用 Deep Research 解決你找不到、連不起來或者壓根不存在的文獻回顧問題
——從「感覺怪怪的」到「鐵證如山」：一套證明「你的題目沒人做過」的 AI 矩陣驗證法
如果你是一個認真的研究者，你一定經歷過這種時刻：
你有一個自認為絕妙的研究點子——例如，「我想研究個人研究者如何透過 SOP 來防止 AI 造成的認知卸載」。這聽起來很直覺，甚至覺得有點太簡單了，全世界幾億人在用 ChatGPT，怎麼可能沒人做過？
於是你打開 AI 工具（無論是 ChatGPT、Perplexity 或 Gemini），輸入：「有沒有關於防止 AI 認知卸載的 SOP 研究？」
接下來發生的事情通常只有兩種：
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AI 產生幻覺：它胡亂編造了幾篇不存在的論文，害你去 Google Scholar 搜半天找不到。
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AI 給你一堆「沾邊」的垃圾：它丟給你關於「AI 素養教育」或「工程師如何寫 Code 監控 AI」的摘要。
你看著螢幕，心裡開始發毛：「到底是真的沒人做？還是我關鍵字下錯了？還是我讀得不夠多？」
這種「不知道缺口是真是假」的焦慮，是研究初期最折磨人的階段。
今天這篇文章要告訴你：找不到文獻不是你的錯，而是你「搜尋的架構」錯了。
我將分享一套基於「深度研究三層架構」的 Gap 驗證工作流，教你如何利用 AI 的 Deep Research 能力，不只是「找答案」，而是用來「證明某個答案不存在」。
為什麼你總是搜不到「精準的 Gap」？
大多數人使用 AI 做文獻回顧時，犯了一個根本性的錯誤：把 AI 當成搜尋引擎（Search Engine），而不是推論引擎（Reasoning Engine）。
當你問「有沒有關於 X 的研究？」時，你在做的是「掃描（Scanning）」。
但如果你要確認一個題目「沒人做過」，你需要做的不是掃描，而是「矩陣排除（Matrix Exclusion）」。
真正的 Deep Research 不是比誰搜得深，而是比誰能設計出一個「過濾網」，讓 AI 幫你證明：「看！其他格子都滿了，只有這個格子是空的。」
以下是我們在實戰中驗證過的「Gap 驗證三部曲」。
第一層濾網：現實檢核 (The Reality Check)
👉 目標：不搜解法，只搜痛點。
很多時候我們搜不到文獻，是因為那個「問題」根本只存在於我們腦中。所以第一步，先別急著搜你的 SOP，先問問學術界是否在乎這個「痛點」。
在我們的案例中，我們不搜「SOP」，而是搜尋 "Cognitive Atrophy"（認知萎縮） 與 "Epistemic Hubris"（知識傲慢）。
結果 AI 帶回了 2024-2025 年的多篇文獻，證實學界高度擔憂 GenAI 導致人類批判性思考能力下降。
結論：痛點是真的，你可以放心往下走了。
第二層濾網：近似掃描 (The Near-Miss Scan)
👉 目標：找出「最強大的競爭對手」。
這是最反直覺的一步。很多研究生很怕搜到「類似」的題目，怕題目被做走。但事實相反，你應該祈禱能搜到「很像」的研究，因為它們是你的墊腳石。
我們下指令要求 AI 找出「最接近」的解法。結果找到了兩類：
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Deep Cognition：用多代理系統（Multi-Agent System）來監控 AI。
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Structured Prompting：用特定的提示詞結構來引導 AI。
這時候，你的 Gap 就浮現了：
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對手 A 是「寫程式（Engineering）」，而我要做的是「不寫程式的工作流（Methodology）」。
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對手 B 是「微觀技巧（Technique）」，而我要做的是「宏觀 SOP（Protocol）」。
看見了嗎？正是因為找到了這些競爭者，你的定位才變得清晰。
第三層濾網：矩陣排除 (The Matrix Exclusion) —— 這是大絕招
