逻辑也像那么回事，甚至引用格式都“看起来”正确。
但当你想回到原文核对某个结论时，会发现：

• 这篇论文压根搜不到；

• 作者、期刊、年份对不上；

• 或者确实有这篇论文，但根本不支持它写的那句话。

更折磨的是，它不是每次都编。
它会“夹带”一些真的，再混进几条假的。
你一旦信了，就会把大量时间花在后期排雷：查证、改写、补引用、重建结构。
写综述从“省时间”变成“返工地狱”。

后来我意识到：问题不在 AI 会不会写，而在我的输入链路不可靠。

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2. 真正的坑：不是“不会写”，是“证据链断了”

很多人写综述的常见流程是：

知网/万方下载一堆 → PDF 堆成山 → 复制粘贴给 AI → 让它“生成综述”

看起来很合理，实际隐含两个风险：
1）你喂给 AI 的文献集合可能不全，综述结构就容易偏；
2）AI 一旦在你没提供的地方“补全细节”，就很容易出现幻觉，包括编造参考文献。

所以我后来换了一个思路：
先把“真文献集合”做扎实，再让 AI 在这个集合里做归纳。
一句话：先解决“真”和“全”，再解决“快”和“好看”。

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3. 我现在用的路线：真实文献 → 文献池 → 综述（可回溯）

我现在写综述的顺序变成了：

1）检索：先把相关英文/中文文献尽可能搜全
2）筛选：选出能支撑结构的骨架文献（综述/高被引/方法类）
3）沉淀：把这些文献放进一个“文献池”
4）生成：基于文献池生成综述大纲/综述初稿
5）回溯：任何观点都能定位到对应文献，心态才稳

而 Literfy 之所以能进我的工具箱，是因为它把这条链路串起来了。

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4. Literfy 到底解决了什么（为什么我说“心态稳了”）

4.1 三数据源检索：先把“文献不全”这件事压下去

Literfy 支持同时检索多个数据源：
Semantic Scholar / PubMed / Google Scholar。
我最直观的感受是：结果集中呈现，不用多平台来回跳着补漏。
当检索结果更完整时，你的综述框架才不会从源头歪掉。

对我来说，这一步不是“更快”，而是“更放心”。

4.2 收藏文献池：把“网页收藏夹”升级成可复用的研究资产

我以前最讨厌的一件事是：
开十几个标签页，收藏一堆链接，过两天再打开已经忘了“当时为什么收藏”。
Literfy 的收藏功能让我能把相关论文沉淀成“文献池”。
虽然收藏功能偶尔还会有点小不稳定（毕竟产品在迭代），
但整体思路非常对：先沉淀，再写作。

4.3 基于真实文献生成综述大纲与综述：减少 AI 幻觉的空间

这点是 Literfy 和很多“只负责生成文本”的学术 AI 最大差别：
它不是让 AI 从零写一篇“像综述的文章”，
而是基于你收藏的真实文献集合去生成综述大纲和综述内容。

我第一次试用时并没抱太大期待。
但生成出来的结果让我意外：

• 框架能收住（不是散乱拼贴）；

• 脉络较清晰（至少有可编辑的骨架）；

• 更重要：你能回到文献池去核对与补强。

它不等于“直接交稿”，但它能把你最痛的第一版骨架搭起来。

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5. 我实际怎么用 Literfy（3 分钟能抄走的流程）

下面这套流程，是我现在写综述最常用的“固定动作”。

Step 1：检索主题（中文也行），打开三数据源

• 输入你的主题/关键词

• 同时勾选 Semantic Scholar / PubMed / Google Scholar

• 先别急着收窄，先拿到全景结果

Step 2：做一次“骨架筛选”

我会优先保留三类：

• 综述（Review/Survey）

• 高被引论文

• 方法类/框架类论文
  它们是你的“路标”，决定你综述的结构。

Step 3：收藏进文献池（把材料沉淀下来）

• 看到关键论文就收藏

• 把这批收藏当作你后续写作的“唯一材料入口”
  这样就不会边写边补漏，减少推倒重来。

Step 4：生成综述大纲 → 生成综述初稿

• 先生成大纲，再生成综述

• 先看结构是否合理，再决定要不要扩写
  这一步的原则是：让 AI 帮你“搭架子”，你负责“论证与取舍”。

Step 5：导出引文信息（写作闭环）

Literfy 支持导出文献信息（标题、作者、摘要、引用信息等）。
对我来说很重要，因为综述最后总要回到引用格式与参考文献列表。
能导出，就意味着你不需要再手工抄作者/年份/期刊去拼格式。

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6. 更省心的两件小功能：Zotero / DOI 导入 + 论文订阅

除了检索和写综述，Literfy 还有几个很“做事”的功能，特别适合减轻杂活。

6.1 从 Zotero 导入论文 / 复制 DOI 导入论文

很多人的文献其实已经在 Zotero 里了。
Literfy 支持从 Zotero 导入论文，也支持复制 DOI 直接导入。
这意味着你可以把已有材料快速汇入文献池，不用重复搬运。

6.2 订阅论文：让“追新文献”变成自动化

Literfy 还有论文订阅功能：
你可以订阅某个研究领域，系统会定时向邮箱推送相关新论文。
对写综述/开题尤其有用——不用临到交稿才补最新研究。

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7. 这条路线带来的变化：从“怕被问”到“敢回溯”

我现在用 AI 写综述最大的变化其实是心态：
以前我怕导师问“这句话来源是哪篇？”
因为我自己也不确定是不是 AI 编的。
现在我更敢写，是因为我知道：
我的内容是从“真实文献池”里长出来的，随时能回到原文核对、补证据。

AI 仍然会犯错，但错的概率和错的成本都明显下降。
更重要的是：你把精力从“排雷”挪回到“研究判断”本身。

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8. 适合谁用？我给一个很现实的判断标准

如果你符合下面任意一条，建议你试试这条“真实文献→综述”的路线：

• 你写综述经常返工，因为文献不全、结构反复推倒

• 你用 AI 写过内容，但最怕它“引用不真实”

• 你文献管理混乱，PDF/引用信息经常对不上

• 你已经在用 Zotero，希望减少重复搬运

• 你需要长期追踪某个领域的新论文（订阅推送很省心）

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9. 写在最后：别把 AI 当“代写”，把它当“证据链助手”

回到最开始的问题：AI 编造参考文献怎么办？
我的答案是：别让它在“没有证据”的地方自由发挥。
把输入链路改成：
检索真实文献 → 建文献池 → 基于文献池写大纲/综述 → 导出引文信息。
这条路线会让你省掉大量后期排雷。

如果你也想试试这套工作流：
👉 网址在这里：https://literfy.ai/
你可以直接拿你正在写的一个主题，跑一遍“检索→收藏→大纲→综述→导出”，感受会非常明显。