【Day 23】用 Vibe Coding 做學術研究會出大事吧！！！

▲ 圖 1：道德敗壞的學術傢伙～Midjourney 示意圖

話說⋯⋯研究生嘛⋯⋯要寫論文嘛⋯⋯
用 AI 寫會出大事！絕對！絕對！！！
但如果是玩的話，
沒問題吧～
但！就是絕對不能說自己是在做正經的學術研究！！！

痛點剖析與日常觀察：研究生、學術寫作與「AI 幻覺」的道德風險

因為剛好今天在上研究方法，加上早上還要找指導教授討論，就想起學術寫作、學術研究這回事。過往的文章當中都有輕微提及到如何用 AI 工具協助自己做對知識的探討、事實查核、鞏固知識、知識遊戲化。

一般我們用 AI 來協助進行學術研究的方法不外乎：

• AI 幫忙找論文
• AI 潤飾文句
• AI 對論文進行初步分析

過分一點就是：「AI！你直接幫我寫出第一章節吧！」（被揍！）不行！因為可能會由於 AI 幻覺的原因會有捏造虛構論文的問題，新聞早就發生過類似的事了！（公視新聞網報導：博士論文遭控AI虛構參考文獻 政大下架並啟動學倫調查）不過那麼難道 AI 只要不會捏造虛假資料出來就沒有問題了嗎！像是 NotebookLM！但也只能降低幻覺而已！

不要有偽造的內容，對於文獻回顧的論文要彼此尊重，隨便地說對方論文有什麼內容，某程度也是污衊對方的觀點。關於如何用 AI 產出學術結果，儘管網路上有很多看似成功的案例，特別是前沿的 AI 科學家都在研究這個東西。

學術 AI 工具雙層次：從初階搜尋引擎到進階學術資料庫 RAG

▲ 圖 2：Perplexity 探討 AI 虛擬伴侶平台之負面外部性的結果

比較初階的就像我們用 Perplexity、Google AI 模式，或者比較好的 ChatGPT 模型來做研究產出。

▲ 圖 3：學校 AI 研究助理探討 AI 虛擬伴侶平台之負面外部性的結果

進階一點，有一些 AI 應用被開發出來是為了應對學術研究的可信性及資料庫引用會比較全面，例如說：Elicit 或者台灣的大學圖書館 AI 研究助手，例如政大的（安利自己的學校是在幹什麼🤣），或者 Scopus AI 這種建基於原先擁有高度參考性的資料庫進行 RAG 的 AI 互動，都會比起本來所說的 Perplexity、Google AI 模式、比較好的 ChatGPT 模型更加客製化以及有可信度。

所以這次只是跟大家推介不同的 AI 學術研究輔助工具嗎？

Vibe Coding 破局思路：迴圈工程（Agentic Loops）如何革新研究迭代？

當然還是要提及 Vibe Coding 工具，但是啊！Vibe Coding 工具有一類別非常特別，如 Antigravity 的 Gemini 3.8 與一般的線上 Gemini 3.8 有一個差異就是迴圈工程。

迴圈工程（Agentic Loops） 是指讓 AI 具備「自動執行、自主偵錯、自我修正」的能力，當給予一個目標後，AI 能自發性地在「計畫、執行、觀察結果、修正錯誤」的循環中反覆迭代，直到任務成功解決為止，過程中不需要人類每一步都給予指令。

但是一般我們看見的生成式 AI 只會進行單次生成並產出結果，儘管現在很多都會做深度推理，但很多時候都不會在最後檢核產出內容、優化產出內容，然後產出最好的版本。

所以也沒有人說 Antigravity 上的 AI 會是一個 AI Agent。

某程度我們把這樣的邏輯套用在輔助學術研究的 AI 工具上面，輔助學術研究的 AI 工具能夠做到利用迴圈工程對持有的資料或者資料庫資料進行不停有著迴圈機制的學術研究產出，似乎是一種思路。

Vibe Coding 實戰拆解：從 PDF 轉 Markdown 到自定義學術 Research Skill

又或者簡單一點，把下載下來的論文 PDF，Antigravity 上的 AI 讀取然後根據某個特定主題進行研究！（其實這段就是 Prompt 了）

這麼跳脫的嗎？

其實又不無道理，無論是本身迴圈工程的機制，還是之後可以透過編寫各種 Skill，協助 AI Agent 達到迴圈工程的效果，Antigravity、Claude Code、Codex 又為何不能是一個輔助學術研究產出的專業 AI 工具呢？

當然這裡中間也會好奇說難道 PDF 就可以了嗎？還是我應該把 PDF 轉換成更加適合這些 Vibe Coding 工具做最後產出的形式，如同 Skill 一樣，我們用 Markdown（.md）檔案格式吧！

所以請把所有 PDF 轉換為 MD 檔案文件然後再讓 AI 閱讀，並且根據某個特定題目進行研究！

核心 Prompt 模組：PDF 論文轉 Markdown 與特定主題學術探討

請把所有下載下來的論文 PDF 轉換為 MD 檔案文件，然後再讓 AI 完整閱讀，並且根據「AI 虛擬伴侶平台之負面外部性」特定主題進行深入的研究與結構化分析！

💡 提示：以上內容直接複製即為標準 Prompt！

另一方面，論文格式似乎也能夠變成 Skill，讓最後的產出比較符合學術寫作格式。

▲ 圖 4：Antigravity 探討 AI 虛擬伴侶平台之負面外部性的結果

去到這裡，最後產出來的東西已經接近我要達到的成果了。也沒想到 Vibe Coding 工具轉過頭來又能夠成為一款學術研究的輔助工具。

深度反思與口試大考驗：AI 可以協助架構，但口頭論述與知識必須真正「內化」！

當然帶著這樣的東西去口試還是會出事！今天帶著這樣子的成果跟指導教授討論，會發現 AI 提出的架構及敘述邏輯不太符合我們研究所的想像，也並不方便我自己進行口頭上的論述，儘管我再怎樣閱讀同埋調整 AI 提供的內容。

還沒有真正的內化呢～不過就像論文是要瘋狂改的東西，AI 產出的學術寫作內容也必須要瘋狂改，沒有論文是不用改的，沒有 AI 產出的東西是不用改的，如果你（我）還是一個有思考能力的人的話！

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