论文写作是一场系统性工程。
大多数学生、研究者的痛点并不是“写不出来”，而是“过程混乱”：资料搜集杂乱无章、框架搭建摇摆不定、行文逻辑反复推翻，最终写到一半陷入崩溃。

如果说过去写论文主要依靠个人经验，那么在今天，学境思源，一键生成论文初稿。AI 工具的引入，让我们可以用一种更科学的方式去处理写作任务。与其把 AI 当作“替代写手”，不如将其视为acaids.com。工作流的一部分。

本文提出的 “AI论文写作工作流五步模型”，正是我在多次学术写作实践中总结出来的一套结构化方法。它的目标不是“偷懒”，而是帮助研究者在信息过载与写作焦虑中，建立起清晰的路径，从输入到输出，高效完成一篇论文。

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一、第一步：明确输入边界（Define Inputs）

任何写作都要先回答：我写这篇论文的目的是什么？研究问题在哪里？

很多人会直接对 ChatGPT 说：“帮我写一篇论文”，结果得到的要么空洞，要么不合格。因为输入边界不清晰，输出必然杂乱。

在 AI 工作流的第一步，需要做的不是生成文字，而是构建输入信息库。

具体包含：

1

研究方向与目标

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例如：“我研究的是人工智能在医疗影像诊断中的应用。”

•

明确目标读者：是导师？评审？还是期刊编辑？

2

研究问题的边界

•

问自己：我要解决的核心问题是什么？

•

例如：“深度学习如何提高早期肺癌检测率？”

3

约束条件

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学科规范（APA、MLA、Chicago 引用格式）

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论文体裁（综述、实证、理论研究）

•

篇幅要求

📌 提示词示例：

“我需要写一篇关于‘深度学习在早期肺癌检测中的应用’的论文，请帮我生成研究问题的三个角度：方法、数据、应用场景。”

这一阶段的关键，不是让 AI 输出成文，而是梳理问题与边界。

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二、第二步：知识搜集与整理（Collect & Curate）

写论文的难点在于信息浩如烟海，而研究者往往陷入“看了很多文献，但无法提炼”。

AI 的价值在于：它不是替你读论文，而是帮你整理、分类、比较。

工作流的第二步，可以分为三个子环节：

1

文献综述辅助
ChatGPT 可以帮助总结文献核心观点。
提示词示例：

“请帮我总结近五年关于‘AI辅助医学影像诊断’的十篇英文文献，按方法、结论、局限性分类。”

2

知识结构化

•

AI 可以把杂乱的观点整理成表格。

•

例如：研究方法 | 数据集 | 优势 | 局限性

3

发现研究空白

•

通过对比国内外研究，AI 可以指出“共性—差异—缺口”。

•

这一步往往是选题创新性的来源。

📌 注意：AI 输出的参考文献可能虚构，所以这一步必须结合 知网、Google Scholar、PubMed 做二次验证。

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三、第三步：生成逻辑框架（Build Structure）

论文的骨架决定了写作的质量。
传统写作中，很多人卡在“如何组织文章结构”。在 AI 工作流里，这一步可以大幅提效。

1. 基本大纲生成

提示词示例：

“请根据研究主题‘深度学习在早期肺癌检测中的应用’，生成一份论文大纲，包含引言、文献综述、方法、实验结果、讨论与结论。”

AI 会给出一个学术标准化的框架。

2. 框架细化

进一步要求 AI 给每个章节生成小标题，并解释每个部分的写作要点。

3. 逻辑检查

将生成的大纲再次输入：

“请检查以下大纲是否逻辑完整，是否存在章节重叠或缺失。”

通过多轮交互，最终形成一个严谨的逻辑结构。

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四、第四步：生成初稿与优化（Draft & Refine）

框架确定后，AI 可以承担初稿生成的任务。

1. 分段生成

不要让 AI 一次写完几千字，而是让它逐段完成。

•

例如：先写“引言”800字 → 再写“文献综述”1000字 → 最后写“方法”。

📌 提示词示例：

“请根据以下大纲，写出‘研究背景与意义’部分，约800字，语气正式，符合学术论文风格。”

2. 语言优化

初稿往往生硬或重复，可以要求 AI：

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提升学术语气

•

增加逻辑过渡

•

控制重复率

3. 降重与防AI检测

•

要求 AI 生成“多版本改写”，提升困惑度与突发度。

•

适度引入人类写作特征（非标准表达、草稿痕迹）。

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五、第五步：输出与验证（Output & Verify）

很多人以为初稿完成就结束了，其实最后一步才是真正的“学术写作”。

1. 引用与参考文献

•

AI 给的引用大概率是虚构的，必须自己在知网、Google Scholar 中查证。

•

建议配合 Zotero、EndNote 管理文献。

2. 格式与规范

•

检查引文格式是否符合期刊/学校要求（APA、MLA 等）。

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校对摘要、关键词、标题页。

3. 数据与结果验证

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如果涉及实证研究，AI 只能生成代码框架，必须自己跑实验验证。

4. 最终审稿

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自己检查逻辑一致性。

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可以请导师或同学二次审阅。

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六、复盘与启示

整个五步模型下来，我得到的启发是：

1

AI的价值在于“过程加速”，而不是“结果替代”
它能帮你节省 60% 的资料整理时间，减少 50% 的大纲纠结时间，但无法替你做最后的学术判断。

2

输入决定输出
高效的思维方式需要特别强调“定义问题”。输入边界越清晰，输出越可用。

3

人机协作是未来写作的新范式
写论文已经不是“单打独斗”，而是“人类 + AI”的协作过程。未来的研究者，必须学会把 AI 纳入工作流，而不是抗拒。

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七、总结

AI论文写作工作流五步模型 可以概括为：

1

明确输入边界

2

知识搜集与整理

3

生成逻辑框架

4

初稿生成与优化

5

输出与验证

这套方法的优势在于，它既保证了学术规范，又充分利用了 AI 的效率提升作用。

对于每一位写论文的人来说，ChatGPT 不是捷径，而是一种新的工具。如果你能掌握这套工作流，你会发现：

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写论文不再是毫无头绪的熬夜

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而是一个可复制、可迭代的流程

写作本身，是思维的呈现。AI 只是帮我们把思维更快、更高效地落到纸面上。

未来的学术竞争，不是“谁会写”，而是“谁能更好地整合 AI + 人的能力”。