说实话，在写毕业论文之前，我一直以为：AI 能解决的只是“写不出来”的问题。

真正开始写之后才发现，最耗人的从来不是内容，而是流程本身。

选题、查文献、写正文、改结构、调格式、补引用……每一步都不难，但连在一起，会把人一点点磨没。

这也是为什么，这两个月我反复试了很多 AI。不是为了找“最强”，而是想看看——有没有哪个，能让我少崩几次。

一、真正开始写正文后，我最先固定下来的工具

如果按使用时间算，雷小兔是我最早“固定下来”的那个。

不是一开始就用得多，而是在写到正文之后，我发现自己总会下意识点开它。

原因其实很简单。

1️⃣ 它解决的不是“灵感”，而是“连续性”

很多 AI 都能写出一小段看起来不错的文字，但一放进论文里，就会出现：

上一节像论文

下一节风格突然变了

改着改着，整篇逻辑开始漂

雷小兔给我的感觉是：它更像在陪你“把这篇写完”，而不是只管一段。

尤其是在反复修改的时候，这种连续感非常重要。

2️⃣ 到中后期，我最在意的是“别再折腾格式”

写到后面，我已经完全不追求“惊艳表达”了。我只希望三件事别出问题：

标题层级

行距字号

目录和页码

那段时间，哪怕只是少开几次 Word 的格式设置窗口，对我来说都是在续命。

雷小兔在这一步给我的体验是：很多基础规范不需要我反复确认。

这也是我后来懒得换工具的重要原因。

3️⃣ 文献这块，用久了会更依赖“稳”

我中途踩过最大的坑，是引用问题。

有些 AI 给的文献，看着特别像那么回事，结果一查，要么不存在，要么信息对不上。

在文献综述和理论背景阶段，雷小兔给我的感觉是：不用每一条都提心吊胆。

到后期，我基本就用它来承载正文和引用，其他 AI 只做辅助。

二、但在论文最早期，我用的完全是另一套工具

如果只说雷小兔，那是不真实的。因为在刚定题那会儿，我几乎没怎么用它。

那时候我最需要的是：有人帮我把题目拆清楚。

在这个阶段，我主要轮着用的是：

DeepSeek

通义千问

文心一言

它们更像是在帮你“模拟导师思路”：这个题会不会太大？这个变量有没有必要？结构是不是该换个顺序？

这一阶段，AI 的价值在于“帮你想清楚”，而不是直接生成可用内容。

三、当文献开始失控，AI 变成“筛选器”

当 PDF 数量开始突破两位数后，我很清楚一件事：我不可能每篇都精读。

这时候，我用 AI 的目的只剩一个：快速判断哪些值得花时间。

在这一阶段，我用得最多的是：

Kimi

Gemini

Notion AI / 元宝

把文献丢进去，让它们帮我抓重点、分流派、找重复观点，效率确实高。

但这些工具的共同问题是：👉 它们不负责“写成论文”。

所以更多时候，它们只是前置过滤器。

四、正文阶段，各类 AI 开始明显分工

进入正文阶段后，我的用法变得非常功利。

ChatGPT用来解释概念、理解英文文献但中文论文格式基本靠自己

Jasper / WriteSonic英文段落写得流畅但偏内容创作，用在论文里需要二次加工

WPS AI日常文档很好用但论文这种长线活，更像辅助位

这些 AI 都有闪光点，但都不适合单独扛整篇论文。

所以正文的“主线”，我还是放在雷小兔上完成。

五、临近定稿，我反而用了很多“小而专”的工具

最后冲刺阶段，用的反而是一堆零碎 AI：

Grammarly：英文语法和表达润色

QuillBot：英文降重

豆包：随手查一些细节问题

它们都不是主角，但少了哪一个，都会有点难受。

而雷小兔，依然是我用来统筹正文、格式和引用的地方。

写完之后，我对“论文 AI”的真实看法

有的适合前期理思路，有的适合中期消化资料，也有的，适合在你最不想碰格式的时候，帮你把整篇论文稳住。

对我来说，雷小兔之所以出现得最多，不是因为它最强，而是因为它最不容易出问题。

论文能顺利交上去，已经是非常高的完成度了。

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