淨零碳規劃管理師備考神器 | iPAS 淨零碳規劃管理師考古題

線上測驗：https://thc1006.github.io/ipas-net-zero-quiz/

題庫

	題數	說明
主題庫	775 題	考科一 433 + 考科二 342。其中 159 題由來源 PDF 分欄重建
加強練習池（選用）	154 題	54 題公開模擬題 + 100 題 AI 產題。預設關閉，需於設定頁 opt-in

考科歸屬依官方「iPAS 能力鑑定簡章」§2.5 評鑑內容（L11 / L12）劃分： CBAM、ISO 14068-1 屬科目一；科目二只涵蓋 ISO 14064-1 與 ISO 14067。

考科範圍

考科一：淨零碳規劃管理基礎概論

• 淨零排放國際發展與政策趨勢、CBAM、Paris Article 6
• 永續發展與碳中和目標、PAS 2060 / ISO 14068-1
• 溫室氣體基礎知識、IPCC GWP（AR5 / AR6）
• 碳管理策略與工具、SBTi、ISSB IFRS S1/S2

考科二：淨零碳盤查規範與程序概要

• ISO 14064-1:2018 六分類（Cat 1–6）盤查範疇
• 組織碳盤查邊界（營運／財務／股權控制法）
• 排放係數與計算方法、AR5 GWP（環境部 113/2/5 公告）
• 碳盤查報告與查證、CFP-PCR、產品碳足跡（ISO 14067）

功能

• 練習 / 考試兩種模式，可依考科與題數出卷
• AI 解析（Puter.js，免 API key）
• 無障礙：高對比、色覺辨認（CVD）模式、字級調整、深色模式
• 成績與錯題匯出
• AI 產題依 EU AI Act Art.50（2026-08-02 起）揭露，UI 顯示警示徽章

這份題庫可不可信

我們把「可不可信」做成可以自己驗證的東西，而不是一句宣稱 —— 包括老實說出哪些地方還做不到：

• 先講最重要的一件事：「引用被驗過」不等於「答案是對的」

  這個專案過去所有的檢查，查的都是引用（那一頁上有沒有這句話）。 沒有一道在查答案本身。 32 個錯答案全部是靠人一題一題挖出來的。

  而 iPAS 公版教材的範例題 PDF 是直接印答案卡的。 我們把題庫的答案拿去跟官方答案卡逐題交叉比對 —— 這是本專案 第一個能機械驗證「答案」而非「引用」的檢查：

  121 題的答案已與官方答案卡逐題對過（tools/answer_key_crosscheck.py）。 這些答案被釘死在資料裡：任何人改動它們，CI 就紅。

  比對必須按「文字」，不能按「字母」 —— 題庫把選項順序打散、文字也改寫過。 我親手踩過：教材答案卡印 (D)、題庫標 (A)，我差點宣告那是錯答案 —— 但教材的 (D) 就是題庫的 (A)。字母是排版，文字才是內容。

  後來我們把全庫（當時 927 題）的答案都走過一遍語意複核。 除了少數純算術題（靠 CALC 回歸表逐題重算）與已撤答案（排除計分），其餘每一題都有可追溯的 驗證訊號 —— 官方答案卡逐題對照、逐字引文機械比對、或語意釘定審查其一，其中 121 題以答案卡逐題核對。 複核途中又挖出幾個實質錯答案並修好（多產品分攤法、碳交所啟用日誤植、ISO 14067 答案卡誤置等）。

  但界線還在，我們不假裝「都複核過」等於「絕對零錯」：語意複核是「代理判定＋人逐批抽樣＋ 逐一複核所有非直接命中的題」，不是每一題親手重讀；一批概念題／否定題只能以概念與排除法確認、 沒有單一逐字釘句；還有一份官方答案卡 PDF 抓不到，該卷的題目無法對卡。

  這支新工具報出的唯一一個「錯答案」，是它自己不懂規矩。

  S_CHU_06-q094「什麼是溫室氣體盤查的基線年？」—— 答案卡印 (D) 以上皆非，題庫標 (C)。 我查了命題依據（公版教材裡「基準年」16 次、「基線年」0 次）， 認定那是術語陷阱，動手把答案改成了 D。

  然後既有的 gate 把我攔了下來：restoration-manifest 裡早就登記著 answer_key: "D"， 外加一筆 2026-07-13、寫明一手依據的 answer_override —— 前一輪的人知道答案卡是 D， 而刻意採 C，理由是 ISO 14064-1:2018 對 base year 的定義與選項 C 逐字相符。

  那不是漏網之魚，是一個有記錄的決定。而我沒讀記錄就把它推翻了。 那道 gate 的註解早就寫著：「隨便推翻它，整條證據鏈就沒有意義了 —— 『這題我覺得應該是 C』不是理由。」「我覺得應該是 D」也不是。

