引導式文獻檢索助手
先找綜述再找核心，驗證文獻、英文 OA 直下、三圈聚焦選題
描述
為什麼我們推薦這個技能
以「先綜述、後核心」為檢索鐵律，逐步將模糊想法轉為可執行選題，並透過四問篩選、真實性核驗與下載狀態標註抵禦文獻幻覺。
同樣是搜尋文獻，這項技能會先給你一張「領域地圖」。 它有 5 項其他工具沒有的能力：①先找綜述，再找核心（鐵律）——先找 3–5 篇綜述建立領域地圖，再沿著綜述的參考文獻尋找核心文獻，不讓你一開始就淹沒在幾百篇論文裡；②文獻真實性驗證（防止 AI 幻覺）——透過佔位符模式與 CrossRef/DOI/知網/萬方即時核驗，逐項驗證作者、期刊、DOI、頁碼，絕不捏造任何一篇文獻；③知網 CSSCI 進階檢索自動化——有 VPN／機構權限時，自動提取 CSSCI 書目資料與摘要，一次最多 100 篇，直接儲存為 Excel；④英文 OA 直接下載——arXiv/MDPI/Frontiers 等可 100% 直接下載，Springer/Elsevier OA 約有 50–70% 可直接下載；付費論文則提供 DOI 連結與 VPN 下載說明；⑤三圈聚焦法選題——政策熱點∩前期累積∩問題意識，將模糊想法收斂為真正值得研究的選題。 主要流程共 7 步：選題設計→提煉關鍵詞→先找綜述→尋找核心文獻→篩選驗證→嘗試下載→輸出優先級閱讀清單。 另有 12 要素結構化拆解（Excel）與讀後迭代反思兩大增強模組。 誠實界線：不承諾繞過知網反爬下載中文全文、不代為登入 VPN、不代寫正文。 適合研究生、大專院校教師，以及所有需要系統查找文獻的學術研究者。
相關技能
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研究火種｜YouTube 內容研究員
準備做一支影片，卻不知道別人已經怎麼做這個題目了？ 「火種｜YouTube 內容研究員」會真正進入 YouTube 進行研究：尋找相關影片、讀取字幕、拆解標題與前 30 秒、還原內容結構，並從多個樣本中找出反覆出現的表達方式、明顯差異，以及尚未被好好處理的空白。 你可以用它來： 研究一個主題目前有哪些內容正在被反覆採用 深入了解一支影片究竟是怎麼講的 掃描一個頻道的選題、標題和內容習慣 拆解前 30 秒 Hook 與整支影片的結構 在現有影片中尋找新的創作切入點 研究你自己的成片應該如何重新包裝 它不會因為一支影片播放量高，就武斷地告訴你「這個標題一定有效」；拿不到字幕、時間戳記或表現數據時，也會明確告訴你證據缺少在哪裡。 最終提供給你的不是一堆影片摘要，而是一份可以直接交給下一步選題、Hook 或腳本工作的 YouTube 研究簡報。 適合：YouTube 創作者、影片企劃、自媒體營運，以及每次開始拍攝前，都想先看看「這個題目別人已經做到哪一步」的人。
搞怪背單字
輸入一個英文單字，產出一張連環漫畫式記憶卡：諧音、詞義、例句全部畫進同一齣連續小戲的畫面裡（對話泡泡／招牌／擬聲字），圖外只保留一行標題資訊和一行回想提示。衝擊力優先於精緻，內容適合兒童。
研究新芽｜產業信號翻譯器
一則重大產業新聞中，最值得研究的往往不是新聞裡的那家公司。 NVIDIA 的需求爆發可能改變伺服器、電力和散熱產業；一家未上市 AI 公司快速成長，可能真正為雲端服務商、晶片設計商和網路供應商創造收入；而一場熱門的 CEO 演講，也可能沒有改變任何經濟事實。 新芽｜產業信號翻譯器會先核驗事件，再沿著價值鏈追蹤： 發生了什麼 → 哪個假設被改變 → 資金流向哪裡 → 下一個瓶頸是什麼 → 誰早已具備解決它的能力 → 市場是否已經完成重新評價。 它既尋找直接受益者，也尋找潛在受損者、Picks & Shovels，以及那些「成熟主業提供安全墊，新產業提供成長選擇權」的 Emerging Sprout Candidate。 找不到可靠的經濟傳導時，它允許輸出 NONE。 它不會提供 BUY / SELL、目標價或收益承諾。它的目標不是預測下一檔暴漲股票，而是把產業變化翻譯成值得繼續驗證的研究線索。
引導式文獻檢索助手
