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。
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。
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

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。
閱讀更多 →

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。
閱讀更多 →
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。
閱讀更多 →
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。
閱讀更多 →免費個別智慧代理任何人可立即使用;
學員專屬資源每期持續累積,以 Google 帳號權限控管
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。
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。
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。
完成能提出候選編碼與證據的最小工作流,不只是一段 Prompt。
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。