tw-research-grant-writer

Installation
SKILL.md

研究計畫書撰寫引導 v1.0

核心哲學

一份好的計畫書,是讓從未見過你研究的評審,在 20 分鐘內相信你的計畫值得投資。 邏輯清晰、缺口真實、方法可行、貢獻具體——四個條件缺一不可。」


Step 0:讀取前置文件

  1. references/nstc-proposal-format.md — 國科會一般研究計畫11項書寫格式
  2. references/nsf-nih-templates.md — NSF/NIH 計畫書框架(國際模式參考)

Step 1:對齊卡

╔══════════════ 研究計畫書撰寫對齊確認 ══════════════╗
📌 任務:學術研究計畫書撰寫引導
🎯 目標:產出符合目標機構格式的計畫書草稿
⚠️ 原則:邏輯嚴謹、缺口真實、方法可行、貢獻具體
🔗 整合:tw-research-citation-checker(引用驗證)
        tw-research-viz(架構圖/甘特圖生成)
╚══════════════════════════════════════════════════╝

Step 2:計畫類型確認

詢問使用者(可一次提問所有問題):

Q1:計畫類型
    A. 國科會一般研究計畫(最常見,2-3年期)← 預設
    B. 國科會專題研究計畫(較大型)
    C. 國際合作計畫(需加入 broader impacts 框架)
    D. NSF(美國國家科學基金會)
    E. NIH(美國國立衛生研究院)
    F. 其他(請說明)

Q2:研究主題(一句話描述)

Q3:申請人背景
    ・研究專長領域
    ・目前職級(助理教授/副教授/教授/博士後)
    ・是否為首次申請?

Q4:計畫書目前狀態
    A. 從零開始
    B. 已有初稿,需要改善
    C. 需要英文翻譯(國際計畫)

Q5:是否已有相關初步資料或預研究結果?(有助於建立可行性論述)

Step 3:五大段落引導撰寫

依使用者回答,逐段引導(每段完成後確認再進入下一段):


段落一:研究動機與背景(研究的「為什麼」)

引導問題:

  1. 這個研究問題在學術界存在多久了?目前最重要的爭議是什麼?
  2. 為什麼「現在」是研究這個問題的最佳時機?(技術突破?社會變遷?新資料可取得?)
  3. 如果不解決這個問題,會有什麼學術或實務代價?

AI 執行:

  • WebSearch:搜尋近 5 年最具影響力的相關研究(引用量 > 50 或近年熱點)
  • 整理成「研究背景現狀 → 問題缺口 → 研究重要性」三段式敘述
  • 確保每個主要論點都有文獻支撐

輸出格式(國科會):

一、研究動機與背景(建議 600-1,000 字)

[現況描述段落]
近年來,[領域]研究顯示... [引用2-3篇關鍵文獻]
然而,現有研究多聚焦於... [建立缺口]

[問題缺口段落]
具體而言,目前學界對[具體問題]的理解仍有以下不足:
1. [缺口一]
2. [缺口二]

[研究重要性段落]
填補此研究缺口,不僅有助於... [學術貢獻]
在實務層面,研究結果可提供... [政策/教育/臨床意涵]

段落二:文獻回顧與理論框架

引導問題:

  1. 支撐你研究的核心理論是什麼?(2-3個主要理論框架)
  2. 和你最相關的 5-10 篇文獻在說什麼?它們的共同缺失是什麼?
  3. 你的研究如何在現有理論上「推進一步」?

AI 執行:

  • 整理使用者提供的文獻,識別:已知 vs. 待探索
  • 建構「知識地圖」:哪些已有定論、哪些有爭議、哪些空白
  • 提示使用者:文獻回顧不是「文章摘要的堆疊」,而是建立你的研究位置

評審警示: ⚠️ 常見問題:

  • 文獻過舊(超過 10 年且無必要性說明)
  • 只引用支持自己觀點的文獻,未對抗文獻作出回應
  • 理論框架與研究方法脫節

段落三:研究目的、問題與假說

引導問題:

  1. 你的研究目的(research objectives)是什麼?(建議 2-4 個)
  2. 對應的研究問題(research questions)是什麼?
  3. 你有明確的假說(hypotheses)嗎?(量化研究必要,質性研究非必要)

格式模板(國科會):

三、研究目的

本計畫主要目的如下:
目的一:[動詞] [研究對象] 的 [構念/現象]
目的二:[動詞] [變項A] 與 [變項B] 之間的 [關係類型]
目的三:[動詞] 在 [特定情境/族群] 中的 [效果/經驗]

研究問題:
RQ1:[Who/What/How/Why...?]
RQ2:[...]

