讓 AI Agent
當你的研究副駕駛
方向盤在你手上。它看地圖、報路況，你決定往哪裡開。
不代寫CO-PILOT
研究者最缺的不是努力，是時間
文獻讀不完
讀完也記不住，
幾十篇串不起來。
卡在第一段
想法明明有，初稿寫完
也不知道從哪裡改起。
不敢亂用 AI
會不會違反學術倫理？
投稿要不要揭露？
我不是要 AI 幫我寫，
我是想要它幫我走快一點。
這堂課要回應的，就是這一句話。
一套讓 AI 當副駕駛、而你始終握著方向盤的研究與寫作方法。
這趟路，分五段開
終點：AI 賦能學術研究與寫作實戰工作坊，帶你自己的題目與草稿上路。
聊天工具和 Agent，
差在哪裡
同一個模型，差在能不能動手。這是整趟路的前提。
同樣是 AI，交給 Agent 差很多
同一個需求：把十篇論文整理成比較表
注意下面那句話：沒教 AI 怎麼做，只交代要什麼。你下的是交辦。
一個會自己繞完的圓環
繞完一圈，
還有一步只有你能做：
打開檔案，看到內容。它說「已完成」不算完成，你親眼看過才算。
Agent 會自己連續做事，所以你比用聊天工具時，更需要知道它做了什麼。
寫成 Skill 會產生複利，prompt 不會
prompt 是你每次都要重講的話；
Skill 是你只講一次、之後它自己記得的規矩。
方向盤，
永遠在你手上
AI 是副駕駛，不是代筆。先把位置站對，後面的工具才有意義。
同樣用 AI，差在誰在判斷
副駕駛
同車、同視野。它提醒你儀表板的異常，轉不轉彎、踩不踩剎車，永遠是你決定。
助理
交辦之後不看過程，直接收下結果。出事時說不出哪一步錯、為什麼這樣做。
代筆
讓 AI 生出你沒讀過、沒想過的內容，直接掛你的名字。這堂課不教這一種。
學術界 AI 使用的三條紅線
偽造引用
讓 AI 生出你沒讀過的文獻，
或直接採用沒查證的書目與 DOI。
偽造資料
讓 AI 生成、補齊或美化數據、
受訪者引言與統計結果。
不揭露 AI 協作
達到實質協助的程度卻不說明，
或刻意抹除協作痕跡。
前兩條是造假，第三條是不誠實。
AI 適用度，分四個等級
- 大量文獻的初篩與分層
- 格式轉換、書目與表格整理
- 語言潤飾與術語一致性
- 文獻回顧的結構與分類
- 論述段落的初稿
- 審稿意見的分類與回應初稿
- 研究問題的最終選定
- 理論框架的取捨
- 關鍵發現的詮釋
- 原始個資與受試者資料上傳
- 關鍵發現的因果宣稱
- 偽造審稿回應或誇大修改
一條研究流程，八個節點
工作坊帶你實作的節點有紅線，AI 不宜介入的環節
讀得快：
文獻搜集與消化
用 Agent 搜尋、篩選、摘要、串起幾十篇論文，抓出研究缺口，而不是逐字硬啃。
從撒網到缺口，一路收斂
交給 AIAI 先做、你拍板只能你做
交辦，不是下 prompt
- 先用三組不同的關鍵字撒網。
- 從近三年高引用的文獻裡找 3 篇種子論文。
- 優先挑拿得到全文的。
- 輸出候選 15 篇的清單，附一句話摘要與引用數。
- 把結果寫成 candidates.md，存在目前這個資料夾。▍
paper-navigator 是一支開源的學術 Skill，工作坊會帶你裝好再用。
第 5 句一定要講：不說存成檔案，結果只會印在畫面上，關掉就沒了。
把幾十篇疊成一張表，缺口自己浮出來
空格，
是候選缺口
Agent 把每一篇的對象與方法填進表格，幾十篇疊起來，哪裡擠、哪裡空一眼就看得到。
但空格不一定值得填。它是沒人做，還是做不了、不必做？這一步要你判斷。
示意資料：格內數字為篇數，僅供說明版型。
AI 給的每一篇，都要過三道柵欄
01點得開