  已回復為 C。真正的病是：我的新工具完全不知道 answer_override 這套機制存在 —— 兩個互不知道的系統一定會漂。現在它會讀那份 manifest，並把這類偏離 報成 DOCUMENTED_OVERRIDE 而不是「錯答案」。 同時把反面證據（教材裡「基線年」0 次）寫進那筆 override —— 一個刻意的判斷， 就該把最強的反駁記在它旁邊，而不是藏起來。

• 一半的題目沒有解析 —— 而補解析的過程，證明了很多「已驗證的引文」是空的

  主題庫 775 題裡，原本有 420 題完全沒有解析：使用者答錯了，看不到任何說明。 這不是「答錯」，是「學不到東西」，而後者才是這個工具存在的理由。

  其中 387 題身上已經有一段經機械驗證的逐字引文，所以解析可以只用那段引文寫成 —— 不引入任何引文以外的條號、標準編號、附錄、百分比、年份或數量。

  這條約束不是自律，是程式強制的（tools/explanation_guard.py）。 違反者一律退件、不寫入。它在這一批裡當場攔下 3 則憑空生出條號的解析。

  為什麼要這麼嚴？因為我們剛剛才在 AI 產題上抓到這個病： 「年報準則 §10-4」（該準則沒有這一條）、「IFRS S2 之 Appendix B」（該附錄沒有這個條款）。 大方向對，細節捏造。 放手讓 AI 寫 387 則解析，就是開 387 個捏造條號的機會。

  結果：沒有解析的題目從 420 降到 18（其餘 41 題，要嘛答案是多重正解已排除， 要嘛引文釘不住而正在補一手來源）。

  而最後 14 題，我們誠實地交還給人： 9 題完全沒有來源（社群共筆考古題）、 5 題的來源是無效的（iso.org/standard/*.html 是購買頁、vocus.cc 是部落格）。 這些沒有可驗證的一手依據，所以我們沒有替它們寫解析，也沒有動答案 —— 憑印象寫解析／改答案，正是這個專案最不能接受的事。 它們整理在 NEEDS-SOURCING.md，逐題列出題幹、選項、現行答案，等人親自補來源。 「找不到來源」寫成一份可操作的清單，好過假裝有來源。

  但真正重要的發現是另外 41 題 —— 它們的「已驗證引文」其實什麼也沒證明。

  這些引文逐字為真（來源頁面上真的有這句話），但：

  • 多數只是把題目和四個選項原樣抄一遍，沒抓到答案卡 —— 引文等於題目本身。 它證明「這題存在於來源」，卻沒有證明「哪個選項是對的」。
  • gist[472]：引文顯示國外減量額度「經認可後得扣除」—— 引文反而是答案的反證。
  • gist[495]：引文是燃料熱值表，與題幹給的排放係數毫無關係。

  這推翻了「① 逐字引文」這個等級的一部分保證力（也是現在這一級不再宣稱「抓回來逐字確認」的原因）。 「引文逐字存在」與「引文釘得住答案」是兩件事 —— 過去只驗了前者。

  原本 41 筆指控，逐筆追完了，每一筆都由我們自己抓一手來源複核：

  • 24 筆是「我抓得太短」，不是資料錯 —— 引文被截斷、或漏抓了答案卡。重抓即可。 而第一版的自動修復差點洗白：判準寫成「答案的文字在新引文裡的覆蓋率」， 而那是子序列比對 —— 把窗口拉夠長，答案的每個字都能在裡面「找到」， 就算它們散落在不相干的句子裡。已改成逐字連續比對，gist[80]／gist[123] 立刻掉回「撐不住」。那不是證據，那是洗白。
  • 一度誤判 gist[80] 答案是錯的 —— 因為只讀了碳費收費辦法 §9（國內）： 「定期檢討第一項國內減量額度扣除收費排放量之上限及比率」，於是以為 (A)「國內外」是錯的。 但後續（回報 #94）複核發現漏看了 §10：「定期檢討前項國外減量額度扣除收費排放量之上限」。 國內（上限及比率）＋國外（上限）皆定期檢討，選項 (A)「國內外…上限及比率」成立。 已還原為 A、重回計分 —— 先前撤答案是漏看 §10 的誤判。（教訓：撤答案前要把整部法規讀完。）
  • 其餘 17 題答案都是對的，錯的只是引文 —— 引文引錯文件、只抄了題目、或被截斷。 每一題都補上了真正釘得住答案的一手來源：gist[139] 換成 IPCC AR6 綜合報告 （「the largest share … in CO2 from fossil fuels combustion」，而非教材的「能源部門占比」）； gist[123] 換成 ETS 指令「From 2034, no CBAM factor shall apply」； gist[472] 換成碳費收費辦法 §10（國際自願碳權 ≠ 認可之減量額度）。
  • 其中一題是「代理過度指控，而我差點跟著走」：gist[36]（鋁製家具不納管）—— 代理說答案錯，我抓回 CBAM 附件一鋁類完整清單複核後發現：代理才是錯的 （家具是 HS 第 94 章，不在 CBAM 的第 76 章鋁類清單，其稅則 9403 在全法 0 次）。 每一筆代理的判決都自己複核，正是為了這個。