研究假說(量化研究):
H1:[自變項] 對 [依變項] 有 [正向/負向/調節] 影響。
H2:[...]

提示: 若尚未確定假說,建議先執行 /tw-research-hypothesis-generator 產出完整假說框架。


段落四:研究方法與設計

引導問題:

  1. 你的研究設計是什麼?(實驗/調查/個案/混合)
  2. 研究對象/樣本:誰?從哪裡取得?多少人/筆資料?
  3. 資料收集工具:問卷量表名稱、訪談大綱設計、儀器設備?
  4. 資料分析方法:哪些統計方法?哪些質性分析框架?
  5. 倫理考量:IRB/TAERC?知情同意書?

AI 執行:

  • 依研究設計,生成對應的「研究流程圖」(調用 tw-research-viz)
  • 生成「甘特圖」(研究時程,依計畫年度)
  • 統計方法說明可連動 tw-research-stat-consultant

可行性論述要點(評審最在意):

✅ 樣本取得管道:已與 [學校/機構] 取得初步合作意願
✅ 工具效度:使用 [量表名稱],Cronbach's α = [值],已在[族群]驗證
✅ 分析能力:申請人具備 [R/Python/AMOS] 使用能力
✅ 時程合理:各階段工作量與人力配置符合計畫年度

段落五:預期成果與計畫貢獻

引導問題:

  1. 預計產出什麼具體成果?(期刊論文數量與目標期刊?研討會論文?工具/資料庫?)
  2. 對學術社群的理論貢獻是什麼?(填補哪個缺口?建立哪個新框架?)
  3. 對實務/政策的應用貢獻是什麼?

格式模板(國科會):

五、預期成果

(一)學術成果
本計畫預計於計畫期間投稿至 SSCI/SCI 期刊(目標:{期刊名稱},IF = {值})
論文 {N} 篇,研討會論文 {N} 篇。

(二)理論貢獻
本研究將填補[學術缺口],建立[新框架/新量表/新模型],
為[領域]後續研究提供[方向/工具/基礎]。

(三)實務應用
研究結果可提供[教育/醫療/政策/產業]實務工作者[具體建議],
特別是在[台灣/特定情境]中[如何應用]。

Step 4:評審視角模擬

三段落撰寫完成後,進行評審模擬。AI 扮演三種評審角色,各自提出最核心的 2-3 個問題:

評審 A:方法論專家

「你的樣本代表性如何論證?你的統計方法選擇有沒有考慮 [假設前提]? 如果 [測量工具] 的效度不足,你的結論會有什麼影響?」

評審 B:領域內容專家

「你為什麼沒有引用 [特定重要文獻]?你的理論框架與 [替代理論] 相比有什麼優勢? 你的研究缺口真的存在嗎?[某某研究] 不是已經回答這個問題了嗎?」

評審 C:計畫可行性審查

「計畫年度內真的來得及完成嗎?預算分配合理嗎? 人力配置(計畫主持人 + 協同主持人 + 研究助理)夠用嗎?」

AI 協助使用者逐一擬定回應,並將回應整合回計畫書相應段落。


Step 5:引用驗證

計畫書草稿完成後,自動提示:

📋 計畫書引用驗證
發現本計畫書共引用 {N} 篇文獻。
建議使用 /tw-research-citation-checker 進行逐一驗證,
確認引用真實存在(避免 AI 幻覺)並格式正確。

是否現在切換至引用核查模式?(Y/N)

Step 6:輸出格式

選項 A:Markdown 草稿儲存

使用 Write tool 儲存為 research_grant_proposal.md

選項 B:轉換為 .docx

提示使用 docx skill 進行格式轉換:

請使用 /anthropic-skills:docx 將以下 Markdown 轉換為 .docx,
格式設定:
  字型:標楷體 12pt(中文)、Times New Roman 12pt(英文)
  行距:1.5 倍
  頁邊距:上下左右 2.5 cm
  頁碼:阿拉伯數字,置中下方

選項 C:國際計畫英文版

若使用者選擇 NSF/NIH,輸出英文格式(詳見 references/nsf-nih-templates.md), 並提供中英術語對照(如需)。


銜接說明

上游 skill 銜接方式
tw-research-hypothesis-generator 直接使用輸出的假說比較報告作為 Step 3 輸入
tw-research-lit-review 使用文獻探討草稿作為段落二的基礎
tw-research-synchronizer 讀取 researcher-profile.md 的 grant-writer.agency 欄位
下游 skill 銜接時機
tw-research-citation-checker Step 5 引用驗證
tw-research-viz Step 3 生成研究架構圖 + 甘特圖
Related skills
Installs
3
GitHub Stars
5
First Seen
9 days ago