倒數5天：用五週體驗一次 AI Agent 共讀 Paper 的完整流程
從 5 月 10 日到 6 月 7 日，每週日早上 8:00–9:00，用 OpenAI Codex 搭配 Obsidian，和 AI Agent 一起完整拆解一篇 Paper
倒數正式開始了。
這次的《AI共讀力五週陪跑營》，我想帶大家體驗一件很具體的事：
從 5 月 10 日到 6 月 7 日，每週日早上 8:00–9:00，用 OpenAI Codex 搭配 Obsidian，和 AI Agent 一起完整拆解一篇 Paper。
這不是一堂單純介紹 AI 工具的課。
也不是一堂只教你怎麼整理筆記的課。
這次真正想做的，是帶你實際走過一次：
如何把一篇高難度的學術 Paper，透過 Codex × Obsidian，轉換成一組可以累積、可以連結、可以重複使用的 Markdown 研究材料。
眾所皆知，Paper 是一種閱讀難度很高的材料。
它不像一般文章，只要抓到主旨就好。
一篇 Paper 裡面，通常同時壓縮了問題設定、文獻脈絡、方法設計、數學推導、實驗結果、論證策略，以及作者想要說服讀者的核心貢獻。
所以很多碩博士生讀 Paper 的時候，會有一種很熟悉的卡關感：
讀的時候好像懂了。
可是過幾天要跟教授 meeting，突然講不清楚。
要寫 related work，發現自己不知道這篇 Paper 應該放在哪裡。
要整理研究問題，才發現自己只記得內容，卻沒有留下自己的判斷。
這不是因為你不努力。
而是因為讀 Paper 本來就需要不同顆粒度的閱讀方法。
你不能只用「摘要」來讀 Paper。
你也不能只問 AI：「請幫我整理這篇論文重點。」
這樣當然會得到一份看起來很完整的內容，但那份內容不一定真的會進入你的研究系統。
所以我設計的 四色良品筆記法，其實就是在幫助碩博士生從不同顆粒度去讀 Paper。
而這次五週陪跑營，就是把這套四色良品筆記法，結合 OpenAI Codex 這個 AI Agent，以及 Obsidian 這個數位筆記環境，實際帶大家跑過一次。
第一種：解碼力 Decoding Power
第一層是 解碼力 Decoding Power。
它對應的是 紅色良品筆記。
紅色良品專注的是資訊源。
也就是說，我們不是一開始就急著問：「這篇 Paper 的摘要是什麼？」
而是先問：
這篇 Paper 是哪一種資訊源？
它跟我的研究專案有什麼關係？
它在文獻脈絡裡面扮演什麼角色？
它和其他工作的差異在哪裡？
它為什麼值得被我放進自己的研究系統？
很多人讀 Paper 的第一個問題，就是太快進入內容。
看到 Introduction，就開始畫重點。
看到 Method，就開始抄公式。
看到 Experiment，就開始記結果。
可是如果你沒有先判斷這篇 Paper 的位置，你就很容易讀完之後只留下零碎資訊。
紅色良品要做的事，是先幫你建立一種「資訊源意識」。
你要知道這篇 Paper 不是孤立存在的。
它一定和某個問題有關。
和某條 literature 有關。
和某些前人的方法有關。
也可能和你自己的研究專案有關。
這一層，我們會用 OpenAI Codex 幫助你拆解 Paper 的問題、貢獻與方法。
你會練習把「我看不懂」轉成「我知道它的結構」。
你會開始看見：
這篇 Paper 想解決什麼問題。
它為什麼要提出這個方法。
它相對於既有文獻的新意在哪裡。
它可以怎麼接到你的研究方向。
這就是解碼力。
它是 AI 共讀 Paper 的第一步。
不是讓 AI 替你讀完，而是讓 AI 幫你把 Paper 的骨架拆出來。
第二種：論證力 Argument Power
第二層是 論證力 Argument Power。
它對應的是 藍色良品筆記。
藍色良品專注的是學術段落。