• 練習池的 AI 產題：不用會，選最長的就能考 65 分

  一個備考工具最糟糕的失敗，不是「答案錯了」，而是 使用者靠著出題的破綻答對，然後以為自己會了。

  我們量了「無腦選最長」這個策略 —— 完全不看題目、每題直接挑最長的選項：

  題目來源	「無腦選最長」得分率	（亂猜 = 25%）
  練習池 AI 產題	65%	←
  主題庫 重建題（來源 PDF）	58.8%
  主題庫 gist（社群考古題）	45.9%
  練習池 公開模擬題	43.4%

  更露骨的指標：「正解比每一個誘答都長 2.2 倍以上」的比例 —— AI 產題 30.3%，而社群考古題只有 0.2%。150 倍。這是生成時的指紋，不是統計波動。

  我們沒有修它。 用同一個 AI 去把誘答補長，很可能生出「第二個正解」—— 那比現在更糟。所以做的是：把數字釘死在資料上（CI 會驗），不准它變得更爛， 也不准 README 少說。

  這 100 題身上有一個 verify_verdict: CONFIRMED 的標記（99/100 都是）—— 那個標記毫無保證力：先前在這批題目裡找到的 13 個缺陷，13 個全部被標成 CONFIRMED； 這一輪新證實的 4 個缺陷，也是 4 個全部被標成 CONFIRMED。 練習池預設關閉，需要在設定頁主動開啟。

• AI 產題的病不是「答案錯」，是「題幹裡的引註是捏造的」

  我們做了一次盲測：把題幹與選項交給獨立的評估者、不給題庫的答案， 要求重新推導正解，再與題庫比對。100 題全查。

  答案幾乎全對 —— 100 題裡只有 1 題的答案真的錯。 壞的是題幹與引註。

  已證實並修好的（每一筆都由我們自己抓回一手來源複核，不是採信評估者）：

  • tw_regs_14-v2：原題前提是假的，四個選項都成立 —— 已改題幹救回。 環境部公告附表寫的是「一／各行業／…直接排放達 2.5 萬」、 「二／製造業／…直接＋間接合計達 2.5 萬」—— 「直接排放即達 2.5 萬」的門檻適用於各行業，服務業、金融保險業、農林漁牧業 達標一樣納管；而原標的正解「電力業及指定製造業」又混入需加計間接排放的那一批， 原問法無單一正解。諷刺的是，證明題目錯的引文（附表第一列「各行業」）當初就擺在那裡。 修法：改問「第二批製造業之門檻如何計算」，唯一正解＝直接＋用電間接排放合計（附表第二批列逐字）， 答案為 C、重回計分。（我也曾一度誤把它救回為 D —— 那才是把兩批判定基準講反；讀完整附表後已撤回並改為 C。）
  • tw_regs_33-v2：正解選項裡掛著一個捏造的條號。 選項 C 引《公開發行公司年報應行記載 事項準則》「§10-4」—— 我們抓回全文：「第 10-1 條」出現 1 次，「第 10-4 條」出現 0 次。 更難堪的是：這一題自己的解析早就標注過這個錯，但選項沒改 —— 而選項才是使用者 看到的「正解」。
  • ifrs2026-006：題幹與它自己的解析互相矛盾。 題幹寫「依 IFRS S2 之 Appendix B」， 而解析寫「規定在 IFRS S1 本文第 77–82 段」。S2 的 Appendix B 沒有這個條款。
  • tw_regs_09-v2：誘答自己也不是法定基金來源。 氣候法 §32 六款不含「罰鍰」 （罰鍰入基金是空污法的設計）—— 熟悉條文的人會在兩個選項之間擺盪。

  這是 LLM 的典型病：大方向對，細節捏造。 對備考工具而言，這比錯答案更陰險 —— 學生把假條號背起來，上考場就錯。

  另有 3 筆指控 + 10 筆「引文釘不住答案」尚未經我們親自複核， 已釘進 provenance.blind_review，並註明那是待驗證的指控，不是判決。

  這個盲測的說服力有限，我們照實說：評估者也是 AI，而題目也是 AI 生成的 —— 同一種模型偏誤會讓兩者天然一致。「答案 99% 一致」不能讀成「答案 99% 正確」， 只能讀成「這一層過濾沒抓到更多」。真正獨立的驗證仍然缺席。

• 來源 PDF 本身可能是壞的 —— 而「忠實複製」的檢查永遠是綠的

  159 題「由來源 PDF 分欄重建」的題目，有一套很完整的 sha256 證據鏈 （raw / canonical / dataset 三個 hash + transformations[]），CI 一直全綠。

