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什麼是 ThesisAI
ThesisAI 是一款面向學術與科研寫作的 AI 助手，核心目標是在單一提示下快速產出結構完整的長篇科學文件草稿，最長可達約 50 頁。它將生成式寫作與學術工作流程深度整合，具備原生 LaTeX 相容性，讓使用者能沿用既有的學術排版習慣，並可一鍵匯出至 Overleaf 進行後續的手動編修與協作。為了強化學術可信度與可追溯性，ThesisAI 支援內文即時引註，並提供參考文獻整理；使用者可上傳或匯入最多 100 篇論文作為引用來源池，降低錯引與遺漏風險。此外，工具支援超過 20 種語言，適合跨語言團隊、國際投稿與多語系教學研究場域使用。無論是碩博論文、研究報告、技術白皮書，或是計畫書初稿，ThesisAI 的核心價值在於顯著縮短起草時間、維持學術結構與格式的一致性、確保引文連結的可追溯，同時保留研究者對內容與排版的最終掌控權。
ThesisAI 主要功能
- 單一提示長篇生成：針對研究主題輸入一次性提示，即可生成具章節結構與連貫論述的長篇草稿，最長約 50 頁。
- 原生 LaTeX 整合：保留 LaTeX 寫作與排版優勢，便於學術環境使用，並無縫接軌 Overleaf 工作流程。
- 內文即時引註：在段落中插入引文標註並整理參考文獻，提升引用的一致性與可追溯性。
- 文獻來源管理：上傳或匯入最多 100 篇論文作為引用來源池，集中管理可被引用的資料。
- 多語言支援：支援超過 20 種語言的草稿生成與改寫，適合跨國研究團隊與國際投稿。
- Overleaf 匯出：將生成內容匯出為可於 Overleaf 編修的格式，方便進一步細修、校對與協作。
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什麼是 Writeless AI
Writeless AI 是一款專注學術寫作的智能助手，旨在協助使用者以更高效率完成研究論文、課堂報告、文獻回顧與研究計畫等內容。它的核心價值在於將生成式 AI 與學術規範結合：以條理清晰的結構輸出、支援標準引用格式、提供可核實的參考來源，並著重於維持文本的原創性與可追溯性。相較於一般寫作工具，Writeless AI 更聚焦於研究流程本身，從題目定義、關鍵詞蒐集、段落論證到參考文獻整理，都提供可操作的引導與產出，讓使用者在有限時間內快速形成具邏輯性的草稿與可讀的初稿。對於需要遵循 APA、MLA 或 Chicago 等引用格式的人而言，它能在文內註記與參考文獻頁面間自動對應，降低格式錯誤與漏引發生率。同時，透過語氣與結構設定，Writeless AI 可生成接近使用者習慣的敘述風格，以便後續細緻編修、加入個人觀點與研究細節。在學術倫理方面，工具的定位是輔助研究與撰寫，並不取代資料查證與原創思考；因此仍建議在提交前親自核對數據、比對來源、補強論證，以確保文章符合學術誠信與課程或期刊的投稿規範。
Writeless AI 主要功能
- 學術寫作生成：依主題與要求產生具備引言、方法、結果、討論等結構的草稿，適用於論文、報告與文獻回顧。
- 可查證引用：提供可追溯的參考來源，並支援 APA、MLA、Chicago 等常見引用格式，文內與文末自動對齊。
- 大綱與段落擴寫：從研究問題生成大綱，將要點擴寫為具邏輯層次的段落，強化論證鏈。
- 語氣與風格設定：調整專業度、正式度與敘述節奏，貼近個人寫作習慣，提升可讀性。
- 釋義與改寫：對重複或冗長語句進行改寫與整合，降低文字冗贅並強化原創表述。
- 文獻整理：彙整引用清單、關鍵主題與摘要，協助快速掌握資料要點。
- 相似度與引用檢核：協助檢視段落重複風險與引用完整性，減少漏引與錯引。
- 多格式匯出：支援將內容匯出為常見文件格式，利於與導師、同儕或編輯協作。
- 任務引導：透過指令模板與研究流程提示，降低上手門檻，讓寫作更可控。
