LLM Meta-Level 問題解決框架報告：跨學科神隊友模式的整合實踐

一、前言：從生成工具到創新協作者

大型語言模型（LLM）正從語言生成器進化為「跨領域認知協作者」。本文提出一套以「人本設計 × TRIZ × 力學 × 技術演化」為基底的 Meta-Level 問題解決框架，並以智慧支架導管設計為案例，說明如何透過 LLM 成為解決複雜問題的策略推進系統。

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二、框架概述：四層七模組架構

本框架由四個層次與七個功能模組構成，從使用者需求到物理可行性，涵蓋設計思維、技術分析與未來演化。

Layer 1｜用戶導向層（人本設計1號）

• M1：情境共構與需求理解模組：

  • 分析使用者情緒、任務流程與操作情境

  • 工具：雙鑽石、使用者旅程圖、行為映射

Layer 2｜問題定義與抽象層（TRIZ1號）

• M2：功能/問題轉化模組：

  • 將問題語言轉化為功能表達式，界定技術核心目標

  • 工具：功能語法、IFR推演、物場建模

• M3：矛盾辨識與創新原則導引模組：

  • 定位技術矛盾並導入 TRIZ 發明原則與分離策略

Layer 3｜系統性分析與動態演化層（演化學1號）

• M4：系統邊界 × 生命週期 × 模組化分析模組：

  • 調查問題的演化背景與結構模組化潛力

• M5：技術演化預測模組：

  • 建構未來技術演進藍圖（如 S 曲線、融合/裂變模型）

Layer 4｜物理現實與實作層（力學1號）

• M6：現象建模與反饋模擬模組：

  • 建立力學、材料、流體、熱場的模擬模型

  • 工具：FEA、CFD、熱傳耦合模擬

• M7：限制條件 × 材料適配模組：

  • 評估材料強度、生物相容性、可製造性與臨床可行性

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三、應用流程：從自然語言輸入到創新原型產出

使用者需求 → M1
  ↓
功能抽象與問題建模 → M2
  ↓
矛盾解析與原則導引 → M3
  ↓
系統邊界與模組預測 → M4, M5
  ↓
現象模擬與材料驗證 → M6, M7
  ↓
→ 多版本創新設計 + 原型建議 + 發展策略圖譜

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四、案例實證：智慧支架導管應用

模組	對應內容
M1	醫師操作痛點、病患對永久支架的焦慮
M2	「剛性推進 vs 柔性導航」→ TRIZ功能分析
M3	導入 TRIZ 原則3（局部品質）與15（動態性）
M4	評估支架導管系統於不同應用場景的模組演化可能性
M5	預測支架將向「智慧可吸收微系統」演進
M6	氣球膨脹模擬、支架形變分析、感測器耦合力模擬
M7	鎂合金可降解性、PET氣球順應性模擬、生醫塗層整合測試

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五、LLM 的角色：從輸出器到認知架構師

本框架中，LLM 不只是回應者，而是串接各學科知識、演繹推理流程與創新原則的「認知骨架」與「思維工程師」。其核心價值包括：

• 跨領域知識模組即時載入與組裝能力

• 多重問題語義映射與矛盾辨識能力

• 推演式生成、預測性提案、版本比較分析能力

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六、結語：打造你專屬的神隊友系統

這不只是框架，而是一種思維方式：

讓 LLM 不只是幫你解題，而是參與建構「如何解題的系統本身」。

在未來的工程設計、策略發想與系統優化中，掌握此類 meta-level 架構者，將是「創新時代的新領導