  但那條證據鏈驗的是「忠實」，不是「正確」。

  2026-07-14 發現：來源 214245506.pdf（S_CHU_07 的 67 題）選項 (C) 欄整欄位移一題 —— 每一題的 (C) 都是「下一題的 (C)」：

  • Q33「生命週期評估依據哪份 ISO 標準文件？」的 (C) 竟然是「場址特定數據」
  • Q34「在組織邊界外所獲得的數據」的 (C) 是「確保量化結果的全面性和準確性」， 而且答案卡跟著錯（印「初級數據」，正解是「次級數據」—— LCA 最基本的定義）

  題庫忠實地複製了它。 最惡劣的是 q035 / q038：答案就是 (C)，而 (C) 的文字是從別題 偷來的誘答選項 —— 使用者看到的「正解」，是另一題的錯誤答案。答案字母對，內容全錯。

  處置：8 題已依同一份模擬卷的乾淨版本（把答案印在每題正右方欄位）修正； 67/67 題用題幹（不是題號）逐選項比對過 —— 只有 (C) 欄壞掉。

  另一份來源（697134715.pdf，92 題）沒有第二份可以交叉。 已人工逐題檢視全部 92 題，未發現同類錯位 —— 但「我讀過而且沒看到問題」不是「已驗證」。 這個限制記在 restoration-manifest.json 的 _meta.source_documents 裡。

• 「有來源」分成三個等級 —— 不要混為一談

  等級	意思	主題庫	練習池
  ① 逐字引文（出自一手出處）	引文字串已附上，且其 URL 屬一手發布者（source-authority.ts 的 PRIMARY）。逐字比對在擷取當下由 verify_agent_quotes.py 對代理提交做過（擋掉捏造與非一手引文），但不是對 committed 資料的持續重抓。二手 evidence（維基／新聞／標準轉載預覽）不計入本級	756 / 775	138 / 154
  ② 有一手來源 URL	附了法規資料庫／環境部／IPCC／ISO 等的連結。「連結還通」不代表「指對地方」 —— 見下方引用複驗	771 / 775	149 / 154
  ③ 完全沒有來源	來自社群共筆的考古題整理，無從查證	4 / 775	0 / 154

  本級的判定是「一手 URL＋有引文字串」，不是「該頁被重抓、逐字確認過」。 兩者不同： 前者程式可離線驗（docs-counts.test.ts 已釘住），後者需要每次重抓網頁——我們沒有對 committed 資料持續做。少數 evidence 落在二手來源（如 gist[367] Bloomberg CDN、練習池 5 題引維基／新聞／ 低碳建築聯盟），已排除在本級之外、改列入下方缺口報告的「有一手來源但無一手逐字引文」。 gist[137]（ISO 14068-1 章節標題）的逐字只存在於標準全文與公開預覽，ISO 官方頁不含該字串， 故其 evidence 指向 ANSI 公開預覽（二手轉載通路），亦不計入本級。

• 「有一手來源 URL」曾經是一個很弱的訊號 —— 我們把每一個都打開來看了

  連結是活的，不代表指對地方。 過去 383 題「附了一手來源 URL、但從來沒有人打開來看過」。 我們逐題把那一頁抓回來，檢查它到底有沒有說這件事：

  複驗結果	題數
  引用正確（那一頁上真的有支持答案的原文）	318	83.0%
  引錯地方 —— 那一頁根本不含這個主張	29	7.6%
  主題相關，但沒有一句話釘得住這個答案	18	4.7%
  連結已死（含軟 404：回 HTTP 200，內文卻寫「您所查詢的網址不存在」）	4

  上表為主要結果類別，不涵蓋全部 383 題：318＋29＋18＋4＝369，其餘約 14 題 落在少數其他 verdict（爭議、無法查證等）與尚未歸類的殘差。百分比＝各類題數 ÷ 383， 且由 gate 釘住（docs-counts.test.ts），不再手填。這一頁的分類尚未做到「加總＝母體」， 這是誠實揭露、待後續逐筆歸清。

  引錯的那 28 題，有幾個成串的模式：

  • 引到母法，規則卻在施行細則裡 —— CBAM 母法 (EU) 2023/956 全文查無「移動源排除」 與「複雜商品預設值 20% 上限」，那些寫在施行細則 2023/1773 裡； 氣候變遷因應法母法查無「10/31 查驗期限」，那在溫管辦法 §9。
  • 引到完全不相干的文件 —— 問「核能是不是再生能源」的題目，引用指向 CBAM 法規 （全文 0 次 "nuclear"）；問「何謂 NDC」的題目，引用也指向 CBAM 法規（全文 0 次 "NDC"）。
  • 引到錯的標準 —— 問 PAS 2060 的題目，引用指向 iso.org/standard/43279.html —— 那是 ISO 14068-1，另一個標準組織的另一份文件。