因為 Paper 不是一句一句組成的。
真正重要的單位，其實是段落。
每一個學術段落，通常都有一個論述功能。
有些段落是在建立背景。
有些段落是在指出問題。
有些段落是在整理文獻。
有些段落是在凸顯 research gap。
有些段落是在說明方法設計。
有些段落是在解釋結果為什麼重要。
如果你只是一句一句看懂，你可能會覺得自己理解了。
可是你還沒有真正看懂作者怎麼推進 argument。
這也是很多碩博士生讀 Paper 時會卡住的地方。
明明每一句話好像都懂。
可是整段在做什麼，不太清楚。
整篇文章的論證路線，也不太清楚。
更困難的是，當教授問你：
「這篇 Paper 的核心論點是什麼？」
「作者這裡到底在反駁誰？」
「這個段落為什麼要放在這裡？」
你可能會突然發現，自己其實只讀到句子意思，還沒有讀到段落功能。
所以在這次陪跑營裡，我們會用 Codex 搭配藍色良品，練習逐段拆解學術段落。
你會練習問：
這一段的主張是什麼？
它提供了什麼理由？
它回應了什麼問題？
它和前一段、後一段有什麼關係？
它在整篇 Paper 裡面扮演什麼角色？
這就是論證力。
它不是只幫你看懂內容，而是訓練你看懂作者怎麼寫出一篇 Paper。
這件事對研究生非常重要。
因為你未來不只是要讀 Paper。
你還要寫 Paper。
而要寫 Paper，就不能只讀內容。
你要讀出論證。
第三種：索引力 Indexing Power
第三層是 索引力 Indexing Power。
它對應的是 黃色良品筆記。
黃色良品處理的是索引筆記。
也就是幫你把 Paper 裡面的關鍵字、核心概念、專有名詞、重要論點，以及可以重複使用的學術表述整理出來。
這一層很重要。
因為很多人讀 Paper 的時候，會把注意力放在「這篇 Paper 說了什麼」。
可是研究真正需要的是：
這篇 Paper 裡面有哪些概念，以後我還會用到？
哪些專有名詞，是我必須熟悉的？
哪些論點，可以幫我理解這條 literature？
哪些表述方式，以後我寫 related work 或 introduction 的時候可以參考？
哪些關鍵字，可以幫我繼續找到更多相關文獻？
黃色良品的功能，就是把這些東西整理成索引。
它一方面幫你理解學術脈絡。
另一方面，也幫你累積可以重複使用的研究材料。
這裡的重點不是抄別人的句子。
而是學會辨認：這個領域的人怎麼命名問題、怎麼描述方法、怎麼陳述貢獻、怎麼界定限制。
一個研究生如果沒有索引力，很容易每次讀 Paper 都像重新開始。
讀完一篇，忘一篇。
下一次要寫東西，又要重新查、重新找、重新整理。
但如果你有黃色良品，你就會慢慢建立自己的研究詞庫與概念網絡。
這時候，Obsidian 就會變得非常好用。
因為每一個概念、每一個關鍵字、每一個論點，都可以變成一個 Markdown 檔案。
未來你要推進研究專案，這些筆記可以作為 source material。
你要問其他 AI 問題，這些筆記也可以作為 prompt 的背景材料。
你要寫 proposal、整理 literature map、準備 meeting，這些筆記都可以被重新叫出來使用。
這就是索引力。
它讓一篇 Paper 不只是被你讀過，而是被你放進自己的研究網絡裡。
第四種：觀點力 Insight Power
第四層是 觀點力 Insight Power。
它對應的是 橘色良品筆記。
橘色良品處理的是你自己的想法。
這也是很多人最容易忽略，但其實最關鍵的一層。
因為讀 Paper 的過程中，你不只是接收作者的內容。
你其實常常會受到啟發。
你可能會想到：
這個方法好像可以用在我的題目上。
這個假設其實有點強。
這個實驗設計讓我想到另一種比較方式。
這個 limitation 也許可以發展成新的研究問題。
