如何用AI从0到1完成一篇SCI综述

摘要

AI可以参与SCI综述的选题、检索设计、证据整理、结构搭建和语言优化，但不能替作者执行检索、核验文献或判断证据。本文提供一套从研究契约到投稿前检查的完整工作流，并附带可复制的AI指令模板。

导语

很多人第一次用AI写SCI综述，会直接输入：“请帮我写一篇关于某个主题的SCI综述，并附上参考文献。”几分钟后，一篇看起来结构完整、语言流畅的文章就出现了。

但语言流畅不等于证据可靠；参考文献格式完整，不代表文献真实存在；文章分成几个章节，也不代表它完成了规范的综述研究。真正从0到1完成一篇SCI综述，需要建立一条可以回溯的证据链：研究问题→检索记录→文献筛选→证据矩阵→主张地图→正文→引用核验。

开始检索前，先判断准备写的是叙述性综述、系统综述还是范围综述。叙述性综述适合解释领域机制、争议与空白；系统综述适合回答边界清晰的问题；范围综述适合梳理概念、证据类型和研究分布。

不能先写完正文，再根据文章外观决定综述类型。系统综述需要预先规定检索、筛选、评价和综合方法；范围综述强调证据版图；叙述性综述也需要说明检索边界、选择逻辑与局限。

AI指令模板我准备撰写一篇关于【主题】的SCI综述。请分别分析叙述性综述、系统综述和范围综述是否适合这个问题。按照研究目的、问题范围、检索要求、筛选要求、证据评价、综合方式和最低交付物进行比较。不要替我直接决定，列出仍需人工确认的信息。

确定综述类型后，不要立刻写正文。先写清研究问题、目标读者、核心概念、证据范围、纳入标准、排除标准、时间与语言范围、综合方式以及最终交付物。

研究契约的作用，是防止检索过程中不断改变问题。不能确认的内容应明确标注“待人工决定”，而不是交给AI自行补充。

AI指令模板根据我的初始主题【粘贴主题】，生成一份综述研究契约草案，包括暂定标题、研究问题、目标读者、核心概念、证据范围、纳入标准、排除标准、时间范围、语言范围、综合方式、预期表格和图片。无法确认的内容统一标注【待人工决定】，不要自行补充事实。

比较近期相关综述与方案的研究问题、综述类型、目标人群、检索截止时间、证据范围、主要结局、综合方法和局限。

如果近期已有高质量综述回答相同问题，可以考虑更新检索、缩小人群、改变综合轴或解决方法缺陷。找不到真实差异时，不应靠改标题制造创新。

AI指令模板我将提供近期相关综述的标题、摘要、检索截止时间和研究范围。请制作新颖性比较表，只使用我提供的信息。无法判断的位置标注【待核验】，不得自行补充文献。

AI适合拆分核心概念、扩展同义词和缩写、区分主题词与自由词，并生成不同数据库的检索草案。

但数据库名称、检索日期、限制条件、结果数量和导出文件必须来自作者真实运行。AI生成的检索式只能标注为“检索草案，尚未执行”。

AI指令模板根据研究问题【粘贴问题】，拆分核心概念，列出主题词、自由词、常见缩写和拼写变体。分别生成PubMed和Web of Science检索草案。不要填写检索日期和结果数量，所有未执行检索统一标注draft_not_run。

检索完成后，需要合并结果、识别重复记录、完成标题摘要筛选、获取全文、完成全文筛选并记录排除理由。所有数量都必须与真实记录一致。

AI可以协助整理可能重复的题目和排除理由，但不能冒充第二名独立筛选者，也不能虚构双人筛选、一致性或PRISMA流程数据。

不要把几十篇PDF直接交给AI自由总结。每篇文献应记录研究设计、研究对象、样本、暴露或干预、比较、结局、核心发现、不确定性、调整因素、局限、原文位置和核验等级。

如果只查看摘要，就只能提取摘要能够支持的信息。精确方法、亚组结果、局限和具体数字通常需要全文核验。

AI指令模板我将提供一篇已经人工阅读的文献摘录。请只根据摘录整理证据卡，包括研究设计、研究对象、样本、暴露或干预、比较、结局、主要发现、局限、原文位置和核验状态。不得补充摘录之外的信息，缺失字段填写【未提供】。

把准备写进正文的每个重要观点列出来，并匹配支持证据、冲突证据、适用人群、主要局限和核验状态。没有来源的观点标注【SOURCE NEEDED】。

这一步可以避免AI把研究观察、作者解释、可能机制和临床建议混在一起。观察性研究通常支持“相关”“预测”或“伴随”，不能自动写成“导致”。

AI指令模板根据我提供的证据矩阵，为准备写入正文的每个主张匹配支持证据、冲突证据、适用人群、主要局限和核验状态。不得引入矩阵之外的文献。没有来源的观点标注【SOURCE NEEDED】，证据不足时给出更谨慎的表述。

只有证据矩阵和主张地图完成后，才进入正文起草。更稳妥的方式是逐节、逐段生成，而不是一次生成整篇文章。

每段只承担一个任务：提出边界明确的主张，比较一致与冲突证据，解释研究设计或人群差异，并陈述当前不确定性。

AI指令模板只能使用我提供的证据矩阵和主张地图撰写本段。先提出一个边界明确的观点，再比较支持与冲突证据，分析差异可能来自哪些研究设计、人群或测量因素，最后说明不确定性。不得补充矩阵之外的作者、数据、DOI或结论。

AI生成的参考文献不能直接使用。需要核对作者、文章标题、期刊、年份、卷期页码、DOI或PMID，并检查是否存在更正、关注声明或撤稿。

引用核验包含两个层面：文献身份是否真实，以及文献内容是否直接支持对应主张。

核对标题、摘要与正文范围；检查检索是否需要更新；核对筛选数量、表格、正文和参考文献；确认重要主张都有来源；保留不确定性；检查目标期刊格式和AI披露要求。

AI适合拆解问题、组织检索概念、规范证据字段、比较研究差异和优化表达。不能交给AI的是虚构检索、编造筛选数量、猜测文献内容、补造DOI或为不存在的数据生成结论。

一篇可靠的SCI综述，不是从“写得像论文”开始，而是从边界清楚的问题、真实执行的检索记录和可回溯的证据矩阵开始。

AI负责提高整理与表达效率，作者负责检索执行、证据判断、引用核验和最终结论。

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