用 Refly 自由画布从零写出一篇完整文档

写一篇有信息量的文章，难点往往不在「写」，而在写之前的资料收集、思路发散和素材整理。这些动作通常散落在搜索框、笔记软件、聊天窗口和文档编辑器之间，来回切换会打断思路。Refly 的做法是把它们收进同一块自由画布：你在画布上不断提问、添加素材、开新的对话分支，最后把有用的回答直接插入文档，形成一篇成稿。它适合需要围绕一个主题做调研再产出文字的人，比如写技术解读、产品分析、架构说明或行业综述的作者与内容团队。

下面按实际操作顺序走一遍完整流程，从注册登录到生成文档，每一步都说明在哪个位置做什么、会产生什么结果。

准备工作

Refly 提供云版本，也有社区版本可以自行部署，两条路径的前置条件不同，先确认自己走哪一条。

使用云版本

一个可用的邮箱账号，或者 Google、GitHub 账号用于第三方授权登录。
能正常访问 Refly 应用的浏览器环境。Refly 另外提供 Chrome 插件，用于在浏览网页时把内容送进画布，需要的话可以一并安装。
不需要自己准备模型密钥，云版本开箱即用。

使用社区版本或私有部署

需要具备部署环境与基本的运维能力，按部署指南完成安装。
如果希望使用本地模型，可以通过 Ollama 集成接入，具体配置项以部署文档和官网当前信息为准。
社区版本的功能范围与云版本可能存在差异，涉及配额、可用技能、模型选择的部分，请以官网当前信息为准。

先想清楚要写什么

画布上的每一次提问都会留下一个节点，主题越明确，节点树越不容易发散成噪音。开始之前先用一句话写下目标，例如「写一篇介绍某个新发布模型技术原理的文章」。这句话会成为你后续所有提问的锚点。

操作步骤

第一步：注册或登录

打开 Refly 应用，用邮箱注册，或选择 Google、GitHub 授权登录。登录成功后进入主界面，默认落在自由画布上。

如果打开落地页时报错，常见原因是登录授权体系发生过变化，早期参与内测并已登录的账号会遇到这种情况。处理方式是点击页面上的「开始使用」重新走一遍正常登录流程即可。

第二步：在自由画布上把主题拆开

自由画布是 Refly 的核心工作区。你在画布上提出的每个问题都会生成一个独立节点，节点之间默认互不影响——这一点很关键：它意味着你可以围绕同一个主题从不同角度并行发散，而不必担心上一轮对话污染下一轮。

以写一篇关于某个新发布视频生成模型的文章为例，可以这样铺开：

先在画布上提出第一个问题，问这个模型是什么、解决什么问题，得到一个总览节点。
基于总览节点继续追问技术细节，例如它的生成原理、训练方式、与同类方案的差异，每个追问生成一个新节点。
对其中某个你还不清楚的概念，单独开一个节点深入，不必回到主线。
如果某个方向走偏了，直接放着不管即可，它不会影响其他分支。

当你想让某个节点成为后续提问的背景时，把鼠标悬浮在该节点上，使用「添加上下文」或「追问」按钮，把这个节点的内容带入下一轮对话。只有你手动添加的节点才会成为上下文，其余节点保持独立。这就是 Refly 同时支持「围绕一个主题层层深入」和「围绕多个主题自由思考」的机制。

第三步：把素材加进画布

思路铺开之后，需要真实材料支撑。点击界面左侧的悬浮按钮，选择第二个按钮「添加资源」，可以把外部内容送进画布。支持的来源有三类：

在线搜索：直接在 Refly 内检索，把结果作为素材加入。
网页链接：粘贴一个网址，Refly 会抓取该页面内容。
纯文本：把已有的笔记、摘录、草稿直接粘贴进来。

每个加入的素材都会自动经过 AI 语义处理。处理之后，这些素材就进入了你的知识库，可以用「知识库搜索」技能对全部已保存资源做语义检索和提问——相当于在你自己收集的材料上建了一个可问答的检索层，而不是只能靠关键词翻找。

素材不必一次加完。研究过程中发现缺什么，随时回到「添加资源」补充即可。

第四步：多线程会话做研究

素材进画布之后，就可以基于素材提问了。Refly 提供两种选择上下文的方式：

框选模式：使用画布左侧的第一个按钮，框选多个节点，把它们一起作为一次提问的输入。
节点悬浮按钮：在单个节点上使用「添加上下文」或「追问」，把该节点带入对话。

选中多个素材后，可以要求 AI 做总结、翻译、生成表格，或者提出任何你想问的问题。典型的研究动作包括：

把几篇来源不同的素材放在一起，让 AI 对比它们的说法差异。
对单篇长素材做摘要，提炼出可用于写作的要点。
把素材中的结构化信息整理成表格，便于后续引用。
对非中文素材做翻译，同时保留原意。