  這些 URL 全部都回 HTTP 200。連結健康檢查一個都抓不到。

  處置：28 題已換成經機械驗證的一手來源（新來源上的引文逐字驗過）； 只剩 1 題仍標記 citation_audit.verdict = citation_disputed。

  這 12 題「代理說引錯、卻提不出替代來源」，我們一度就停在那裡 —— 而「停在那裡」被我寫成了「資料層面已經收斂」。那是不誠實的。 第七輪回頭把它們一題一題查完，結果是：

  • 11 題找得到依據。 其中 5 題換掉了被證偽的引用，6 題補上了真正釘得住答案的那一頁。 最刺眼的是 CBAM 納管查詢那兩題：原本引的是 EUR-Lex 的歐盟法規 —— 我抓回全文 273,630 字，「Taiwan」出現 0 次。它引錯了國家。 正確依據一直在經濟部國際貿易署「綠色貿易資訊網」的 CBAM 納管產品查詢頁上。
  • 而那堆「查不到」裡藏著一個錯答案。 gist[520] 問 2030 再生能源裝置容量目標， 原答 B（35.46–36.12 GW）；iPAS 公版教材寫的是 45.46 至 46.12 GW （「35.46」在教材中出現 0 次）。正解是 C。我當初太早放棄了，錯答案就躲在放棄的那一堆裡。
  • 反過來，有 3 題是代理過度指控 —— 原引用其實站得住（例如 CBAM 法規全文 「default value」出現 46 次，主題相關，只是沒有那個「公告日期」）。 那是「沒有一句話釘得住」，不是「引錯地方」。所以「引錯」從 31 修正為 28。

  「這一頁沒有這句話」是一個否定命題，而本專案反覆學到 「我抓不到」≠「它不存在」： 僅憑代理一句話不足以動資料 —— 但也不能因此就不查。

  最後那 18 題「有 URL、但從來沒有人打開來看過」也查完了： 9 題確認引用正確（已抽出逐字引文）、3 題的引用撐不起那個答案、 4 題抓不到頁面（誠實記為 unverifiable —— 不是「引用錯了」，是「我沒驗到」）。

  而其中兩題差點被我誤判 —— 因為我的抓取器壞了。

  web.archive.org 無視 Accept-Encoding: identity，照樣回 gzip， 而我的程式不解壓 —— 拿到一坨亂碼。那坨亂碼的字元數輕鬆超過「頁面太短」的門檻， 於是守衛放行，接著「loss and damage 出現 0 次」。

  那個 0 是假的。 台積電的新聞稿原本抓回 7,689 字亂碼；解壓之後是 108,113 字， 標題就是「TSMC Commits to Ambitious Carbon Reduction Path in Line with SBTi」。 兩筆正確的引用，差一點被我判成錯的。

  修法不是「請伺服器不要壓縮」（它不理你），而是大方接受壓縮、自己解， 再加一道亂碼守衛（替換字元佔比 > 2% 就當沒抓到）—— 因為 MIN_CHARS 擋不住亂碼：一坨亂碼很長。

• 答案是對的，但解析在教錯東西 —— 506 題的解析也全部查完了

  解析是使用者真正拿來學的內容。記錯一個字母只影響一題；學錯一個觀念會被套到所有題目上。 而一個「答案對、解析錯」的題目，會通過本專案現有的每一道 gate。

  解析錯誤率 = 36 / 506 = 7.1%（答案的錯誤率只有 3.3% —— 解析是它的兩倍以上）

  錯法幾乎全是條號與角色的錯位，不是打錯字：

  • mock-036：解析自我矛盾。 先說「採購原物料屬 Category 1（範疇三）」， 下一句寫「A、D 為 Scope 1」—— 正確是「B、D」。一個字母之差，卻在教「採購原物料算範疇一」。
  • gist[334]：意思整個相反。 題目問「何者錯誤」，而解析斷言的正是被判定為錯誤的那個選項 —— 它在替自己要否定的答案背書。
  • gist[1]：上游／下游講反。 ISO 14064-1 類別 4 是「組織使用他人的產品」（上游）， 解析卻寫成「使用自組織之產品」—— 那是類別 5 的定義。
  • mock-008：「第 2 條第六款**」被寫成「第 6 條」**（§6 是聯合提案，全文查無「外加性」）。
  • gist[271]：描述性寫成規範性。 COP28 決議是「Recognizes the finding（認知到 IPCC 模型推估）」， 解析寫成「應在 2025 年達到峰值」，還把決議自己的免責句 「this does not imply peaking in all countries」整個刪掉。

  處置：32 題已更正（每一筆更正的引文都經機械逐字比對）。 另有 35 題 的解析講了來源上找不到依據的東西 —— 未改動，只記為 unsupported： 「來源沒提到」不等於「講錯了」。

