這幾天有一位朋友來信問到一個犀利卻也很關鍵的問題：

使用 AI 來做文獻回顧可以對齊我們的研究問題？ 真的可信嗎？

這確實是一個好問題。雖然 AI 的幻覺目前難以完全避免，但在文獻回顧上的應用其實有解，而且的確能做到與研究需求對齊。今天就和大家分享我們的思維邏輯，並提出一個實務可行的解決方案。

這幾天我們收到許多朋友的來訊，其中有個問題特別值得公開回覆：

👉「你們的文獻補強模組，是不是只會吐一堆參考資料？我最後還是看不懂？」

答案很簡單：不會。

我們的【文獻探討補強報告】，不是書單，而是一套系統化的診斷工具，讓你真正看清楚：
你的研究，到底缺了什麼支撐？

你是不是也常聽到教授這樣說：
「題目不錯，但你的文獻不足，得回去再補。」

明明已經讀了不少文章，卻還是被挑出缺口。一次兩次還能接受，但當教授第三次提醒時，心裡開始懷疑：
👉 「難道我真的不適合寫論文？」

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