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ResearchRabbit 把文献发现做成一张可交互的网络图：给它几篇种子论文，它会推荐相关文献、共同引用关系密切的作者，以及这些作者的新作。收藏可以组织成多个集合，支持共享与协作。
它不生成文字结论，也不做摘要，价值在于“关系的可视化”。对一个陌生领域，先看谁和谁一起被引用、哪些团队持续发表，比逐篇读摘要更快建立地图。
- 资源类型
- AI 搜索与研究
- 适合人群
- 科研
- 主要领域
- 引文网络 · 文献跟踪 · 协作
- 访问方式
- 免费使用；需注册账号
01典型流程
第一步，用三到五篇代表性论文建立种子集；第二步，查看“相似文献”与“共同作者”推荐，逐批加入；第三步，按主题拆成子集合，标注阅读状态；第四步，订阅作者与关键词，接收新发表提醒。
集合可以分享给合作者，适合课题组共同维护一份领域文献库。
02判断推荐质量
推荐基于引文与元数据，对新兴主题和 negative results 不敏感。若发现推荐长期集中在少数团队，说明种子集偏窄，需要补充其他学派的代表作。
03局限
以英文文献为主，中文期刊覆盖有限；元数据依赖 OpenAlex 等开放源，部分记录存在作者重名或机构错误。
04与文献管理工具配合
在 ResearchRabbit 里筛出的文献可以导出为 BibTeX 或 RIS，导入 Zotero、EndNote 后统一去重与补全元数据。推荐的分工是：用图谱做发现与扩展，用文献管理工具做存储与引用，最后在写作软件里插入引文。
定期清理集合，把已读完、已引用、待跟进分开标注。否则几个月后集合会膨胀到无法使用，图谱推荐也会被无关文献带偏。
