文獻綜述（Literature Review） 的本質遠非簡單羅列前人研究，而是要實現對特定領域知識的系統性梳理與批判性整合，從而清晰揭示：研究脈絡、核心爭議、方法論演進與未來的研究空白。
研究者面臨的經典困境：
AI的賦能角色：
AI并非替代你的學術判斷，而是成為一個不知疲倦的研究助理。它能在信息檢索、結構化閱讀、主題聚類、對比分析乃至初稿生成與格式校對等環節，為你節省大量機械勞動時間，讓你將寶貴的心智資源專注于最關鍵的學術洞察與創新。
我們構建了一條從0到1的完整工作流，下圖清晰地展示了如何將AI工具嵌入文獻綜述的每個核心環節，實現效率最大化：
為助你快速上手，我們準備了一套開箱即用的 Nowprompt文獻綜述AI工具集。下表詳細介紹了每個階段的核心工具、功能及使用方法。
| 工作階段 | 應用場景 | 工具名稱 | 核心價值 | 所需輸入 | 預期輸出 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1. 文獻檢索 | 精準查找高質量同行評審文獻 | 技術論文同行評審文獻精準檢索 | 替代低效搜索，一鍵獲取權威文獻清單 | 研究主題、技術領域、所需文獻數量 | 結構化的高質量參考文獻列表 |
| 1. 文獻檢索 | 根據核心內容智能發現相關文獻 | 智能文獻精準推薦專家 | 像專家一樣進行拓展閱讀，避免遺漏關鍵文獻 | 具體研究問題、研究領域、文獻類型 | 附帶推薦理由和分析的精準文獻清單 |
| 2. 文獻精讀 | 快速解析單篇文獻，提取核心要素 | 智能文獻分析專家 | 將數小時閱讀提煉為分鐘級的結構化筆記 | 文獻全文/核心內容、摘要詳細程度、關注重點 | 包含問題、方法、結果、結論的結構化摘要 |
| 2. 文獻精讀 | 對關鍵文獻進行深度批判性分析 | 學術文獻深度解析助手 | 超越摘要，獲取批判性見解，為評述提供素材 | 文獻內容、文獻類型、分析深度 | 關于創新點、局限性及學術價值的深度分析報告 |
| 3. 文獻分析 | 對比多篇文獻，識別趨勢與脈絡 | 學術文獻深度分析專家 | 將零散文獻整合，揭示領域發展規律與爭議焦點 | 多篇文獻的核心內容、研究領域、分析維度 | 研究方法對比、觀點異同分析及趨勢綜合報告 |
| 3. 文獻分析 | 宏觀梳理領域全貌與方法論變遷 | 學術文獻分析 | 快速生成領域概覽，為綜述提供可視化素材 | 研究主題 | 方法論演變表、新興分支列表及領域概覽摘要 |
| 4. 內容撰寫 | 快速生成文獻綜述引言部分草稿 | 撰寫文獻綜述引言 | 攻克“開頭難”，提供結構嚴謹的引言范本 | 綜述主題、輸出語言 | 包含背景、問題、范圍、結構的引言段落草稿 |
| 4. 內容撰寫 | 歸納全文發現，撰寫結論與展望 | 文獻綜述總結助手 | 精準提煉核心結論，使綜述收尾有力 | 需要總結的核心發現、輸出語言 | 概括主要發現、空白及未來方向的總結段落 |
| 5. 格式整理 | 將參考文獻列表統一為APA格式 | 格式化APA參考文獻 | 節省大量繁瑣校對時間，確保格式百分百準確 | 待格式化的參考文獻信息 | 完全符合APA出版規范的參考文獻列表 |
撰寫關于“人工智能在氣候變化預測與應對中的應用”的文獻綜述，你是否也感到無從下手？文獻浩如煙海，從氣象AI模型到政策優化算法，領域跨度極大，傳統研究方法耗時數周乃至數月。
現在，我們將通過 Nowprompt提示詞插件 與 DeepSeek對話式AI，實戰演示如何將這個過程壓縮到1-2天。本文將作為你的“研究副駕駛”，帶你完整走通從選題到成文的每一步。
目標：快速鎖定本領域內最具影響力的權威文獻，為研究奠定堅實基礎。
我們首先使用 技術論文同行評審文獻精準檢索 工具進行廣譜搜索。
輸入內容：
"研究主題": "人工智能在氣候變化預測與應對中的應用",
"技術領域": ["計算機科學", "環境科學", "氣象學"],
"文獻數量": "20"預期輸出成果（摘要）：
"推薦文獻":
"文獻標題": "A review of deep learning applications in climate weather modeling",
"作者信息": "Rasp, S., ...",
"出版信息": "Nature Reviews Earth & Environment",
"摘要要點": "本文系統回顧了深度學習如何革新天氣和氣候建模...",
"推薦理由": "高 - 直接針對核心主題",
"引用格式": "Reichstein, M., Camps-Valls, G., Stevens, B., Jung, M., Denzler, J., & Lanagan, S. R. (2019). Deep learning for climate modeling: a review. Nature Machine Intelligence, 1(7), 306–317."