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什麼是 Blainy
Blainy 是一款聚焦於學術與研究寫作的人工智慧輔助工具，目標在於讓使用者更有效率地完成論文、研究報告與技術文稿。它以「降低寫作門檻、簡化流程」為設計核心，協助從主題確立、資料梳理到正文撰寫與格式處理的各個環節更有秩序地推進。透過即時的研究支援與寫作建議，使用者能更快釐清研究問題、安排論證順序，並在撰寫過程中維持一致且專業的學術語氣。特別是針對引文與格式處理，Blainy 可精準處理文內引註並支援多種常見規範，包括 APA、MLA、IEEE、Harvard，減少因格式錯誤導致的審稿延誤或被退回風險。其核心價值在於把繁複的引註與參考文獻格式化工作自動化與標準化，讓使用者把時間集中於文獻閱讀、資料分析與論點建構，進而在有限時程內維持穩定的文本品質。無論是課堂作業、學位論文、期刊投稿或會議論文，Blainy 都能在遵循學術規範與提升寫作效率之間取得平衡，協助學生與專業人士以更可控的節奏產出具有可讀性與一致性的研究文本。
Blainy 主要功能
- 即時研究支援：在題目探索與問題界定階段提供關鍵概念與方向建議，協助整理研究脈絡，縮短前期摸索時間。
- 文內引註自動化：可於撰寫過程中正確插入文內引註，支援 APA、MLA、IEEE、Harvard 等樣式，降低格式不一致的風險。
- 參考文獻格式化：協助生成並校對參考文獻清單格式，使文內引註與文末清單一一對應、風格統一。
- 結構化寫作輔助：提供章節與段落的組織建議，幫助理清論點層次、過渡語與小結，提升全文邏輯性與可讀性。
- 學術語氣與清晰度優化：在不改變觀點的前提下，提出精煉、去冗與用語一致性的建議，使文字更貼近學術寫作規範。
- 格式合規提醒：針對常見格式細節（如頁內標註、作者年、期刊名大小寫、頁碼等）提供提醒，減少事後返工。
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什麼是 SciSummary AI
SciSummary AI 是一款面向學術研究情境的 AI 摘要與文獻整理工具，旨在協助研究人員與學生更快理解科學論文與研究報告的核心內容。它透過語意分析與長文理解，將冗長論文轉為結構化摘要，通常包含研究背景、方法、主要結果與結論，並標示出關鍵概念、重要數據與可能的研究限制，幫助使用者在短時間內判斷文章的價值與閱讀優先順序。除了自動摘要外，工具亦提供基本的參考文獻與文件管理能力，讓使用者能以標籤或資料夾整理來源、撰寫註記與高亮重點、快速搜尋已讀內容，進一步支援文獻回顧、系統性綜述、課堂報告或專題寫作等需求。使用者可就特定段落提出問題，或要求生成重點清單與圖表口語描述；面對不同學科領域，系統傾向保留關鍵術語並以自然語言解釋其意義，降低跨領域閱讀障礙。亦可彙整多篇文章以比較方法與結果趨勢，輔助形成初步洞見與研究假設。綜合而言，SciSummary AI 能降低資訊過載、縮短閱讀迭代，並保留返回原文查證的脈絡，使學術決策仍以原始證據為依歸。
SciSummary AI 主要功能
- 結構化論文摘要：以背景／方法／結果／結論等脈絡呈現重點，協助快速評估研究價值。
- 關鍵詞與重點抽取：自動標示核心概念、變數與指標，利於後續檢索與比較。
- 重點高亮與註記：對段落加註想法與標記，為後續寫作與討論留存依據。
- 智能問答：針對全文內容提問，快速定位證據與關鍵段落。
- 參考文獻與文件管理：以標籤、資料夾與搜尋整理來源，打造個人文獻庫。
- 多篇彙整：整合多篇文章的摘要，協助比較研究方法、資料集與結論差異。
- 引用資訊匯出：將引用與重點以通用格式匯出，便於納入筆記或寫作流程。
- 支援常見學術檔案：可處理如 PDF 等常見格式與連結來源，提升導入效率。
