https://dylanchiang-dev.github.io/tags/%E7%A0%94%E7%A9%B6%E5%B7%A5%E5%85%B7/研究工具Hugo Blox Builder (https://hugoblox.com)zh-TWFri, 12 Jun 2026 00:00:00 +0000https://dylanchiang-dev.github.io/media/icon_hu_982c5d63a71b2961.pnghttps://dylanchiang-dev.github.io/tags/%E7%A0%94%E7%A9%B6%E5%B7%A5%E5%85%B7/https://dylanchiang-dev.github.io/project/boya-skills/Fri, 12 Jun 2026 00:00:00 +0000https://dylanchiang-dev.github.io/project/boya-skills/<p>博雅 BOYA 是我為人文社科研究者設計的開源 AI 論文工作流。它把選題、文獻檢索、研究設計、論文修改、引用查核、口試與投稿等工作拆成可獨立使用、也能接力運行的技能，讓 AI 處理繁重工作，同時把研究判斷與學術責任保留給研究者。</p> <h2 id="我在項目中負責的工作">我在項目中負責的工作</h2> <p>我負責 BOYA 的問題定義、工作流架構、全部技能設計、實測驗證與開源維護。</p> <ul> <li><strong>需求轉譯</strong>：將人文社科研究中的隱性方法知識，轉化為非程式背景研究者也能使用的提問、檢查點與產出格式。</li> <li><strong>工作流設計</strong>：建立一個導航入口與十六個專用技能，涵蓋研究問題、文獻、理論框架、方法、寫作、查核、口試與投稿。</li> <li><strong>人機協作治理</strong>：為研究問題、理論框架、方法選擇及解釋性判斷設置人工決策門，避免自動化越過研究者。</li> <li><strong>學術誠信機制</strong>：把「查無不編造」「引用必回源」「AI 使用透明揭露」寫成工作流中的硬性規則。</li> <li><strong>驗證體系</strong>：以真實論文材料建立實測案例、結構化評估與證據紀錄，持續把暴露出的問題寫回技能規則。</li> <li><strong>跨平台維護</strong>：支援 Codex、Claude Code 與 OpenCode，並提供繁體中文、簡體中文、英文和日文入口。</li> </ul> <h2 id="核心創新">核心創新</h2> <h3 id="1-把研究方法轉化為可執行工作流">1. 把研究方法轉化為可執行工作流</h3> <p>BOYA 不只提供提示詞，而是把每個研究階段拆成明確的輸入、判斷門、產出物與交接條件，使 AI 協作具備可追蹤的研究過程。</p> <h3 id="2-human-in-the-loop-硬性決策門">2. Human-in-the-loop 硬性決策門</h3> <p>流程可以協助檢索、整理、核對與模擬提問，但遇到研究問題、理論選擇、方法取捨及主張修訂時，必須停下來由研究者決定。這是 BOYA 與全自動論文生成工具的核心差異。</p> <h3 id="3-區分書目存在與主張成立">3. 區分書目存在與主張成立</h3> <p><code>reference-check</code> 負責確認文獻與書目欄位，<code>claim-audit</code> 則回到原文檢查關鍵主張是否得到支持，避免把 DOI 存在誤當成內容證據。</p> <h3 id="4-用真實研究材料驅動迭代">4. 用真實研究材料驅動迭代</h3> <p>每項技能都透過真實研究案例暴露邊界，再將錯誤模式寫回規則與評估。工作流的可靠性來自可檢查的實測紀錄，而不是僅靠功能描述。</p> <h2 id="項目成果">項目成果</h2> <ul> <li>建立 <strong>17 個</strong>可組合的研究技能與完整導航工作流。</li> <li>累積 <strong>20 個</strong>真實材料實測案例。</li> <li>提供離線單元測試、結構化回歸案例和跨模型手動驗證流程。</li> <li>以 MIT License 開源，並提供四種語言的使用入口。</li> <li>已用於作者碩士論文的參考文獻覆核，發現 DOI、署名及書目資訊錯誤並公開勘誤。</li> </ul> <p> · </p>