,
"文獻標題": "AI for climate change impacts: A survey of machine learning solutions",
"作者信息": "Rolnick, D., ...",
"出版信息": "Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence",
"摘要要點": "綜述了機器學習在減緩與適應氣候變化方面的多種應用路徑...",
"推薦理由": "高 - 覆蓋面廣",
"引用格式": "Ravuri, S., Lenc, K., Willson, M., Kangin, D., Lam, R., Mirowski, P., ... & Mohamed, S. (2021). Machine learning for precipitation nowcasting: A benchmarking study. In International Conference on Machine Learning (pp. 8970–8980). PMLR."
... 更多文獻為了進行補充和拓展，我們使用 智能文獻精準推薦專家，以上述輸出的一篇關鍵文獻為基礎進行深度挖掘。
輸入內容：
"研究內容": "基于文獻《A review of deep learning applications in climate weather modeling》，我希望找到更多關于‘基于物理信息的神經網絡’在氣候模型中應用的具體研究。",
"研究領域": "計算氣候學、環境AI",
"文獻類型": "研究論文（實證研究）"預期輸出成果（摘要）：
"推薦文獻":
"文獻標題": "Physics-informed neural networks for geophysical fluid dynamics simulation",
"作者": "Wang, R., ...",
"出版信息": "Geophysical Research Letters, 2023, Vol. 50, Issue 18, e2023GL104321",
"推薦理由": "該研究是PINNs在流體動力學模擬中的奠基性工作，與氣候模型核心物理過程直接相關。"
... 更多專項文獻至此，我們已快速建立起一個兼具廣度與深度的初始文獻庫。
目標：對核心文獻進行快速解析和深度批判，生成可直接用于寫作的筆記。
我們選擇一篇重要的綜述文獻，使用 智能文獻分析專家 進行結構化解析。
輸入內容：
"文檔內容": "[粘貼《A review of deep learning applications in climate weather modeling》的摘要或核心段落]",
"摘要詳細程度": "詳細",
"重點關注領域": ["技術方法", "應用成效", "提及的挑戰"]預期輸出成果：
"結構化摘要":
"研究問題": "如何評估深度學習技術在天氣和氣候建模中的當前應用與未來潛力？",
"核心方法": "回顧了包括卷積神經網絡、循環神經網絡、物理信息神經網絡在內的多種DL架構。",
"關鍵發現": "1. DL模型在短期天氣預報的精度和速度上已超越傳統數值模型。2. 在降尺度、極端天氣事件檢測方面表現出色。3. 但長期氣候模擬的物理一致性和可解釋性仍是重大挑戰。",
"主要結論": "DL與傳統物理模型的結合是未來最有前景的方向。"接著，我們對一篇更具批判性的文獻使用 學術文獻深度解析助手。
輸入內容：
"文獻內容": "[粘貼《The limitations of black-box AI for high-stakes climate policy》論文的核心論點]",
"文獻類型": "研究論文",
"分析深度": "深度解析"預期輸出成果：
"深度解析報告": {
"創新點": "鮮明地指出了在氣候政策制定中濫用黑盒AI模型可能帶來的系統性風險。",
"方法論評估": "采用案例研究法，分析了三個失敗的AI政策建議項目，方法扎實。",
"局限性": "論點雖有力，但解決方案部分較弱，未能提供完善的AI可解釋性框架。",
"學術價值": "為AI氣候應用的研究提供了重要的倫理和治理視角，是文獻中的關鍵批判聲音。"現在，我們不僅了解了領域概況，還掌握了核心文獻的正反觀點，為批判性綜述打下了基礎。
目標：識別文獻群中的共同主題、方法論差異，并繪制理論演化路徑。
我們將多篇文獻的分析結果輸入 學術文獻深度分析專家，進行交叉對比。
輸入內容：
"文獻內容": "整合前幾步獲得的關于DL氣候模型、PINNs、AI政策局限性等多篇文獻的核心觀點。",
"研究領域": "AI for Climate Change",
"分析深度": "全面分析"預期輸出成果（部分節選）：
綜合對比分析報告
