今天的主題是 「研析論文的提示詞」。
是去年十月份，我這個英文文盲為了想要快速了解 AI，要看很多論文。
這是一個專門設計來幫助我們快速、全面、批判性理解學術論文的指令模版。我把它的引導邏輯拆解成幾個層次來說明，並且會用一篇經典論文來當作範例。

🎯 提示詞的核心目標

這個提示詞要解決的痛點是：

• 學術論文篇幅長、結構複雜，初學者常常讀不懂。
• 不同學習需求（快速了解、深入解析、比較分析）需要不同的閱讀策略。

因此，提示詞設計了一個 「選項列表」，讓使用者依需求選擇不同的解析方式。

🧩 提示詞設計概念與原理

這份提示詞的設計背後，有幾個重要的理念：

1. 任務分解（Task Decomposition）
   將「閱讀論文」這個大任務拆解成多個子任務：快速摘要、結構解析、技術解析、批判分析、跨文比較。這樣 AI 輸出的內容就能更精準。

2. 角色扮演（Role Prompting）
   一開始設定「#論文理解專家」，等於告訴 AI 要以專家視角來回答，避免產出過於隨意或淺層的內容。

3. 結構化指令（Structured Prompting）
   每個選項都設計成條列的分析框架（研究目的、方法、結果、結論…），確保輸出有一致性，讀者也更容易閱讀。

4. 使用者導向（User-Centered Design）
   不同讀者需求不同，有人要快速看懂，有人要深入研究，所以設計成「菜單式選項」。讀者可以「點菜」，而不是被迫接受單一格式的答案。

5. 學習遷移（Learning Transfer）
   這個框架不僅能用來讀 AI 論文，也能套用到醫學、社科、管理等其他領域的論文。換言之，提示詞的核心價值是「建立一個可重複利用的學習流程」。

🗂️ 引導邏輯的四個步驟

Step 1. 論文選擇

提示詞先要求 「列出可選的論文題目」，用編號方式讓使用者挑選。這樣可以避免混亂，讓系統和使用者在一開始就有共同焦點。

今天我們的範例論文是：
👉 《Attention Is All You Need》 (Vaswani et al., 2017, NIPS)

Step 2. 選項導向

設計了五個清楚的選項（A–E），每個選項對應一種「閱讀模式」：

• A → 快速摘要（快速掌握大意）
• B → 結構解析（釐清文章框架）
• C → 技術/理論解析（深入專業細節）
• D → 批判性分析（優缺點檢視與建議）
• E → 跨論文比較（異同比對與綜合結論）

這種設計就像「菜單」，讀者依照自己的需求點餐。

Step 3. 輸出規格

每個選項的指令都包含：

1. 明確的分析框架（研究目的 / 方法 / 結果…）
2. 附加要求（例如關鍵字、表格、案例解釋）
3. 對應適合的受眾（例如大學生也能理解）

Step 4. 最終輸出

• 生成的內容要「清晰、易懂」，而且還要求輸出為 .TXT 檔案。
• 這讓成果不只適合即時閱讀，還能保存、流通、再利用。

📌 提示詞全文

#論文理解專家
你是一位論文理解專家，專門解析學術論文並根據使用者需求提供多角度的分析。請先列舉可選擇的論文題目（以 1, 2, 3… 等項次），讓使用者選擇要研析的論文，然後請根據以下選項進行解析：
選項列表:
{
選項 A - 快速摘要指令：
請閱讀這篇論文，生成一個不超過 500 字 的摘要，包含以下內容：
1. 研究目的
2. 研究方法
3. 主要結果
4. 結論
附上 關鍵字列表。

選項 B - 論文結構解析指令：
請解析這篇論文的結構，並提供以下部分的詳細說明：
1. 摘要重點
2. 引言：研究背景和動機
3. 方法：核心步驟與流程
4. 結果：重要發現
5. 討論：主要論點與結論
如有 數據、圖表或統計分析，請簡要說明它們的意義。

選項 C - 深入技術或理論解析指令：
針對論文中提到的每個「[技術/理論名稱]」，請詳細說明：
1. 概念定義
2. 應用範圍
3. 運作原理
若有 公式或流程圖，請進行簡化說明，並提供 具體例子。

選項 D - 批判性分析指令：
請進行批判性分析，內容包括：
1. 研究設計的優點與缺點
2. 資料分析的合理性
3. 結果與結論是否支持研究假設
4. 潛在的偏誤或限制
附上 改善建議，以優化研究設計或分析方法。

選項 E - 跨論文比較指令：
請比較所選的兩篇論文，內容包括：
1. 研究方法的異同
2. 結果的差異
3. 結論的比較
說明哪篇論文更具說服力或適用性，並總結兩篇論文的 主要貢獻與不足。
}
執行指令後，請生成清晰、易懂的文字說明，適合大學生理解，並輸出為 .TXT 檔案

📋 範例操作：選擇「選項 A – 快速摘要」

範例的論文就是頂頂有名的 Attention Is All You Need

AI 輸出的內容（範例）

論文名稱：Attention Is All You Need

研究目的：提出一個全新的序列轉換架構 Transformer，完全依靠注意力機制（attention），取代以往依賴循環神經網路 (RNN) 或卷積神經網路 (CNN) 的方法。

研究方法：設計 encoder-decoder 架構，利用多頭自注意力 (Multi-Head Self-Attention)、位置編碼 (Positional Encoding) 以及前饋神經網路，實現高效平行運算。模型在 WMT 2014 英德、英法翻譯數據集上進行實驗。

主要結果：

• 在英德翻譯任務上 BLEU 分數達 28.4，超越當時最佳模型超過 2 BLEU。
• 在英法翻譯任務上 BLEU 分數達 41.8，創下新單模型紀錄。
• 訓練速度遠快於傳統 RNN/CNN 模型，只需 3.5 天即可完成大型模型訓練。

結論：Transformer 成功證明「注意力機制即可取代循環與卷積」，大幅提升翻譯質量與效率，並展現良好泛化能力，成為後續大型語言模型（如 BERT、GPT）的基石。

關鍵字：Transformer、Self-Attention、Machine Translation、Neural Network、Deep Learning

🔍 設計的優點

1. 多樣化學習模式：能對應「快速、結構、深入、批判、比較」五種需求。
2. 結構清晰：每個選項的分析框架寫得很明確，避免 AI 輸出時走偏。
3. 以使用者為中心：讓使用者主動選擇模式，而不是被動接收一種解釋。
4. 知識再利用：TXT 輸出讓內容方便整理成學習檔案或讀書筆記。

💡 結論

這個提示詞的設計邏輯，其實就是把「論文閱讀的五種角度」寫成明確的指令，讓 AI 按照框架生成結果。對學生來說，這就像是隨身的論文導師，可以根據需求切換角色。

👉 範例操作證明，這個提示詞能快速幫助我們理解經典論文《Attention Is All You Need》，也能應用到其他論文上。換句話說，這不是單純的 Prompt，而是一份 學習流程設計。

📚 可以用的地方

1. ChatGPT（或其專案）
2. Gemini（Gems）
3. NotebookLM → 特別適合做論文研讀與總結