這篇 Paper 的觀點，和我之前讀過的某篇文章有衝突。
這些想法如果沒有被留下來，很快就會消失。
很多研究生會覺得自己沒有觀點。
但有時候不是沒有觀點，而是觀點出現的時候沒有被保存下來。
橘色良品要做的事，就是把你在閱讀過程中的詮釋、啟發、疑問、聯想、批判和延伸留下來。
你會練習把讀到的東西和自己的經驗連結。
和自己的研究主題連結。
和你正在思考的問題連結。
最後，這些橘色良品就會慢慢變成你自己的研究判斷。
這就是觀點力。
它不是要求你一開始就提出很厲害的 original idea。
而是讓你開始練習：
我怎麼看這篇 Paper？
它對我有什麼啟發？
我可以怎麼延伸它？
我可以怎麼把它放進我的研究裡？
這是從「讀懂別人的 Paper」走向「長出自己的研究問題」的關鍵能力。
為什麼現在要用 Codex × Obsidian 做這件事？
因為四色良品本來就是學術閱讀的基本功。
紅色良品幫你處理資訊源。
藍色良品幫你處理學術段落。
黃色良品幫你處理索引與概念。
橘色良品幫你處理觀點與詮釋。
這些能力原本就重要。
只是以前做起來很慢。
你要自己讀、自己拆、自己整理、自己寫成筆記。
但現在有了 OpenAI Codex 這樣的 AI Agent，再加上 Obsidian 這樣的數位筆記環境，很多學術閱讀過程中的產物，都可以用更快的速度被輸出成 Markdown 檔案。
這些 Markdown 檔案不是普通筆記。
它們會變成你後續研究工作的材料庫。
你可以用它們來推進研究專案。
你可以用它們來準備 meeting。
你可以用它們來問其他 AI 更精準的問題。
你可以把它們作為 prompt 的背景資料。
你也可以在未來寫作時，把它們重新組合成 literature review、研究問題、方法比較或觀點段落。
所以這次五週活動，我最希望帶大家體驗的，就是這個流程。
不是只學一堆 AI prompt。
也不是只學 Obsidian 怎麼操作。
而是完整體驗一次：
一篇 Paper 如何透過 Codex × Obsidian，變成你的研究資產。
報名資訊（先把時間卡住）
形式：5 週、每週日早上 8:00–9:00（台灣時間）
期間：2026/05/10–2026/06/07
價格：Tier A NT$6,000｜Tier B NT$3,000｜Tier C NT$1,500
Bootcamp 細節頁：
https://www.notion.so/AI-OpenAI-Codex-Obsidian-AI-Agent-Paper-35191473068980a1a908dbc37fc7585f
直接報名頁：
https://www.notion.so/35191473068980f7a426d4b4f25e72e4
接下來幾天，我會用這幾封信，帶你預習這次陪跑營的四個核心能力：
解碼力 Decoding Power
論證力 Argument Power
索引力 Indexing Power
觀點力 Insight Power
明天，我會先講第一個能力：
解碼力 Decoding Power
也就是：
為什麼很多人讀 Paper 的第一個錯誤，是太急著請 AI 摘要，卻沒有先判斷這篇 Paper 作為「資訊源」的位置。
這會是 AI 共讀 Paper 的第一步。
我們明天見。
PS.
這次陪跑營不是要你變成 AI 工具高手。真正要練的是：你能不能讓 AI Agent 進入你的學術閱讀流程，幫你把一篇 Paper 拆成可以累積、可以連結、可以重複使用的研究資產。
PPS…「我現在 Paper 都還看不太懂，適合參加嗎？」
適合。這次本來就是從「Paper 很難讀」這個現實開始設計的。你不需要先很強才來，而是透過五週，實際體驗一套可以反覆使用的 AI 共讀 Paper 流程。