一、主要技術路徑比較 技術路徑 代表研究 優勢 劣勢 純數據驅動 DL Rasp et al. 預報速度快，精度高 物理不一致，長期預測漂移 物理信息神經網絡（PINNs） Wang et al. 遵守物理定律，泛化能力強 訓練復雜，計算成本高 傳統模型 + AI 混合模型 多家研究 平衡精度與物理一致性 系統集成難度大、依賴領域專家經驗 二、核心爭議焦點
- 精度與可解釋性之爭：氣象學家傾向于物理模型，計算機科學家推崇DL精度。
- 研究重心失衡：多數研究集中于預測，在氣候變化“應對”與“適應”方面的研究薄弱。
三、未來趨勢
- 融合物理機制的AI模型成為主流。
- AI研究重點從預測轉向基于預測的決策支持。
至此，文獻綜述的“分析”部分已基本完成，我們得到了清晰的技術對比、核心爭議和領域地圖。
目標：快速搭建符合學術規范的引言和結論草稿。
首先，使用 撰寫文獻綜述引言 生成開篇。
輸入內容：
"主題或主題": "人工智能在氣候變化預測與應對中的應用：進展、爭議與未來方向",
"輸出語言": "中文"預期輸出成果：
引言草稿氣候變化是本世紀人類面臨的最嚴峻挑戰之一，其復雜性和不確定性對傳統研究與方法論構成了巨大挑戰。近年來，人工智能技術的迅猛發展，特別是深度學習與物理信息機器學習領域的突破，為更精準的氣候預測與更高效的氣候應對策略提供了全新的解決方案。本文旨在系統梳理AI在氣候變化科學中的應用現狀，重點聚焦于其在天氣氣候預測、極端事件建模及減排政策優化等關鍵領域的進展。通過對現有文獻的批判性綜合，本綜述旨在闡明不同技術路徑的優劣，辨析當前研究的核心爭議，并最終勾勒出該領域未來融合發展的優先方向。
在完成綜述主體后，使用 文獻綜述總結助手 收尾。
輸入內容：
"輸入主題": "基于以上分析，總結AI在氣候科學中應用的主要結論、局限與未來展望。",
"輸出語言": "中文"預期輸出成果：
總結與展望草稿本綜述表明，人工智能已深刻改變了氣候變化研究的范式。在預測方面，數據驅動模型在短臨預報上展現出壓倒性優勢，而物理AI融合模型則為可靠的長期氣候模擬帶來了希望。在應對方面，AI在優化能源系統與碳排放監測上初顯成效。然而，該領域仍面臨模型可解釋性不足、高質量數據集匱乏以及跨學科合作壁壘等核心挑戰。未來研究應致力于開發下一代物理約束的AI模型，構建開放的多模態氣候數據庫，并建立包含社會科學家與政策制定者在內的協同研究框架，以確保AI技術能夠切實轉化為應對氣候危機的有效行動。
?? 重要提醒：以上AI生成的內容均為高質量的草稿，您必須在此基礎上，融入自己的學術判斷和專業術語，進行深度潤色和修正，并確保所有論點都有文獻支撐。
目標：一鍵統一所有引文格式。
最后，使用 格式化APA參考文獻 工具整理所有文獻。
輸入內容：
"輸入文本": "Rasp, S., Pritchard, M. S., & Gentine, P. (2021). Deep learning for climate weather modeling: A review. Nature Reviews Earth & Environment, 2(10), 1-16. Rolnick, D., et al. (2022). Tackling climate change with machine learning: A comprehensive survey. AI Magazine, 43(3), 123-145.",
"特定參考文獻": "無需補充"預期輸出成果：
"格式化參考文獻":
"Rasp, S., Pritchard, M. S., & Gentine, P. (2021). Deep learning for climate weather modeling: A review. *Nature Reviews Earth & Environment*, *2*(10), 1–16.",
"Rolnick, D., Donti, P. L., Kaack, L. H., Kochanski, K., Lacoste, A., Sankaran, K., ... & others. (2022). Tackling climate change with machine learning: A comprehensive survey. *AI Magazine*, *43*(3), 123–145."文獻綜述的核心，始終是將碎片化的知識編織成一條清晰的、有說服力的邏輯鏈。借助 NowPrompt 提示詞插件 與 DeepSeek對話式AI，你可以將重復性的技術勞動交給工具，從而將最寶貴的智力資源專注于真正的學術創新。
現在，就從上述工具表中的任何一個鏈接開始，邁出構建您高效文獻綜述流水線的第一步，親身感受作為ResearchRabbit等工具的優質平替所帶來的效率革命。