用户访谈与写作实践

本文整理四位同学的访谈和一次个人写作实践，记录文献综述的实际做法、修改困难，以及由此形成的产品设计考虑。

一、访谈背景

产品探索初期采用六阶段工作流：提出研究问题、上传文献、确定研究框架、审核证据、比较文献、生成提纲，核心是让生成内容能够追溯到原文。

本轮围绕“学生实际写综述时，最需要解决什么问题”开展了四位同学的访谈，并结合一次个人论文写作实践，观察从文献搜集到正文修改的完整过程。

访谈中的关注点主要集中在写作效率、逻辑组织，以及文献如何联系自己的研究。实际写作中，看到初稿后再逐步明确要求，也是形成可用正文的重要过程。

二、四位同学的访谈

2.1 同学一：参考已有综述，自己改更直接

这位同学主要自己写。他会先找与研究相关的论文，再参考其中的文献综述，借鉴后进行修改。

谈到不使用 AI 的原因，他认为来回对话、反复解释修改要求比较费时间，不如自己直接处理。他也明确表示，担心 AI 产生虚假信息并不是主要原因。

观察：他的选择标准是能否更快得到合适的文字。已有论文提供了具体的结构和表达参考，自己修改更可控。对这类用户，产品首先要降低操作和沟通成本。

2.2 同学二：AI 能写初稿，逻辑和研究联系需要反复调整

这位同学会把文献摘要整理到文档中，再交给 AI 生成初稿。他认为这种方式方便，也认为现有工具基本能满足需要。

他遇到的问题主要有三类：引用格式不符合要求；内容容易逐篇罗列；文献之间以及文献与本文之间的逻辑联系不够好。

修改时，他会自己处理能改的部分，也会给 AI 提供顶刊范文，再提出细致要求，一步一步调整。一篇综述大约需要两三个小时。

观察：生成初稿已经比较容易，后续工作集中在把文献介绍组织成围绕研究问题的论述。范文和详细指令是他引导 AI 的主要方式。

2.3 同学三：分类生成后，自己修改一次就能用

这位同学使用豆包辅助写作。他先在知网查找参考文献，再让 AI 将文献分成三到四个模块，并按指定的段落形式生成内容。

他觉得现有 AI 已经可以用于写文献综述，通常自己修改一次就差不多了。刚开始使用时，他对照过文献摘要，觉得内容基本准确，后来便继续沿用这套方式。

观察：对于要求较明确、现有流程顺畅的用户，额外的审核和整理步骤可能增加负担。产品需要让用户快速完成任务，并在需要时提供辅助。

2.4 同学四：难的是抓住核心，并说明与本文的关系

这位同学也使用 AI。他会把已经完成的论文正文或基本建立好的博弈模型，与参考文献一起交给 AI 写综述。

他觉得文献评述需要一直改，主要是难以抓住核心，也难以提炼相关研究与本文的关系。他希望从已有研究自然引出研究不足、问题的重要性，再衔接自己的工作。

但当某一版不满意时，他也不一定能立即说清楚应该怎么写，而是在不断修改中逐渐找到满意的表达，最后再自己修整。

观察：初稿和修改也在帮助用户形成想法。用户需要具体文本来判断方向是否合适，因此产品应支持边看边调整，让每一轮修改都更容易推进。

三、访谈中的共同点与差异

四、个人写作实践

4.1 研究任务与过程

本次实践使用正在撰写的论文，主题为高价值二手交易中的平台双边收费、卖家凭证投入与消费者战略等待。模型已经基本建立，综述的任务是整理理论依据并说明研究定位。

最初手动查找文献，因搜集不够顺利，转而使用 AI。随后按平时的写作习惯，将题目、摘要、关键词和参考文献整理成 Word，再生成初稿并优化为正文。这部分大约花了一个小时。

阅读正文后，又进行了两轮有针对性的修改，最终得到可以手工收尾的版本。

查找文献 → 整理摘要与参考文献 → 生成初稿 → 优化正文 → 调整结构与衔接 → 手工收尾

4.2 第一轮修改：调整开头和评述位置

正文开头使用了“构成本文研究的理论起点”这类表达，模板感较强。同时，每个小节都会讨论与本文的关系。期望的结构是前面集中梳理相关研究，最后统一评述。

将此前未明确的写作偏好具体化后，AI 删除了模板化开场，并把本文定位集中到了最后一节。

4.3 第二轮修改：补回自然的主题引导

第一轮调整后，各节直接从某位作者的研究开始，衔接比较突兀。下一轮要求先交代该节讨论什么，再自然引入相关文献。

进一步明确要求后，AI 增加了主题引导和段落衔接，同时保留了最后统一评述的结构。这一版基本达到使用要求，可以手工调整后放进论文。

4.4 修改过程中发现的来源问题

材料整理阶段，有一篇文献被标记为原摘要尚未核实。后续修订时，这个标记丢失，正文直接使用了对该文献的概述。提醒后，AI 恢复了说明，但把核实过程也写进了论文正文。

这一变化提示，来源的核实状态需要随着修改保留下来，并以适合写作的方式呈现。可考虑在编辑侧栏提示待处理来源，使核验信息与正文各有位置。

4.5 实践发现

写作要求是在阅读具体文本后逐步清晰的。两轮修改明确了三个要求：开头直接但要有主题引导、文献介绍需要衔接、本文评述集中到最后。

借助对话将这些感受转成具体修改要求后，AI 能够继续推进任务。值得探索的产品能力是帮助用户表达意图，并在后续修改中保留已确认的要求，减少改好一处又影响另一处的情况。

五、对产品设计的影响

5.1 先看初稿，再调整要求

初始方案要求先确认框架、审核证据，再生成提纲。访谈与实践中，用户往往需要先看到正文，才知道结构和内容是否合适。因此，Lito 采用以对话和正文为主的操作方式，用户明确问题与材料后即可开始，再继续补充要求。

5.2 支持连续修改

个人实践先调整评述位置，再补回主题引导，两轮要求都需要保留。这对应 PRD 中的连续修改需求：新要求生效后，检查原有结构、事实和引用是否仍然完整。

5.3 围绕研究问题比较文献

两位同学提到难以抓住核心、建立逻辑和说明与本文的关系。因此，比较和综述需要结合用户的研究背景，交代各篇的具体发现、条件和相互关系。

5.4 在需要时查看原文

用户可以点击引用查看依据，再回到正文继续修改。个人实践中丢失的未核实标记，也形成了来源状态的设计需求：在来源查看处保留状态，避免核验说明混入正文。

5.5 记录实际采用情况

有人修改一次即可使用，也有人需要反复调整。试用记录保留用户采用的段落、手工修改和重复说明的要求，同时检查事实与引用。

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