在實務上，多數醫學與心理學研究者仍然使用 Word + SPSS / Prism / Excel 這種拆散式 workflow：分析在一個軟體、圖表在另一個、文字說明在 Word。這套系統的痛點可以具體拆成幾種：

1. 結果不可重製（irreproducible by design）。最典型情境是：樣本數更新、排除案例重算、換一個 model specification，研究者要「手動」把 P 值、信賴區間、圖表貼回 Word。這個過程幾乎不可能無誤，而且無法留下清楚軌跡。這種以拷貝貼上為核心的 workflow，從設計上就與 reproducible research 的基本要求（分析流程可重跑、結果可驗證）衝突。

2. 版本與協作混亂。現場經驗就是 paper_final_v7_真的最後一版.docx 散落在郵件與雲端，作者之間交錯修改，導致：哪一個分析版本對應哪一版手稿沒有人真正說得清楚。沒有 plain-text + 版本控制（例如 Git）的情境，任何「追溯」都只能靠記憶或零散備份。

3. 格式與投稿轉換的高摩擦。每換一間期刊，就要重新套用 template、重新調 reference style、調整圖表解析度和位置。一旦使用者困在 WYSIWYG 介面，這些調整都只能手工處理，很難抽象成「規則」或「樣板」。對個別研究者而言，這種體力活消耗大量時間，但幾乎沒有知識價值。

4. 分析與敘事完全分離。實務上常見狀況是：統計分析由某位 statistician 或手較熟的人在 R / SAS 完成，之後把結果「摘要」進一個 Word 檔丟回團隊。論文主筆者往往只在結果摘要層次接觸分析，而不是直接面對程式碼與原始資料。這導致：對自己的分析 pipeline 缺乏完整 mental model，只能在敘事層面「描述結果」，而沒辦法在寫作過程中對分析本身進行反思與修正。

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