  然後我們對自己的更正做了對抗式覆核 —— 而我確實改壞了 6 題。

  派了 6 個新代理，契約寫死：「你的工作是證明我改錯了」， 而且刻意不給它們原始解析、也不給上一輪代理的推理 —— 獨立判斷。結果 26 對、6 錯：

  • gist[203]（滅火器）：我把一個本來正確的解析改成了錯的。 稽核代理把教材頁尾那句「乾粉滅火器不用盤查」誤讀成涵蓋 BC/KBC 型，而我半自動套用了它。 但教材為 BC/KBC 型列出了專屬的 CO₂ 排放公式 —— 代表它要盤查 （化學上也吻合：BC/KBC 的碳酸氫鈉受熱分解會放 CO₂，ABC 的磷酸二氫銨不會）。 原本的解析才是對的。我的「更正」製造出「兩個選項都不用盤查」的新矛盾。 已改回。
  • 4 題「更正註腳與主文互打架」：字串手術用 replace(claim, '')， 在對不上時靜靜地什麼都沒做，然後照樣把更正註腳貼上去 —— 結果錯誤句子還在，下面卻跟著一段「那句話是錯的」。同一則解析自己跟自己打架。
  • 1 題我的更正引入了新的「條/款」錯誤（第四項 vs 第四款）—— 正是我這一輪在獵的那一類坑，我自己踩了進去。

  新增 gate：explanation_audit 宣稱移除的錯誤敘述，必須真的已經不在解析裡 ——「我已經把那句話移除了」是一句可以被證偽的宣稱，那就去證偽它。突變測試 → RED

  代理會過度指控，我會半自動套用它們的話。這兩件事疊在一起，就會把對的東西改錯。 唯一擋得住的，是讓另一批代理來證明我錯了。

  這個數字比我一開始量到的低。 先抽 40 題時得到 18%，但那個抽樣是偏誤的 —— 我把母體篩成「含條號／數字且有逐字引文」的題目，而條號錯位正好都住在那裡。 全量的真實錯誤率是 7.1%。 我報這個，不報那個好看的。

• 「沒有來源」的那批到底錯多少 —— 我們把它全部查完了 —— 不是抽樣，是把 382 題全部查一遍（原本完全沒有來源的全部）：逐題找一手來源， 用程式把引文抓回原網頁逐字比對。其中 19 題連一手來源都找不到（無從判斷）； 可判斷的 363 題裡，12 題答案是錯的。

  實測錯誤率 = 12 / 363 = 3.3%

  這推翻了我們自己上一版的說法。 上一版寫「隨機抽 40 題、29 題可驗證、錯誤 0 題、 點估計錯誤率 0%」—— 那是小樣本僥倖。真實值 3.3% 確實落在它自己給的 95% 上界（10%）之內， 但那個 0% 的點估計是往「安心」的方向錯的，而讓人安心正是它最不該做的事。 完整數字記在 meta.no_source_audit，由 CI 對著資料實算比對。

• 代理的「判定」不算數，只有「證據」算數 —— 三輪共派 50+ 個 AI 代理蒐證， 契約寫死：只准交「一手來源 URL + 該頁面上的逐字引文」，找不到就回報找不到，禁止用「我知道」填空。 每一筆引文都由 tools/verify_agent_quotes.py 抓回原網頁逐字比對：

  • 第一輪 32 筆引文中，代理捏造了 1 筆、引了 2 筆非一手來源 —— 全部被擋下，一筆都沒寫進題庫。
  • 第三輪 415 題、377 筆引文通過逐字驗證，同時抓到 6 筆捏造、4 筆非一手來源（拿 Google Drive 當「一手來源」）—— 一筆都沒寫進題庫。 捏造率不會因為契約寫得更清楚就歸零。所以擋它的不能是契約，只能是程式。
  • 找到 9 題答案是錯的、4 題題目本身壞掉（見下）。
  • 代理也會過度指控 —— 有 3 筆「答案錯了」是它錯了。 gist[484]／gist[490]／gist[497] 是計算題，代理主張答案有誤， 理由是「生質 CO₂ 不該計入排放總量」「綠電係數應為 0」。那個規則是對的，但結論是錯的 —— 題目自己給了係數，算術照著給定數據算就是那個答案。 缺陷在題幹的前提，不在答案。 我沒有改答案，而是把正確規則寫進解析， 並在 metadata.stem_defect_note 記下這個判斷。
  • 反過來也有一題是代理對、我錯。 S_VOCUS_03-q004 問 ISO 14067 的「數據品質」特性， 代理說答案「準確度」有問題，我以「公版教材 5.10 就是準確度」駁回了它。 後來把教材整份抓下來才發現：5.10 準確度是 §5「原則」，而 §6.3.5「數據品質」 引的是 CNS 14044 §4.2.3.6.2 的清單 —— 那份清單裡是「精密度」，沒有「準確度」。 兩個不同條款，我把它們混為一談。代理交的是證據，我駁回它靠的是印象。

