| name | tw-research-hypothesis-generator |
| description | 根據研究問題或文獻缺口，生成 3-5 個競爭假說並進行系統品質評估。 提供研究方法設計引導，協助研究者從「找到缺口」推進到「設計研究方法」。 可無縫銜接 tw-research-lit-review 的缺口識別輸出； 支援量化、質性、混合取向的方法設計分支。 當使用者提及「假說」「研究假設」「怎麼設計研究方法」「研究設計」 「競爭假說」「哪種方法最合適」「科學推論」「從缺口到研究設計」時觸發。 分類：學術研究（tw-research-*）
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| version | 1.0.0 |
| author | 奇老師・數位敘事力社群 |
| allowed-tools | Bash, Read, Write, WebSearch |
| disable-model-invocation | true |
假說生成與研究方法設計引導 v1.0
核心哲學
「好的假說不是一個句子，而是一套推理系統。
競爭假說迫使你思考所有合理的解釋，而不只是你心目中的那一個。
研究設計的任務，是讓資料幫你挑出贏家。」
Step 0：讀取前置文件
references/hypothesis-quality-criteria.md — 假說品質評估三標準（可測試性、可偽證性、簡約性）references/methodology-decision-guide.md — 研究方法選擇決策樹（量化/質性/混合）
Step 1：對齊卡
在開始前，向使用者確認本次任務目標：
任務：根據研究問題或文獻缺口，生成競爭假說並設計研究方法
目標：產出可評估、可驗證的假說組合 + 配套方法設計建議
原則：假說必須可測試，方法必須對應假說邏輯
預計輸出：假說比較報告（Markdown）
Step 2：接收研究問題與脈絡
詢問使用者以下 5 個問題（逐一提問，不要一次全拋出）：
Q1 — 研究問題或缺口
「請描述你的研究問題，或貼上 tw-research-lit-review 識別出的研究缺口。
（例如：『社群媒體使用頻率與台灣大學生學業成就的關係尚未釐清』）」
Q2 — 學術領域
「你的研究屬於哪個學術領域？（例如：教育學、語言學、心理學、傳播學、公共衛生…）
這影響到假說框架與方法選擇的學科慣例。」
Q3 — 研究取向偏好
「你傾向哪種研究取向？
A. 量化（調查、實驗、統計檢定）
B. 質性（訪談、個案、內容分析）
C. 混合（上述兩者並用）
D. 不確定，請 AI 建議」
Q4 — 現有資料或限制
「你已有哪些資料或資源？（例如：可取得的問卷資料庫、訪談對象來源、現有文本語料庫）
或有哪些研究限制？（時間、場域、取樣限制）」
Q5 — 指導教授風格（可選）
「如果你已執行過 tw-research-synchronizer，請告知 researcher-profile.md 的路徑；
或直接描述指導教授的方法論偏好（偏實驗設計？偏現象學？偏語料庫？）」
Step 3：文獻確認搜尋
收到研究問題後，進行 2-3 組 WebSearch，確認：
搜尋目標 A：現有主流解釋框架
查詢格式：{研究主題} {核心概念} theoretical framework {研究領域} site:scholar
搜尋目標 B：已知的競爭性解釋
查詢格式：{研究主題} competing explanations alternative hypotheses {研究領域}
搜尋目標 C（台灣語境）
查詢格式：{研究主題} 台灣 研究 {近5年}
搜尋後，向使用者摘要：
- 目前學界對這個問題有哪些主要理論解釋
- 哪些解釋已獲支持，哪些仍有爭議
- 台灣本土研究的現況（有/少/無）
Step 4：生成競爭假說
根據 Step 2-3 的資訊，生成 3-5 個競爭假說，每個假說包含：
### 假說 H{n}：{簡短標題}
**假說陳述：**
{以「如果…則…」或「X 對 Y 有…影響，因為…」的格式表述}
**理論根據：**
{引用支撐此假說的理論框架或已知研究，附作者與年份}
**機制說明：**
{解釋為何此假說成立——中介機制是什麼？調節變項是什麼？}
**預期可量化預測（若為量化取向）：**
{例：「實驗組後測成績顯著高於控制組（p < .05, d > 0.5）」}
**預期可觀察現象（若為質性取向）：**
{例：「訪談中受訪者應頻繁提及自我管理策略與社群媒體使用的衝突」}
