Autogeneración de patentes
Autogeneración de divulgaciones de patentes
Descripción
Por qué recomendamos esta habilidad
Esta habilidad genera automáticamente memorias técnicas de patentes de alta calidad, cubriendo minería de patentes, búsqueda de novedad y autoverificación, asegurando rigor e innovación. Es una herramienta clave para solicitudes de patentes.
Proceso completo desde documentos de proyecto hasta la entrega de divulgaciones técnicas: detección de puntos de patente, búsqueda de novedad en línea (prioridad CNIPA + Google Patents/Scholar como doble canal), redacción anonimizada y ciclo de autocontrol. Adaptado al ecosistema de herramientas de YouMind, escanea automáticamente los materiales del tablero, genera documentos de divulgación técnica e informes de búsqueda independientes, soporta generación de diagramas con generateDiagram, revisión iterativa y control de versiones. Incluye protocolos principales P1-P7 (integridad factual/anonimización automática/protección de versiones/puerta de confirmación/aislamiento de autocontrol/posicionamiento de búsqueda/contexto sociocientífico).
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Asistente de Patentes
etiqueta: Asistente de Patentes descripción: Proporciona asistencia completa en el flujo de trabajo de patentes para investigadores de I+D, cubriendo 5 escenarios: (1) Redacción de informes de invención, (2) Redacción de solicitudes de patente de invención china, (3) Búsqueda y novedad de patentes (generar palabras clave en chino/inglés + sugerencias IPC), (4) Responder a opiniones de examen (OA), (5) Traducción de patentes chino-inglés. Palabras clave activadoras: patente, informe de invención, reivindicaciones, descripción, búsqueda de patentes, novedad, opinión de examen, OA, PCT, traducción de patentes, patente de alimentos, patente de proceso, patente de empaque, patente de fórmula, patente de dispositivo.
Creador Solicitud PRO V2.0
🎯 Resumen de funciones principales Este es un sistema inteligente de revisión y optimización diseñado específicamente para solicitudes de proyectos de la Fundación Nacional de Ciencias Sociales, el Ministerio de Educación y proyectos provinciales. Simula el pensamiento de un experto revisor con 15 años de experiencia y garantiza el rigor académico y la competitividad de la solicitud a través de tres mecanismos principales. 🔧 Tres mecanismos principales 1️⃣ Metodología estructurada de 12 pasos Cubre todo el ciclo de vida de la revisión de solicitudes de proyectos: Fase 1-3: Diagnóstico básico - Análisis profundo del anuncio (orientación de financiamiento, criterios de revisión, requisitos de solicitud) - Identificación del tipo de disciplina interdisciplinaria (reconocimiento preciso de 8 tipos) - Identificación de brechas de investigación en cinco dimensiones (teoría/método/empírica/política/técnica) Fase 4-7: Revisión de elementos centrales - Análisis del modelo TMAQ del problema de investigación (cuatro dimensiones: teoría/método/enfoque/problema) - Prueba del principio SMART de los objetivos de investigación - Evaluación de la integridad del marco de contenido de investigación - Emparejamiento del tipo de enfoque de investigación (6 tipos) Fase 8-10: Mejora profunda de calidad - Extracción precisa de puntos clave y difíciles (estándares de diferenciación + rutas de avance) - Exploración de puntos de innovación en 7 dimensiones - Argumentación de viabilidad en 7 dimensiones Fase 11-12: Optimización general - Prueba de calidad en 9 dimensiones (rigor académico, innovación, viabilidad, etc.) - Recomendaciones de optimización integral e informe final 2️⃣ Mecanismo de confrontación de doble núcleo (Builder vs Supervisor) Principio de funcionamiento: - Builder (escritor académico): genera planes de optimización basados en los materiales del usuario. - Supervisor (revisor de revistas top): desafía el plan del Builder con los estándares más estrictos. - Iteración de confrontación: a través de 3 rondas de confrontación se asegura que el plan sea sólido. Escenarios de aplicación: - Al explorar puntos de innovación: Builder propone un punto de innovación → Supervisor cuestiona su novedad → optimización iterativa. - Al argumentar la viabilidad: Builder diseña el plan → Supervisor desafía su viabilidad → argumentación complementaria. - Al citar literatura: Builder cita literatura → Supervisor verifica la autenticidad → se asegura el rigor académico. 