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什麼是 Connected Papers AI
Connected Papers AI 是一款面向研究者與應用科學家的視覺化文獻探索工具，透過將學術論文之間的相似性與引用關係轉化為互動圖譜，協助快速建立某一研究領域的全局概觀。使用者可在圖上辨識核心與熱門論文、主要分支與研究路徑，理解不同主題之間的動態關聯，並降低文獻回顧時遺漏關鍵文獻的風險。工具支援雙向探索，可從種子論文向後追溯先行工作，也能向前尋找衍生研究，從而發現相關脈絡與後續發展。Connected Papers AI 以 Semantic Scholar 的大規模跨學科資料為基礎，涵蓋龐大論文量，適用於建立閱讀清單、定位里程碑工作與發掘跨領域連結，是進行系統化文獻檢索與研究選題的有效輔助。圖譜中的節點大小與著色可反映影響力與年代，讓使用者在短時間內把握研究熱點與時間序列變化；其定位為導航與發現工具，最終判讀仍應結合原文與領域知識。
Connected Papers AI 主要功能
- 視覺化文獻圖譜：以互動網絡呈現論文之間的相似性與引用關係，快速建立研究領域地圖。
- 雙向探索：同時支援回溯先行研究與前瞻衍生研究，避免僅關注單向引用造成的盲點。
- 核心與熱門論文識別：節點大小與權重輔助辨識具高影響力或高關聯度的關鍵論文與里程碑工作。
- 時間與主題脈絡：以顏色或佈局呈現年代與分支，理解主題演進與學科交叉。
- 多來源檢索：可用標題、關鍵字、DOI 或 arXiv 識別碼尋找種子論文並生成圖譜。
- 語義學術資料支援：基於 Semantic Scholar 的大規模跨學科資料庫，覆蓋多數科學領域。
- 快速過濾與聚焦：依年代、相關度等條件縮小範圍，形成可操作的閱讀清單。
- 外部連結與延伸閱讀：從節點直達原文頁面或資料來源，便於查閱摘要、引用與全文。
- 圖譜保存與分享：保存研究圖譜並分享連結，支持團隊共同討論與方法重現。
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什麼是 Research Rabbit AI
Research Rabbit AI 是一個以 AI 為核心的學術探索與知識組織平台，協助研究者更高效地發現、視覺化與管理文獻。它透過學習使用者偏好，提供個人化的論文推薦與提醒，幫助你在海量資訊中快速鎖定高相關資料；同時以引用關係與主題脈絡構成的互動圖譜，讓研究線索、關鍵作者與經典文獻一目了然。使用者可建立收藏清單、加上標籤與註記，追蹤主題與趨勢變化，並與團隊協作、共享發現。相較於傳統關鍵字搜尋，Research Rabbit AI 更著重於關聯導向的探索與文獻地圖建構，適用於文獻回顧、研究設計、課題盤點與前沿追蹤等情境，降低資訊過載並提升學術搜尋效率。它支援從標題、摘要或 DOI 建立集合，提供時間線視圖以觀察引用與被引的演化，並可關注作者、期刊與主題以接收更新；結合高階篩選與相似文獻探索，促進近域與遠域的靈感連結；協作模式能建立共享空間，維持團隊一致的文獻框架並減少重複蒐集成本。
Research Rabbit AI 主要功能
- 個人化推薦與提醒：系統學習閱讀與收藏偏好，主動推送高相關新論文與主題更新，避免資訊過載。
- 引用關係視覺化：以互動圖譜呈現引用與共同被引關係，快速辨識研究脈絡、經典文獻與關鍵作者。
- 主題與趨勢追蹤：時間線與動態視圖協助觀察研究走向、熱點聚集與領域演進。
- 收藏與標註管理：建立多個清單，加入標籤、筆記與自訂欄位，便於系統化整理與回顧。
- 相似與延伸探索：從單篇論文擴展至相關作品、作者群與期刊脈絡，快速擴充檢索範圍。
- 協作與分享：與同事或合作者共享集合與發現，維持團隊對文獻的共同理解。
- 高階搜尋與篩選：支援依主題、年份、作者等條件過濾，提升查全率與查準率。
- 清單匯出：將整理後的文獻清單匯出，便於在既有參考文獻管理流程中接續使用。
