要撰写一篇综述性论文，从确定主题到最后的初稿优化，可能很多同仁会遇到比较多的困难，但核心且较复杂的困难一般集中在四个关键环节，即文献处理、逻辑构建、深度分析、引用规范。在文献处理方面，领域内的文献量庞大，不仅筛选耗时费力，还可能遗漏最新研究或跨学科成果；逻辑构建上，往往容易陷入文献堆砌，因缺乏清晰主线串联，从而导致章节间逻辑断裂；而在深度分析层面，则由于对研究成果缺乏批判性评价，难以提炼出领域内的研究空白与争议焦点；引用规范上，不同期刊的格式要求不同，手动整理又容易出现漏引、错引的问题。
针对这四个关键环节，七哥教大家利用AI，如GPT-5.1 Thinking模型来进行辅助克服，精准突破每个环节的痛点，轻松提升综述论文的写作质量与完成效率。
选择GPT-5.1 Thinking模型的原因，是因为GPT-5系列升级之后它作为推理模型，具备强大的多任务适配以及深度逻辑推理能力更容易理解文本，且处理这些复杂任务会更持久，输出内容质量更优。
1、文献处理
传统做法一般是先明确研究主题关键词和检索范围后，再去各大文献数据库进行检索；逐篇浏览文献的标题、摘要进行初步筛选，标记出高相关的文献；标记好后建立分类表格对这些核心文献进行分类，最后精读核心文献，记录下研究目的、方法、结论等关键信息。
不过在文献数量多且杂的情况下，手动进行检索、筛选、分类、阅读会浪费不少时间，这个时候就可以利用AI在这四点上来进行辅助。
GPT-5.1Thinking模型已经能搜索到真实可用文献，所以可直接利用它来进行文献检索，提示词如下。
提示词（文献检索）：
请基于研究主题【研究主题】，在主流学术数据库（包括 Google Scholar、PubMed、Semantic Sc