除了基于已有素材提问，Refly 还提供「全网搜索」和「知识库搜索」等技能，可以一键调用。「全网搜索」面向公开网络补充信息，「知识库搜索」面向你自己已保存的全部素材做语义检索。两者配合使用，可以避免只依赖单一来源。

第五步：生成文档

研究积累到一定程度后，进入写作环节。Refly 提供两条路径：

用「生成文档」技能：直接让 AI 基于当前上下文产出一篇文档。生成过程中可以选择画布中的任意素材作为输入——点击节点上的「添加上下文」按钮把素材带入，再结合你的写作目标提问，这样产出的文档是围绕你的目标组织的，而不是泛泛而谈。
用侧边栏的「新文档」：先建一篇空文档，然后逐个把有用的回答节点插入进去。

第二条路径更可控。具体做法是：对每个你认为有价值的回答节点，点击节点上的「插入」按钮，把内容一键送进当前文档。这样一步一步累积，最终得到的是一篇由你自己挑选、组织过的文档，而不是一次性生成后难以修改的长文。

两种方式也可以混用：先用「生成文档」得到一个初稿框架，再用「插入」把研究过程中挖到的具体细节补进去。

第六步：排版与润色

AI 生成的内容堆在一起容易显得杂乱，这一步不能省。Refly 的文档编辑器自带富文本操作能力，可以用常规的富文本工具调整结构、标题层级和段落。此外，编辑器支持选中一段内容后让 AI 重新排版或编辑，适合处理那些逻辑没问题但表达啰嗦的段落。

建议的收尾顺序是：先调整整体结构，把重复的段落合并或删除；再处理段落内部的表达；最后统一术语和格式。结构没定之前不要急着润色句子，否则改完还要再改一遍。

一个完整示例

下面把上面的步骤串成一个从头到尾可复现的最小流程，目标是一篇介绍某个新发布视频生成模型的文章。

登录：用邮箱或 Google、GitHub 账号登录 Refly，进入自由画布。
铺开主题：在画布上提出第一个问题——「这个模型是什么，它解决了什么问题」。得到一个总览节点。
深入分支：基于总览节点追问「它的生成原理是什么」，再单独开一个节点问「它和同类方案有什么区别」。三个节点互不影响，可以并行推进。
补充素材：点击左侧悬浮按钮，选择「添加资源」，粘贴两到三篇相关的技术文章链接，再粘贴一段自己之前写的笔记作为纯文本素材。等待语义处理完成。
做研究：用框选模式选中这几篇素材，提问「总结这几篇材料对这个模型原理的描述，指出不一致的地方」。再单独选中其中一篇，要求翻译关键段落。
检索补充：调用「知识库搜索」技能，针对已保存的全部素材提问「哪些材料提到了训练数据规模」，把遗漏的信息补齐。必要时调用「全网搜索」补充公开信息。
生成初稿：使用「生成文档」技能，通过节点的「添加上下文」按钮把总览节点、原理节点和对比节点一起带入，提问「基于这些内容写一篇面向开发者的技术解读，先讲原理再讲差异」。
插入细节：回到画布，把翻译节点和对比节点中具体、可引用的段落，用节点上的「插入」按钮逐段送进文档。
排版：用富文本工具调整标题层级和段落顺序，删掉重复表述；选中表达啰嗦的段落，让 AI 重新排版或编辑。

走完这九步，得到的是一篇结构由你决定、细节来自实际素材的文档。整个过程没有离开画布，素材、提问和成稿都在同一处。

注意事项

节点默认互不影响

画布上的节点不会自动继承其他节点的上下文。如果你发现 AI 的回答缺少前文信息，通常不是它「忘了」，而是你没有把相关节点添加为上下文。用「添加上下文」或「追问」按钮显式带入即可。反过来，这也意味着你可以放心地在画布上开很多分支，不必担心互相干扰。

素材需要经过语义处理

添加的资源会自动进行 AI 语义处理，处理完成后才能被「知识库搜索」有效检索。刚添加完立刻提问，可能检索不到刚加的内容，稍等处理完成再问。

报错时保留排查码

遇到报错时，页面上会给出一个 TraceID，这个 ID 就是错误码。反馈问题时把 TraceID 一并提供，便于定位。反馈渠道以官网当前信息为准。

版本与配额以官网为准

Refly 处于持续迭代中，云版本与社区版本的功能范围、可用技能、模型选择、配额限制都可能随版本变化。本文涉及的界面位置与功能名称以当前版本为准，具体价格、配额与可用性请查阅官网当前信息。私有部署与 Ollama 集成的配置项同样以部署文档为准。

生成内容仍需人工把关

「生成文档」产出的是初稿，不是终稿。AI 可能把不同来源的说法混在一起，也可能在翻译时丢失限定条件。涉及事实性陈述、数字和引用的部分，应回到原始素材核对后再定稿。