點開 DOI 或來源網址，確認這篇真的存在，不是 AI 拼出來的書目。
02對得上
逐項比對作者、年份、期刊與標題。差一個字，就回頭查。
03找得到
回到原文，找出它被引用的那一句。你沒讀過的，不進參考文獻。
三道都過，才算你的文獻。
寫得動：
從草稿到改稿
你來改，AI 給建議。讓初稿更清楚、更有邏輯，而不是換一篇。
改稿要由大到小，一次只看一層
架構層全章
章節順序對不對？論點之間有沒有接上？請 AI 列出每段的主張，你看骨架。
段落層每段
一段一個主張嗎？證據放在對的位置嗎？請 AI 標出跳躍，你補論證。
句子層每句
冗詞、術語前後一致、主被動語態。這一層最適合交給 AI，但最後才做。
順序反過來，你會把一個之後要刪掉的段落潤得很漂亮。
讓 AI 當審稿人，不是改寫機
近年來，生成式 AI 在高等教育中被廣泛使用。許多研究指出1它能提升學習成效2。因此，本研究認為大學應全面導入3生成式 AI 於寫作課程。
「許多研究」是哪幾篇？這裡需要引用。
「提升學習成效」的證據強弱不一，要不要交代爭議？
從「能提升」跳到「應全面導入」，中間少了一步論證。
貢獻說不清，先找最弱的一軸
Gap
缺口
文獻裡真的有這個空缺嗎？
Importance
重要性
補上它，會有人在乎、會改變什麼？
Audience
對話對象
你在跟哪一群學者說話？
審稿意見說「貢獻不清楚」，根通常不在寫作，在題目本身。
走得穩：
揭露、驗證與複利
用得對，比用得多更重要。把有效的流程留下來，下一篇直接套。
哪些要揭露，哪些不用
要揭露實質協助
- 生成論述段落或章節初稿
- 從文獻產生比較表或分類架構
- 參與研究設計或分析策略的決定
- 生成程式碼並用於產出結果
- 改寫既有文字成為論文內容
多數期刊不要求語言潤飾
- 拼字與文法檢查
- 句子通順度調整
- 被動語態與冗詞清理
- 術語用字一致性校對
- 格式與參考文獻樣式
以你投稿的期刊與學校規範為準。工作坊會帶你寫一份自己的 AI 使用揭露聲明。
流程留下來，下一篇就變短
先想再問
問 AI 之前先寫下你自己的答案，才有判斷它好壞的基準。
每段驗證
每一段產出都要答得出「這句話的證據在哪裡」。
留下 SOP
有效的流程寫成指令檔或 Skill，下一次不必從頭來。
三小時、三個模組，一條研究工作流
心態與方法：
把 AI 變成研究副駕駛
「我知道 AI 很強，但不知道怎麼用才對、用到哪算過頭。」
讀得快：
文獻搜集與消化
「文獻讀不完，讀完也記不住、串不起來。」
寫得動：
從草稿到改稿
「初稿卡住，改稿不知道從何下手。」
小班實作，適合碩博士生、大學教師與研究員、準備投稿的人、帶學生的老師。帶你自己的題目與草稿來。
帶走的不是聽懂，是六套裝備
AI 協作原則卡
下筆前確認自己站在輔助這一邊。
研究提問與迭代提示包
怎麼問、怎麼給脈絡、怎麼迭代。
文獻回顧矩陣模板
幾十篇一張表，看出共識、分歧與缺口。
改稿提示包
把初稿改清楚、改有邏輯，而不是換一篇。
Claude Code／Codex 研究工作流 SOP
搜文獻、搭架構、改稿串成一條線。
AI 使用揭露範本＋倫理自檢清單
投稿與學位論文都用得上。
從零帶起，沒寫過 prompt 也跟得上。請自備筆電，課前訂閱 Claude 付費方案並登入 Claude Code，或以 ChatGPT 付費帳號使用 Codex（課程不代付）。
讓 AI 幫你走得更快，
但思考、判斷與洞察，
始終握在你自己手裡。
AI 賦能學術研究與寫作實戰工作坊
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