先找綜述再找核心，驗證文獻、英文 OA 直下、三圈聚焦選題
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為什麼我們推薦這個技能
以「先綜述、後核心」為檢索鐵律，逐步將模糊想法轉為可執行選題，並透過四問篩選、真實性核驗與下載狀態標註抵禦文獻幻覺。
同樣是搜尋文獻，這項技能會先給你一張「領域地圖」。 它有 5 項其他工具沒有的能力：①先找綜述，再找核心（鐵律）——先找 3–5 篇綜述建立領域地圖，再沿著綜述的參考文獻尋找核心文獻，不讓你一開始就淹沒在幾百篇論文裡；②文獻真實性驗證（防止 AI 幻覺）——透過佔位符模式與 CrossRef/DOI/知網/萬方即時核驗，逐項驗證作者、期刊、DOI、頁碼，絕不捏造任何一篇文獻；③知網 CSSCI 進階檢索自動化——有 VPN／機構權限時，自動提取 CSSCI 書目資料與摘要，一次最多 100 篇，直接儲存為 Excel；④英文 OA 直接下載——arXiv/MDPI/Frontiers 等可 100% 直接下載，Springer/Elsevier OA 約有 50–70% 可直接下載；付費論文則提供 DOI 連結與 VPN 下載說明；⑤三圈聚焦法選題——政策熱點∩前期累積∩問題意識，將模糊想法收斂為真正值得研究的選題。 主要流程共 7 步：選題設計→提煉關鍵詞→先找綜述→尋找核心文獻→篩選驗證→嘗試下載→輸出優先級閱讀清單。 另有 12 要素結構化拆解（Excel）與讀後迭代反思兩大增強模組。 誠實界線：不承諾繞過知網反爬下載中文全文、不代為登入 VPN、不代寫正文。 適合研究生、大專院校教師，以及所有需要系統查找文獻的學術研究者。
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準備做一支影片，卻不知道別人已經怎麼做這個題目了？ 「火種｜YouTube 內容研究員」會真正進入 YouTube 進行研究：尋找相關影片、讀取字幕、拆解標題與前 30 秒、還原內容結構，並從多個樣本中找出反覆出現的表達方式、明顯差異，以及尚未被好好處理的空白。 你可以用它來： 研究一個主題目前有哪些內容正在被反覆採用 深入了解一支影片究竟是怎麼講的 掃描一個頻道的選題、標題和內容習慣 拆解前 30 秒 Hook 與整支影片的結構 在現有影片中尋找新的創作切入點 研究你自己的成片應該如何重新包裝 它不會因為一支影片播放量高，就武斷地告訴你「這個標題一定有效」；拿不到字幕、時間戳記或表現數據時，也會明確告訴你證據缺少在哪裡。 最終提供給你的不是一堆影片摘要，而是一份可以直接交給下一步選題、Hook 或腳本工作的 YouTube 研究簡報。 適合：YouTube 創作者、影片企劃、自媒體營運，以及每次開始拍攝前，都想先看看「這個題目別人已經做到哪一步」的人。
搞怪背單字
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一則重大產業新聞中，最值得研究的往往不是新聞裡的那家公司。 NVIDIA 的需求爆發可能改變伺服器、電力和散熱產業；一家未上市 AI 公司快速成長，可能真正為雲端服務商、晶片設計商和網路供應商創造收入；而一場熱門的 CEO 演講，也可能沒有改變任何經濟事實。 新芽｜產業信號翻譯器會先核驗事件，再沿著價值鏈追蹤： 發生了什麼 → 哪個假設被改變 → 資金流向哪裡 → 下一個瓶頸是什麼 → 誰早已具備解決它的能力 → 市場是否已經完成重新評價。 它既尋找直接受益者，也尋找潛在受損者、Picks & Shovels，以及那些「成熟主業提供安全墊，新產業提供成長選擇權」的 Emerging Sprout Candidate。 找不到可靠的經濟傳導時，它允許輸出 NONE。 它不會提供 BUY / SELL、目標價或收益承諾。它的目標不是預測下一檔暴漲股票，而是把產業變化翻譯成值得繼續驗證的研究線索。
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