文献找了不少，真正开始写综述，还是容易卡住。
每篇论文讲了什么，都能说上几句。可要把它们放在一起，讲清楚不同方法有什么联系、各自解决了什么问题，就没那么顺了。
这次，我在 WorkBuddy 里跑了一遍文献综述Skill，选题是音频分类与识别。下面直接看它写出来的稿子。
01｜先把成稿放出来
最后拿到的文章叫《音频分类与识别研究进展：2023—2026》。
正文围绕 11篇代表性论文展开，其中7篇会议论文、4篇期刊论文。稿件标注的检索截止日期是2026年10月15日。
摘要、关键词、正文和参考文献都在。文章从研究范围写起，分章节讨论几类方法，后面还有研究对比、后续方向和局限说明。
拿到手的已经是一篇完整的综述稿，可以顺着读，也能继续改。
02｜论文之间，能不能接得上？
读这份稿子时，我主要看了正文怎么衔接。
比如音频与文字结合的那一节，前面介绍了利用文字描述来识别声音的方法，后面接着讨论：背景声混进来以后，识别效果会怎样？
两项研究放在一起，就能看明白：模型已经能按文字描述识别声音，但背景一变，准确率还是可能下降。
前一项工作展示了方法的能力，后一项补充了它在复杂环境下的问题。这一节读下来，能看出为什么要把这两篇论文放在一起。
类似的处理，也出现在结果比较里。文中把单个模型和多个模型一起给出的分数分开讨论，还提醒读者，有些训练时间是在不同显卡上测出来的，不能直接算成同一硬件下的加速效果。
这些条件交代清楚，才能知道表里的数字到底说明了什么。
03｜读完正文，还有一张对比表
正文第7节放了一张研究对比表，把几类方法的代表论文、主要思路、优势和限制放在一起。
先看这张表，再回头读对应章节，会方便一些。尤其是刚接触这个方向时，不用一开始就钻进每篇论文的细节。
第8节接着讨论后续可以研究什么。
比如模型压缩。前面讲了怎样让模型变小，后面就继续追问：放到具体设备上，运行到底快不快？算上声音采集、特征处理和等待输出的时间，还能不能满足实际需求？
背景声那部分也一样。既然背景会影响识别，就需要进一步看不同背景、多个声音重叠时，模型还能不能保持稳定。
这些问题都能接上前面的分析。准备选题或设计实验时，可以顺着这些地方再去找文献。
04｜LitReview这个综述Skill，负责什么？
第一次接触 Skill，可以把它理解成一份给AI的任务说明。
这次用WorkBuddy运行任务，LitReview则把写综述的步骤提前规定好：确定主题和范围，查找、筛选和阅读论文，再比较不同研究，完成正文。
它还要求最终交付完整综述和参考文献，不能只给一份目录或几张表格就算完成。
自己测试时，可以参考这段提示词：
请使用 lit-review，围绕【研究主题】完成一篇文献综述，重点回答【核心问题】，文献范围为【时间范围】。
按照 Skill 的流程查找、筛选和阅读文献。按研究问题或方法类别组织正文，不要逐篇拼接摘要。
交付完整综述和参考文献。没有拿到全文、没有核实的内容，请明确说明。
05｜这篇综述质量怎么样，怎么改才能投稿？
整体来看，稿件主线清楚，能把不同研究放在一起分析，也注意到了实验条件对结果的影响，有了继续打磨的基础。
后续可以先聚焦主题、补齐关键文献，回到原文核对方法、结果和引用，把重点章节写得更充分。
再突出自己的分析，讲清楚相比已有综述，这篇文章多解释了什么。最后根据目标期刊，调整篇幅、图表和参考文献格式，逐步完善成投稿稿件。
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