3️⃣ Mecanismo de verificación de autenticidad de literatura Dos modos de trabajo: Modo A: Modo de marcador de posición (predeterminado) - Usa marcadores como [Lugar de literatura-001] en lugar de literatura específica. - Genera una 'Lista de requisitos de literatura', especificando los requisitos de búsqueda para cada marcador. - El usuario busca por su cuenta y luego completa con literatura real. Modo B: Modo de verificación en tiempo real - Invoca Google Scholar para verificar la autenticidad de la literatura en tiempo real. - Genera un 'Informe de verificación de literatura' (puntuación de autenticidad, relevancia, autoridad). - Asegura que cada cita sea rastreable. Prevención de alucinaciones de IA: - Prohíbe inventar autores, revistas o DOI. - Toda la literatura debe ser verificada o marcada como marcador de posición. - Garantiza el límite ético académico. 💡 Valor central y escenarios de aplicación ✅ Problemas principales resueltos 1. Falta de rigor académico: el contenido generado por IA a menudo tiene literatura falsa y lagunas lógicas. 2. Innovación insuficiente: dificultad para descubrir puntos de innovación académica reales. 3. Viabilidad débil: los planes de investigación carecen de argumentación sistemática. 4. Dificultad interdisciplinaria: los temas interdisciplinarios tienden a no encajar en ninguna de las dos áreas. 🎓 Usuarios objetivo - Profesores universitarios (ciencias sociales, educación, humanidades) - Investigadores (que solicitan proyectos nacionales, provinciales y ministeriales) - Equipos académicos (que necesitan procesos de revisión sistemáticos) 📋 Flujo de uso típico 1. Entrada: subir el anuncio del proyecto + el borrador de la solicitud 2. Revisión: el sistema realiza un análisis estructurado en 12 pasos 3. Confrontación: el mecanismo de doble núcleo optimiza iterativamente las partes clave 4. Verificación: verificación de autenticidad de la literatura 5. Salida: informe completo de revisión + recomendaciones de optimización + lista de literatura 🔍 Diferencias con la revisión tradicional | Dimensión | Revisión manual tradicional | Sistema de revisión experta | |-----------|-----------------------------|-----------------------------| | Profundidad de revisión | Depende de la experiencia personal | 12 pasos estructurados + verificación de 9 dimensiones | | Rigor académico | Difícil de verificar exhaustivamente | Verificación de literatura + confrontación de doble núcleo | | Exploración de innovación | Juicio subjetivo | Análisis sistemático en 7 dimensiones | | Argumentación de viabilidad | Impulsada por la experiencia | Argumentación paso a paso en 7 dimensiones | | Consistencia | Varía según la persona | Proceso estandarizado | | Eficiencia | De días a semanas | 1-2 horas para completar la evaluación inicial | La ventaja principal de este sistema es: hacer explícito, estructurado y replicable el conocimiento tácito de un experto revisor con 15 años de experiencia, permitiendo que cada usuario obtenga un servicio de revisión al nivel de un experto de primer nivel.
AI Explorador de patentes V5
Muchos investigadores no carecen de innovación, sino que no saben dónde están sus innovaciones. Este 'AI Explorador de patentes' puede ayudarte a: 🔍 Encontrar puntos de innovación 💡 Descubrir aspectos técnicos destacados 📄 Redactar un documento de divulgación técnica 🚀 Aumentar la eficiencia en la generación de patentes Tanto el desarrollo de productos, la mejora de procesos, la investigación experimental o los resultados de artículos, todo se puede convertir rápidamente en ideas de patentes. Especialmente adecuado para: Investigadores en áreas técnicas como Alimentos | Biología | Materiales | Medicina | IA | Electrónica | Mecánica. Desde la solución técnica hasta el documento de divulgación de patentes, todo en un solo paso.
Autogeneración de patentes
Autogeneración de divulgaciones de patentes
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Por qué recomendamos esta habilidad
Esta habilidad genera automáticamente memorias técnicas de patentes de alta calidad, cubriendo minería de patentes, búsqueda de novedad y autoverificación, asegurando rigor e innovación. Es una herramienta clave para solicitudes de patentes.
Proceso completo desde documentos de proyecto hasta la entrega de divulgaciones técnicas: detección de puntos de patente, búsqueda de novedad en línea (prioridad CNIPA + Google Patents/Scholar como doble canal), redacción anonimizada y ciclo de autocontrol. Adaptado al ecosistema de herramientas de YouMind, escanea automáticamente los materiales del tablero, genera documentos de divulgación técnica e informes de búsqueda independientes, soporta generación de diagramas con generateDiagram, revisión iterativa y control de versiones. Incluye protocolos principales P1-P7 (integridad factual/anonimización automática/protección de versiones/puerta de confirmación/aislamiento de autocontrol/posicionamiento de búsqueda/contexto sociocientífico).