• 一道抓不到 mock-036 的 gate，本來就沒抓到 mock-036。

  「解析不得指涉選項字母」這條規則本來就存在 —— 但它有兩個洞，而 mock-036 的缺陷（「A、D 為 Scope 1」，在教「採購原物料算範疇一」）從這兩個洞之間掉了出去， 一路活到第五輪的人工稽核才被抓到：

  1. 它只守練習池。 規則寫在 practice-pool-quality.test.ts 裡，而那個檔案 只 import practice_pool.json —— 一題主題庫都守不到。 於是 gist[304]（「故 B、D 皆非」）、gist[408]（「A、B、C 都在其中」） 從來沒有被任何 gate 檢查過。
  2. 它要求「先有關鍵詞才接字母」（「答案為 B」）， 於是裸字母清單（「A、D 為 Scope 1」）整個漏掉。

  為什麼字母不能提：字母不是內容，只是位置 —— 而位置會變 （練習池的選項重排過；gist[14]／[529]／[532] 的整組選項被還原）。 位置一變，「答案為 B」就會指到別的東西，而且不會有任何測試變紅。

  規則已抽成兩庫共用（utils/explanation-hygiene.ts），並補上裸字母清單。 全庫掃出 19 題在指涉字母（其中好幾題是我自己在前幾輪的更正裡寫進去的 —— 因為主題庫從來沒被守過），全部改成指涉內容。 突變測試：把 mock-036 的原始缺陷放回去 → RED

• 有 5 題不是答案錯，是「題目本身壞掉」 —— 社群共筆抄題時保留了官方題幹、卻抄壞了選項， 結果是「有兩個以上的正解」。這種題改答案救不了：

  • gist[14]（治理基礎）：四個選項全被換成「十二項關鍵戰略」，沒有一項是治理基礎 （治理基礎只有科技研發、氣候法制兩項）—— 四個選項都是正確答案。
  • gist[529]（CCUS）：「捕捉」與「封存／利用」都是 CCUS 涵蓋的過程 —— 兩個都能選。
  • gist[532]（SASB 生態衝擊）：題目問「何者不正確」，而原選項 A 與 D 都是不正確的敘述。
  • 以上三題都依 iPAS 公版教材的官方選項與答案卡還原，原選項完整留在 metadata.options_replaced（CI 會擋下沒有一手來源依據、沒有理由的還原）。
  • gist[61]（碳中和主體範圍）：公版教材明示「國家」不屬主體範圍，於是「國家」與「個人生活方式」 都不屬於 —— 兩個正解，而這題沒有官方版本可以還原。 改成任何單一字母都是猜的，因此改為 answer: null 並標記 ambiguous，排除計分。
  • gist[258]（ISO 14067 不包括哪項）：ISO 官方摘要明文排除「CFP 的溝通」—— "Carbon offsetting and communication of CFP … are outside the scope of this document"。 於是「溝通的要求」與原答案「標籤設計規範」都是「不包括」的項目，兩個正解。 同樣改為 answer: null + ambiguous，排除計分。

• 一道釘住錯誤答案的回歸測試，比沒有測試更難拆。 gist[304]（坎昆協議 MRV）被使用者回報過， 修正後還加了回歸測試釘住答案 C。這次翻出 UNFCCC Decision 1/CP.16 全文才發現： 回報者指出「ICA 是非附件一國家的機制」完全正確，但排除了錯的選項，不等於找到了對的 —— 決議全文搜尋 baseline / base year 各 0 次，C 根本沒有依據； §40(a) 逐字要求的是 "mitigation actions ... and emission reductions achieved"，那是選項 A。 那道測試看起來像是有人驗證過，其實沒有。

• 重建的題目有證據鏈 —— 159 題逐題記錄來自哪一份 PDF（含 sha256）的哪一頁、哪一欄、 第幾題，以及 PDF 自己印的 answer key。跑 python tools/restore_from_source_pdf.py --verify 可完整重現（實測 159/159 相符）

• 改過的答案留得下痕跡 —— 40 題答案曾被更正，每題都保留 metadata.prior_answer 與 _correction_note（改了什麼、憑什麼改）。其中 40 題附一手來源 URL， 另外 0 題的依據是標準條文／公版教材本身 —— 也就是說每一筆更正都指得出一個可以點開的一手來源， 沒有任何一題是靠「我記得」改的。 推翻來源 PDF 的答案卡需要列明依據，而且 CI 會擋下沒有依據的偏離。

