注：本文基于对 B 站博主「糖果果的未来要发光」分享的教程《AI 写论文避坑指南！不惧查重｜全网最全 DeepSeek 科研应用：手把手教你高效科研！》的学习，对秘塔 AI 工具进行了实操验证并完成内容撰写。在此特别致谢「糖果果的未来要发光」的经验分享！

原视频链接：AI写论文避坑指南！不惧查重｜全网最全DeepSeek科研应用：手把手教你高效科研！_哔哩哔哩_bilibili

一、输入检索关键词

        经实际搜索测试确认，秘塔 AI可满足于科研检索的使用，因此本文将以秘塔AI为例进行分享。

        秘塔AI官方网站：秘塔AI搜索

        这里提供一个机器人技术检索案例，需要研究机器人关节柔性建模：

        1、输入梳理机器人关节柔性建模的学术方法及最优技术路线；

        2、点击“长思考”功能；

        3、点击研究”按钮；

        4、点击确认，AI开始独立思考。

        其工作流程涵盖问题拆解、信息检索及结果总结。作为AI Agent，它具备规划与问题拆解能力，并能开展深度检索。等待数分钟后，它已读取200多篇引用的链接文章，且点击即可查看信息来源。观察右侧内容，每项均呈现其规划与思考过程—它将每个问题拆解后最终给出答案，内容详尽且全面。

二、获取检索内容的核心观点

        进一步追问，例如“生成Markdown格式的思维导图”。秘塔AI会基于前述内容自动筛选，保留文献中关于建模方法、控制策略、实验验证及前沿技术的核心观点：

三、将核心观点转换为思维导图

        将Markdown格式内容保存为.txt文本文件，同时另存为.md格式，随后导入Xmind绘制思维导图，以此直观呈现文献的技术路线与研究逻辑：

四、其他

        还可进一步追问，例如“推荐几篇研究机器人关节柔性建模的博士论文”。等待一分钟后，它已提供3篇博士论文，点击即可查看PDF原文。观察右侧内容，其中一篇为Technische Universität München（慕尼黑工业大学）Erfan Shahriari的博士论文《Passivity-Based Force/Motion Planning and Control for Tactile Manipulation》，该论文第55页确实有对机器人关节柔性的分析：