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Ver todoAsistente de Patentes
etiqueta: Asistente de Patentes descripción: Proporciona asistencia completa en el flujo de trabajo de patentes para investigadores de I+D, cubriendo 5 escenarios: (1) Redacción de informes de invención, (2) Redacción de solicitudes de patente de invención china, (3) Búsqueda y novedad de patentes (generar palabras clave en chino/inglés + sugerencias IPC), (4) Responder a opiniones de examen (OA), (5) Traducción de patentes chino-inglés. Palabras clave activadoras: patente, informe de invención, reivindicaciones, descripción, búsqueda de patentes, novedad, opinión de examen, OA, PCT, traducción de patentes, patente de alimentos, patente de proceso, patente de empaque, patente de fórmula, patente de dispositivo.
Creador Solicitud PRO V2.0
🎯 Resumen de funciones principales Este es un sistema inteligente de revisión y optimización diseñado específicamente para solicitudes de proyectos de la Fundación Nacional de Ciencias Sociales, el Ministerio de Educación y proyectos provinciales. Simula el pensamiento de un experto revisor con 15 años de experiencia y garantiza el rigor académico y la competitividad de la solicitud a través de tres mecanismos principales. 🔧 Tres mecanismos principales 1️⃣ Metodología estructurada de 12 pasos Cubre todo el ciclo de vida de la revisión de solicitudes de proyectos: Fase 1-3: Diagnóstico básico - Análisis profundo del anuncio (orientación de financiamiento, criterios de revisión, requisitos de solicitud) - Identificación del tipo de disciplina interdisciplinaria (reconocimiento preciso de 8 tipos) - Identificación de brechas de investigación en cinco dimensiones (teoría/método/empírica/política/técnica) Fase 4-7: Revisión de elementos centrales - Análisis del modelo TMAQ del problema de investigación (cuatro dimensiones: teoría/método/enfoque/problema) - Prueba del principio SMART de los objetivos de investigación - Evaluación de la integridad del marco de contenido de investigación - Emparejamiento del tipo de enfoque de investigación (6 tipos) Fase 8-10: Mejora profunda de calidad - Extracción precisa de puntos clave y difíciles (estándares de diferenciación + rutas de avance) - Exploración de puntos de innovación en 7 dimensiones - Argumentación de viabilidad en 7 dimensiones Fase 11-12: Optimización general - Prueba de calidad en 9 dimensiones (rigor académico, innovación, viabilidad, etc.) - Recomendaciones de optimización integral e informe final 2️⃣ Mecanismo de confrontación de doble núcleo (Builder vs Supervisor) Principio de funcionamiento: - Builder (escritor académico): genera planes de optimización basados en los materiales del usuario. - Supervisor (revisor de revistas top): desafía el plan del Builder con los estándares más estrictos. - Iteración de confrontación: a través de 3 rondas de confrontación se asegura que el plan sea sólido. 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Modo B: Modo de verificación en tiempo real - Invoca Google Scholar para verificar la autenticidad de la literatura en tiempo real. - Genera un 'Informe de verificación de literatura' (puntuación de autenticidad, relevancia, autoridad). - Asegura que cada cita sea rastreable. Prevención de alucinaciones de IA: - Prohíbe inventar autores, revistas o DOI. - Toda la literatura debe ser verificada o marcada como marcador de posición. - Garantiza el límite ético académico. 💡 Valor central y escenarios de aplicación ✅ Problemas principales resueltos 1. Falta de rigor académico: el contenido generado por IA a menudo tiene literatura falsa y lagunas lógicas. 2. Innovación insuficiente: dificultad para descubrir puntos de innovación académica reales. 3. Viabilidad débil: los planes de investigación carecen de argumentación sistemática. 4. Dificultad interdisciplinaria: los temas interdisciplinarios tienden a no encajar en ninguna de las dos áreas. 🎓 Usuarios objetivo - Profesores universitarios (ciencias sociales, educación, humanidades) - Investigadores (que solicitan proyectos nacionales, provinciales y ministeriales) - Equipos académicos (que necesitan procesos de revisión sistemáticos) 📋 Flujo de uso típico 1. Entrada: subir el anuncio del proyecto + el borrador de la solicitud 2. Revisión: el sistema realiza un análisis estructurado en 12 pasos 3. Confrontación: el mecanismo de doble núcleo optimiza iterativamente las partes clave 4. Verificación: verificación de autenticidad de la literatura 5. 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