• 引用的法條是逐字的 —— 題庫引用到的 6 部法規（氣候變遷因應法、碳費收費辦法、溫管辦法等） 逐條原文都釘選在 law-articles.pinned.json（含 sha256）。解析裡凡是用「」括起來、 宣稱是法條原文的句子，CI 會逐字比對 —— 對不上就擋下。 季排程另會重抓法條比 sha256：法規一被修訂，CI 就變紅。 這是本專案唯一能偵測來源「內容變了」（而非只是「連結還通不通」）的機制。

• AI 產題與人工整理的題目嚴格隔離 —— AI 產題不會混進主題庫，UI 也會標示。 但不要相信 provenance.verify_verdict。 它 155/157 都是 CONFIRMED， 而那個判定是「用 AI 驗 AI 產的題」。拿法條原文逐條比對後找到的 13 個實質缺陷， 13 個當初全部被判 CONFIRMED —— 包括憑空捏造的法條原文、捏造的法規名稱、 掛錯的條號。UI 原本據此對使用者說「已通過獨立驗證」，那句話已經移除。 一句假的保證比沒有保證更糟。

• 練習池不會讓你靠猜字母得分 —— 答案分布經 CI 卡方檢定把關（χ² < 7.81）， 沒有任何字母超過 35%。 原本永遠選 B 就能拿 60 分（來源模擬題本身即 53–73% 集中在 B）； 已重排選項位置，每題的原字母記在 provenance.option_order。

• 文件不能對資料說謊 —— README、網站文案、llms.txt、甚至 GitHub 的 About， 上面每個題數都由 CI 對著資料實算比對，對不上就擋下 merge

欄位名稱：主題庫用 metadata.sources；加強練習池才用 sources / provenance。 兩者 schema 不同，不要混用。

證據鏈、還原方法、CI gate 如何驗證上述宣稱 → DATA-PROVENANCE.md

免責

本工具為非官方 iPAS 備考輔助，題庫整理可能含錯誤，最終以 iPAS 官方公告為準。 本專案不就內容正確性、可考性、或考試結果提供任何保證。 （iPAS 不公開歷屆試題，本題庫整理自公開資料與社群共筆。）

內容時效性

題庫中有 131 題的答案會隨法規變動（CBAM、碳費、NDC、碳中和標準）。 CONTENT-CURRENCY.md 記錄已查證到哪一天、還有什麼沒確定、 以及下一個到期日（最近的是 2026-12-15：ISAE 3410 撤回，由 ISSA 5000 取代）。

meta.content_review.last_review_date 不代表整份題庫都查證到那一天 —— 本輪只實查 131 / 775 題。判斷單一題目請看該題的 metadata.valid_as_of。

季排程 quarterly-time-sensitive-verify 現在做兩件事，但能力範圍差很多：

	涵蓋範圍	偵測得到「內容變了」嗎
連結健康檢查	所有 time_sensitive 題目的來源 URL	不行，只看 HTTP 狀態碼
法條原文釘選比對	只有 law-articles.pinned.json 裡那 6 部我國法規	可以，法條一改 sha256 就對不上

所以綠燈仍然不等於內容正確。 釘選只涵蓋 6 部我國法規； EU 法規、ISO 標準、SBTi/CDP 準則的內容變動，目前仍然沒有任何自動機制看得到。 （CBAM 憑證繳交期限 5/31 → 9/30、臺灣 2030 NDC 24%±1% → 28%±2% —— 網址全程都是活的。）

開發

需要 Node.js ≥ 20 與 pnpm ≥ 9。

corepack enable && pnpm install

pnpm dev            # 開發（含 schema fail-fast 驗證）
pnpm build          # 建置
pnpm preview        # 預覽建置結果
pnpm test:run       # 單元測試（vitest）
pnpm test:coverage  # 含 coverage
pnpm test:e2e       # E2E（playwright）
pnpm lint && pnpm type-check

CI 會先跑 npm install -g corepack@latest —— Node 20.18 內建的 Corepack 簽名公鑰 已過期（nodejs/corepack#612）， 不升級會裝不動 pnpm。本機遇到同樣問題時也照做。

技術棧：React 18 + TypeScript（strict）／Vite 6／Vitest + Testing Library + Playwright／ GitHub Actions（lint · tsc · test · build · e2e · CodeQL · Codecov）／GitHub Pages 自動部署。

授權

雙授權：

• 原始碼 —— AGPL-3.0-or-later（見 LICENSE）
• 本專案自製的題庫、解析與內容 —— CC-BY-SA-4.0
• 引用之官方／第三方資料（iPAS 公開考古題、法規條文、ISO／IPCC／EUR-Lex／環境部等） —— 依其各自原始條款，本專案不主張著作權、不重新授權；有出處的題目保留來源欄位 （主題庫 metadata.sources、練習池 sources / provenance）

AGPL §13：若您修改本專案後以網路服務形式提供（SaaS／公開網頁／API）， 必須讓所有使用者能取得對應修改版的完整原始碼，授權同樣為 AGPL-3.0-or-later。

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