👉 目標：用一張圖證明你的價值。
到了這一步，我們不再模糊搜尋，而是直接要求 AI 畫出戰場地圖。我們設計了一個 3x3 的解法矩陣，強迫 AI 把搜尋到的文獻「填空」進去。
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X 軸（手段）：技術開發派 vs. 教育呼籲派 vs. 工作流設計派（你的戰場）
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Y 軸（層次）：自動化系統 vs. 人機協作 vs. 純人工
結果跑出來是這樣的（這就是我們夢寐以求的證據）：
| 使用層級 \ 介入手段 | 技術工具 | 教育 / 訓練 | 流程 / SOP |
|---|---|---|---|
| 系統 / 平台 | ✔ 主流研究 | ✔ 常見政策 | ✔ 內建流程 |
| 組織 / 團隊 | ✔ 輔助工具 | ✔ 教學訓練 | ✔ 團隊 SOP |
| 個人研究者 | △ 零散工具 | △ 能力框架 | 🟥 研究缺口 |
Deep Research 的結果顯示：
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左邊（技術派）擠滿了論文。
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中間（教育派）擠滿了原則呼籲。
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右邊你的格子（Target Cell）：空的。
這時候，你不再是「感覺怪怪的」，而是可以理直氣壯地在 Proposal 寫下：
「雖然學界已有技術端的 Deep Cognition 研究，也有教育端的素養呼籲，但目前缺乏針對個人研究者、具備實證數據的認知監督工作流（SOP）。」
這就是鐵證如山。
🎁 讀者福利：把這套 Prompt 帶回去
AI 時代的文獻回顧，不再是比誰讀得多，而是比誰會「設計驗證架構」。
你可以試著複製這段指令，讓 AI 幫你畫出那張地圖：
📦 [Deep Research Gap Verifier 指令]
請建立一個 [3 x 3] 的解法矩陣，橫軸為「解決手段類型」（例如：技術開發 / 教育呼籲 / 流程設計），縱軸為「介入層次」（例如：系統端 / 個人端）。
請執行深度搜尋，將關於 [你的題目關鍵字] 的近 3 年文獻填入對應格子中。
目標是驗證：在 [你的定位格子] 中，是否存在具備實證數據的成熟研究？如果該格為空，請明確指出這就是本研究的 Research Gap。
💡 但是，在使用這個 Prompt 之前...
這組 Deep Research 指令雖然強大，但它遵守一個殘酷的原則：「Garbage In, Garbage Out（垃圾進，垃圾出）」。
如果您輸入的「題目關鍵字」不夠精準，或者您根本不知道該怎麼定義那兩條「矩陣軸線」（Input Layer），AI 依然只會跑出一堆無效的文獻堆疊。
這就像我給了您一把最鋒利的手術刀，但您需要先具備解剖學知識，才知道「這一刀該切哪裡」。
如果您嘗試了上面的 Prompt，結果還是不理想？或者您發現自己卡在第一步，不知道該怎麼定義那個「空的格子」？
沒關係，這裡有兩個方案能幫您接手這個難題：
✅ 方案 A：免費釐清您的研究需求
我開發了一隻內建三層架構邏輯的 AI 【需求釐清助理】。
您不需要懂複雜的 Prompt，只要跟它聊 5 分鐘，它就能幫您把模糊的想法，轉化為上述 Prompt 能夠執行的「精準指令」。這能解決您 80% 的 Input 問題。
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- Gemini/Gem 版本： 研究需求釐清助理（公開版）
- ChatGPT/GPTs 版本：研究需求釐清助理（公開版）
✅ 方案 B：限時限量｜深度研究報告單賣服務
如果您需要的是直接看到那個「鐵證如山」的 Gap 矩陣，而不是花時間學習如何操作 AI；或者您的題目太過複雜，需要專家介入。
我們提供限量的「深度研究報告代做服務」。由我們親自操作這套架構，為您進行地毯式的 Deep Research，並產出完整的文獻缺口分析報告。
不要讓「找不到文獻」成為你研究路上的絆腳石。
現在就行動，把那個屬於你的 Gap 找出來。