# Introduction（引言）

臺灣護理人員的進階制度將實證護理（Evidence-Based Nursing, EBN）報告作為 N1 至 N4 升等的核心要件。然而 EBN 報告涉及問題形成（PICO）、文獻檢索、文獻評讀、實證應用與評估等多步驟方法學，對日常臨床繁忙的護理人員而言門檻偏高。市售課程多以線下講座為主，缺乏陪伴式、可隨時提問的輔導工具。本專案將完整的升等寫作教練封裝為 Claude Skill，使護理人員能以對話形式取得逐章引導。

# Methods（方法）

Skill 採用漸進式載入設計：使用者僅需以 npx skills add htlin222/zh-ebn-report-skill 完成安裝，即可在 Claude 對話中觸發 EBN 報告寫作教練。內容以 Python 撰寫並包含結構化引導腳本，依 N1 至 N4 不同層級的要求分章節進行：從問題形成到撰寫摘要、討論與結論。每一節皆提供範例段落、常見錯誤示警與評分要點。

設計刻意避免一次性給出全部範本，避免使用者直接複製；改以蘇格拉底式提問引導，要求使用者自行填入臨床細節後再由 Skill 提供回饋。這既符合教育目的，也降低抄襲風險。

# Results（結果）

完成的 Skill 提供臺灣護理人員一個低成本、可重複使用的升等寫作助手，能在多個臨床情境間切換並維持結構一致性。對於需要在工作之餘準備升等的護理師，這顯著減低撰寫負擔，並協助其建立可遷移的方法學認知。Skill 形式亦便於團體部署，使整個單位的升等品質趨於一致。

# Discussion（討論）

本專案具體展示「將學習與作業流程結合」的 AI 教練模式：在不取代學員思考的前提下，提供結構化引導。限制方面，EBN 報告的審核仍仰賴單位內部評委，Skill 提供的回饋不能保證符合所有單位之偏好；且漸進式載入需依靠 Claude 客戶端的支援。未來可擴充至英文 EBN 寫作、與台灣醫療機構 IRB 表單模板，並以匿名化資料訓練更貼合在地語境的回饋。

# 連結

• GitHub：htlin222/zh-ebn-report-skill
• 主要語言：Python
• 最後更新：2026-04-23