影视飓风揭秘了肯尼亚的代写江湖，但 99% 的人忽略了那个住海景房的高级写手 Teriki。🏠
他无意中道破了 AI 写作的最高心法：AI 输出的质量，严格正比于你投喂信息的密度。
把 AI 当生成器，产出的是垃圾； 把它当高密度信息的处理器，它就是黄金。
深受启发，我用 NotebookLM + Deep Think，构建了一套真正“去幻觉”的论文写作工业化闭环。👇

1⃣前言
这两天，影视飓风那支《带着100万...我们去了论文代写聚集地》的视频彻底火了。大众的目光都被肯尼亚贫民窟里庞大的“论文代写产业链”所吸引，2.5美元的廉价劳动力、流水线般的学术欺诈。
但在所有人都把目光盯着猎奇的产业链时，我却在一个细节上停住了。

视频里有一位住在海景房、拥有直接客户的高级写手 Teriki。他和那些在小作坊里拼命内卷的廉价写手完全不同。

当被问到他是如何用 AI辅助论文写作时，他的工作流正好和我一直推崇的不谋而合。如下图所示：

“首先，我从不直接用 AI 来生成文章。我只会让 AI 给我推荐课题、相关且学术上可信的资料。我会逐字阅读重要资料……只有当我确保理解了这个课题，我才会开始写作。”
那一刻，我意识到：这位肯尼亚的写手，比我们身边 90% 的 AI 爱好者更懂 AI 的本质。

他无意中道破了 AI 论文写作的最高心法：AI 输出的质量，严格正比于你投喂信息的密度。

如果你只把 AI 当作生成器，它是廉价的枪手，产出的是垃圾；

如果你把它当成整理高密度信息的处理器，它就是最强的研究助理，产出的是黄金。

今天，结合我多次用 Gemini / ChatGPT 撰写了几十篇法律文书和爆款长文的经验，我想借着影视飓风的这个视频，拆解一套真正适用于深度论文写作的“高密度信息工作流”。

这套方法的核心，不是教你如何偷懒，而是教你如何做“人工 RAG（检索增强生成）”。 2⃣第一阶段：采集与备料，拒绝“通用语料库”的瞎编

很多人用 AI 写论文最大的误区，就是直接问 Gemini / ChatGPT：“帮我写一篇关于 XXX 的文献综述”。

这时候，AI 调用的是它肚子里“通用语料库”的存货，大概率会给你编造出不存在的作者和论文（AI 幻觉）。

正如真正的论文写作，第一步必须是“高密度的信息采集”。这里我有两把武器：

1. 泛读与线索发现：Google 搜索 AI 模式
对于网上公开的论文、政策文件或新闻报道，Google 搜索 AI 模式是最好的入口。 它的核心优势是“所见即所得”。
点击引用链接，可直接跳转高亮原文。这能帮你快速筛选掉那些营销号的垃圾信息，找到真正有价值的期刊或官方通报来源。如下图所示：

2. 深度学术检索：NotebookLM 强大的来源搜索
很多人只知道 NotebookLM 是一个学习神器，也是一个 PPT生成神器，却不知道它也是个论文文献检索神器。

在来源处，你可以直接使用其背后的搜索能力（甚至开启 Deep Research 模式），它的数据源涵盖了 Arxiv、Google Scholar 等高质量学术库，可以说它信息密度本身就很高。

这意味着，你不需要自己去一个个前往论文网站，筛选和下载论文，而是直接在 NotebookLM 里就能把相关的学术资源捞进来。

如下图所示，我使用了 Deep Research 模式，它不但给我生成了一个报告，还提供了15篇文献，我只需点击“导入”即可将其加入进来，作为对话的语料。
3. 兜底大招：手动 RAG（Manual RAG）
如果以上工具都找不到你想要的特定领域文献（比如知网的付费论文、特定年份的内部数据），请务必亲自动手。
前往知网、Arxiv、各大期刊官网，手动下载 PDF，将其导入到 NoteBookLM，让其辅助你阅读和理解文献。

这时，你千万别嫌麻烦。 正如影视飓风视频里的 Teriki 一样，只有经过你亲手筛选（强相关和弱相关文献）、下载、确认过的高信度文献，才是喂给 AI 的特供有机食材。
这一步的若偷懒，后续 AI必定生成“屎山”。