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。

AI 輔助研究 · 精選案例

從數據整理到洞察生成,AI 實戰案例全公開

文獻品質評估-散點圖分析

文獻品質評估-散點圖分析

透過三層流程——AI 檢索、品質評估、散點圖視覺化——來解決 AI 文獻回顧常見的兩大痛點(結果不準、幻覺文獻)。

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分類可視圖

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把訪談/文獻自動分類總覽,讓主題脈絡一目了然

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主題分佈圖

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量化出現頻率,快速抓重點,辨識研究焦點

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主題共現圖

主題共現圖

看見主題關係,發掘隱性脈絡,找出隱藏的研究線索

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篇章熱力圖

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以篇章為單位掌握主題分佈,支援深度內容分析

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GAITA 確認助手

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人工快速覆核 AI 主題草稿,確保分析品質

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選了框架分析,資料卻「超框」了?你缺的不是編碼技巧,而是這套判斷流程

選了框架分析,資料卻「超框」了?你缺的不是編碼技巧,而是這套判斷流程

使用框架分析時,資料卻出現大量「框架外內容」怎麼辦?本文從真實案例說明,如何結合 AI 工作流,系統性判斷新主題、既有 code 變體與邊界案例,補足 NVivo 等工具在分析決策與溯源上的缺口。

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《AI 質性編碼工作流》原型開發計劃

《AI 質性編碼工作流》原型開發計劃

以人機協作取代自動編碼:從 Codebook、試編校準、AI 候選編碼到人工裁決與稽核,打造更透明、可追溯且可客製化的 AI 質性編碼工作流。

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我如何設計論證邏輯鏈 / 需求假設清單的 Agent Skill?

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從論文寫作常見的「邏輯鏈斷裂」出發,分享如何用 Toulmin 論證模型、否定測試與假設清單,設計一個可重複使用的 Agent Skill,協助找出隱藏前提、因果跳躍與推理風險。

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研究者的知識詛咒:Agent 能不能幫我們看見自己看不見的論文問題?

研究者的知識詛咒:Agent 能不能幫我們看見自己看不見的論文問題?

研究者太熟悉自己的研究,反而容易忽略讀者不知道的背景、隱含假設與推論步驟。這篇從一次學員訪談出發,思考如何利用 Agent 模擬讀者與領域專家,協助找出論文中的理解斷點與論證缺口。

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以規格來開發應用,規格之外的重點是什麼?以實做微軟研究院的 Claimify 主張提取器為例

以規格來開發應用,規格之外的重點是什麼?以實做微軟研究院的 Claimify 主張提取器為例

以 Matt Pocock 的 Engineering Skills 實做微軟研究院的 Claimify 主張提取器。成果乍看驚豔,細看問題不少。本文記錄規格開發的四個難處與一個體會:規格開發同樣是垃圾進、垃圾出——你得先說清楚重點、層面與原則。

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從模糊興趣 0→1 收斂成明確、可檢證的研究題目,含可行性初評。

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模擬口試與審查給予指導意見,執行論證結構診斷報告。

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研究定位診斷、指導意見彙整、修訂任務與回應對照表。

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公開申請中|AI 質性編碼工作流【原型開發計畫】

6–8 週,把你最卡的質性編碼工作
做成能通過真實資料驗收的 AI 輔助工作流

你缺的可能不是更多 AI 工具,而是一套真的接得住編碼工作的流程。 我們會依你的研究資料與 codebook,量身打造一套只給你用的 AI 輔助編碼工作流(MVP), 把編碼耗時、一致性判斷、證據可追溯性這些卡點,變成可實際驗收的成果。

最多 3 名合作名額10/8 前完成申請額滿即提前停止收件
01

編碼診斷

盤點你的研究資料與 codebook 現況,定義本次要驗收的具體任務與成功標準。

02

Codebook 校準

把你的判斷標準整理成可重複執行的規則,用少量資料做人工基準測試。

03

AI 候選編碼原型

完成能提出候選編碼與證據的最小工作流,不只是一段 Prompt。

04

稽核與信度驗證

用事先準備的案例測試,確認 AI 與你的判斷邊界,必要時導入編碼者信度(IRR)。

適合正在進行質性編碼工作(訪談逐字稿或長文本分析)的研究者、研究助理與教師,特別是已有初步分析框架或 codebook, 正被編碼耗時、一致性判斷、證據可追溯性等問題困擾的人。

報名開放至 2026/10/8,額滿即提前停止收件。填寫表單不代表錄取,也不會立即產生費用; 合適的話我們會主動聯繫安排一次需求訪談,說明合作方式與費用。