為博士生與研究人員提供 AI 深度研究能力
你學會看懂地圖，我負責探索地形
以一對一顧問諮詢與輕量非同步教練，協助你處理深度研究中最難的段落。
不只教工具，更聚焦「研究思維賦能」與可落地的學術交付。
賦能你的研究思維，替你處理你做不到的部分。
第二期服務主軸：深度研究報告 × 智慧代理人 × 研究思維賦能
精選文章 / 觀點分享
涵蓋 AI 工程、智慧自動化、精準寫作與論文輔助研究的核心方法與實戰洞察
把隱性判斷變成可查詢的知識：我們在課程最後一堂做的事
每個資深工作者腦袋裡都有幾百條不成文的判斷規則，但這些隱性知識幾乎從不被記錄下來。本文分享我們在課程最後一堂，如何把碎片筆記餵進 LLM Wiki 知識庫，萃取成可驗收的「場景→判斷→行動」知識卡。文章也誠實說明哪些筆記不適合這個流程、我們踩過的驗收坑，以及在 AI 工作流裡最容易被忽略的兩件事：嚴謹度移轉與以終為始。
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你存了很多資訊，但知識感覺沒有在成長：五層知識沉澱的設計邏輯（LLM Wiki 應用）
你存了很多資料，卻總覺得知識沒有成長？問題可能不在工具，而在流程。本文提出五層知識沉澱架構：蒐集、初選、深度學習、反思與保久，說明如何讓任務驅動知識升層，把零散資訊轉化為可長期使用的知識資產。
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停止叫 AI「改好一點」：建立「先檢查，再修改」的精準工作流
這篇文章提醒我們，AI 改稿不能只靠「改好一點」這種模糊指令，而要建立「先檢查、再修改」的工作流。先用明確標準讓 AI 評估問題，再依檢查結果精準修改，避免整篇重寫與過度優化。真正關鍵不是 Prompt 技巧，而是清楚的修改標準、可控流程與停止條件。
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你的 AI 助理太多了嗎？用一個「總機」幫你全部管起來
當 AI 助理越來越多，真正的問題不再是能力不足，而是「不知道該用哪一個」。本文介紹 Router 範式，透過單一入口統一派發、校正需求並引導流程，讓多個專業助理協同運作，降低切換成本，大幅提升研究與工作效率。
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文獻回顧「代理化」的前夕：第一期總回顧，以及我們對第二期的全新想象
本文回顧第一期「AI 深度研究」核心方法論，並正式揭曉第二期升級藍圖。學術研究正從「工具應用」邁向「代理化（Agentic）」。我們將結合微型計畫書與智慧代理人，為研究者打造動態、自動化的文獻回顧框架。
閱讀更多 →第一期學員專屬資源（已完整釋出）
第一期三個階段資源已全數釋出。
免費智慧代理人可立即使用；進階內容僅開放第一期學員帳號存取
第二期學員專屬資源將於開課後另行提供與開通
深度研究報告 × 智慧代理人
讓你的研究推進更快、更穩、更有章法
一對一顧問諮詢 + 輕量非同步教練，聚焦博士生與研究人員的深度研究挑戰
你將獲得的核心內容：
🔹 深度研究報告：含戰略聚焦單與微計劃書，協助你明確研究路徑。
🔹 學術輔助研究智慧代理人：把研究流程拆解為可重複執行的 AI 支援任務。
🔹 技術專欄與案例成果分享：看懂方法、看見落地成果，不再只停留在概念。
🔹 離線文字諮詢：在推進關鍵節點時，持續獲得聚焦回饋。
公開招生資訊與下一步說明，將優先通知已訂閱電子報的同學。