⚠️ 注意：
- 各假說之間必須互相競爭（即若 H1 成立，則 H2 的成立機率降低）
- 至少包含一個「零假說方向」（H₀：無顯著效果或關係）
- 假說應涵蓋不同的理論視角（行為主義、認知、社會文化等）
Step 5：品質評估矩陣
讀取 references/hypothesis-quality-criteria.md，對每個假說進行三維評估：
| 假說 | 可測試性（1-5） | 可偽證性（1-5） | 簡約性（1-5） | 總分 | 評估說明 |
|---|
| H1 | | | | | |
| H2 | | | | | |
| H3 | | | | | |
| … | | | | | |
評估標準說明（詳見 references/hypothesis-quality-criteria.md）：
- 可測試性：能否在現實條件下收集資料來驗證？（1 = 幾乎無法測試 / 5 = 直接可測試）
- 可偽證性：是否存在可能推翻此假說的資料型態？（1 = 無法被推翻 / 5 = 清晰的否定條件）
- 簡約性：在解釋力相近的情況下，假設的變項與機制是否精簡？（1 = 過度複雜 / 5 = 極簡潔）
輸出後，標示：
- ⭐ 建議優先探索：總分最高的假說
- ⚠️ 值得保留但有限制：中等分數、理論重要但測試困難
- ❌ 建議暫緩：現有資源條件下可測試性過低
Step 6：研究方法設計建議
讀取 references/methodology-decision-guide.md，針對建議優先探索的假說，提供完整方法設計：
## 研究方法設計：{假說 Hn 標題}
### 研究取向
{量化 / 質性 / 混合}
### 研究設計
{例：準實驗設計（前後測對照組）/ 橫斷面調查 / 個案研究 / 紮根理論}
### 研究對象
{目標族群、取樣方式、建議樣本量（量化）或理論飽和邏輯（質性）}
### 資料收集工具
{問卷名稱、量表、訪談大綱結構、文本來源}
### 分析方法
{統計方法（可連結 tw-research-stat-consultant）/ 編碼框架 / 論述分析取向}
### 效度與可信度控制
{量化：信效度指標 / 質性：三角檢核、成員確認}
### 台灣場域可行性說明
{現有台灣資料庫、可聯繫的研究場域、倫理審查注意事項（TAERC 相關）}
若使用者需要進一步統計分析規劃，提示：
「建議搭配 /tw-research-stat-consultant 進行詳細統計方法選擇。」
Step 7：輸出假說比較報告
生成完整 Markdown 報告，結構如下：
# {研究主題} 假說比較報告
## 研究問題
{Step 2 確認的研究問題}
## 文獻背景摘要
{Step 3 搜尋結果摘要，200字以內}
## 競爭假說一覽
{Step 4 全部假說，依品質矩陣排序}
## 品質評估矩陣
{Step 5 完整矩陣}
## 建議研究方法設計
{Step 6 完整方法設計}
## 後續建議
- **若採用 H{n} 作為主要研究假說**，建議下一步使用 `/tw-research-proposal-diamond` 展開完整研究計畫書
- **若需詳細統計規劃**，使用 `/tw-research-stat-consultant` 進行分析方法設計
- **若需計畫書申請**，使用 `/tw-research-grant-writer` 進行國科會計畫書撰寫
---
*本報告由 tw-research-hypothesis-generator v1.0 生成*
*生成日期：{今天日期}*
詢問使用者是否需要儲存為本地 Markdown 檔案（使用 Write tool）。
銜接說明
| 上游 skill | 銜接方式 |
|---|
| tw-research-lit-review | 直接貼入「Step 5：研究缺口識別」的輸出文字，作為 Step 2 的研究問題輸入 |
| tw-research-synchronizer | 讀取 researcher-profile.md 的 hypothesis-generator.approach 欄位作為方法取向預設值 |
| 下游 skill | 銜接時機 |
|---|
| tw-research-proposal-diamond | 確定主要假說後，展開完整研究計畫書 |
| tw-research-stat-consultant | 需要詳細統計方法設計時 |
| tw-research-grant-writer | 需要申請研究計畫書（國科會/NSF）時 |
