处理复杂调研资料的核心并非简单堆砌信息，而是要构建一条可验证、可追溯、可复用的逻辑链条。Skywork 的定位非常清晰——它不只是帮你整理材料，而是将分散的线索串联成一条清晰的主线。

先说几个关键判断：如果你只是随意输入几个关键词，最终得到的答案往往流于表面、缺乏深度。想要真正用好这个工具，必须掌握以下四个核心环节。

利用深度研究模式精准定位学术缺口

打开 Skywork 网页端，首先找到右上角的“Deep Research v2”开关并启用，然后输入你关心的具体问题。关键原则是：问题越精准，获得的答案越具参考价值。

• 举例说明：“教育技术领域近五年高被引实证研究中，尚未测量的教师AI使用焦虑维度有哪些？请按认知负荷、伦理担忧、职业替代三类归因，并标注每条结论对应论文标题与DOI。”——这种提问方式，远比笼统地问“有哪些研究方向”更高效。
• 有一个细节需要特别留意：务必勾选“溯源开启”选项，否则返回的结果不包含DOI和原文链接，在学术写作中无法直接引用。
• 构造问题时，建议明确时间范围、文献类型和归因维度。泛泛地问“有哪些方向”，得到的答案也一定是模糊的。

上传长文档并自动提取结构化结论

当你需要处理50页的PDF白皮书或政策汇编时，操作上需注意几个关键点。首先检查本地配置是否支持长文本处理：

• 确认 desktop 版 config/system.json 中的 max_context_length 参数是否 ≥ 32768，否则文档后半部分内容可能被截断；修改后需要重启主进程生效。
• 在设置的高级选项中，建议启用【长上下文缓存】功能，否则模型在滑动窗口时会丢失前序语义，导致跨页逻辑追踪无法实现。
• 推荐使用资源管理器右键菜单中的【用Skywork深度解析】功能——该功能会自动识别章节层级、图表编号锚点和参考文献的交叉引用关系，比手动上传更加可靠。

生成附带来源锚点的综述段落

文献综述最怕什么？最怕“伪综述”——看似引用大量文献，实则逻辑断裂、出处模糊。Skywork 的核心优势在于，它可以强制保留作者、年份和原文语句，确保每处引述都清晰可查。

• 输入指令时可以说：“从已上传的12篇文献中，提取关于‘学生AI依赖度测量工具’的三类分歧观点，每类观点必须包含一句原文引述+作者+年份+页码。”
• 系统会回溯原始PDF中的具体文字位置，不做改写或概括，仅对对比关系进行提炼与熔合。
• 输出结果可以直接粘贴到论文中，所有引述都附带定位信息，后期核对和校稿更加便捷高效。

通过多模态理解弥补文献盲区

大量关键信息隐藏在图表、流程图和对比表格中，纯文本检索往往会遗漏近一半的线索。Skywork v2 的 MM-Crawler 技术能够过滤掉65%的视觉噪音，精准抓取财报曲线、实验热力图、政策对比矩阵等非文本要素。

• 上传含图论文后，可以直接提问：“图4中横轴为‘干预周数’、纵轴为‘课堂应答率’的折线图，其拐点出现在第几周？该拐点在原文哪一段被解释？”
• 模型会定位图表语义标签和正文解释段落，实现图文互证，有效避免“看图说话”式的误读。