Analizador de Matriz de Brecha
Análisis de brechas con 9 agentes y geometría
Analizador de Matriz de Brecha
Análisis de brechas con 9 agentes y geometría
Descripción
Detecta, clasifica y justifica brechas en la literatura en 9 dimensiones mediante similitud semántica y análisis de geometría de brechas. Transforma una pregunta de investigación más 10–50 resúmenes en un informe académico estructurado con puntuaciones de confianza, matriz de geometría de brechas, gráfico de relaciones, estrategias de llenado y plantillas de oraciones listas para publicar. Paso 2 pasos (Geometría de brechas + Análisis profundo) Subagente 9 (6 detección + 3 síntesis) Punto de control Adaptativo — 1 para ≤20 resúmenes, 2 para >20 resúmenes Idioma Inglés Componentes del marco de la habilidad: La metáfora del puente — la formulación matemática X ≠ Y pero X ≈ Y Geometría de brechas de 4 regiones (Redundancia / Región de brecha / Brecha oculta / Irrelevante) Arquitectura de 9 subagentes — Contexto, Método, Variable, Teoría, Tiempo, Hallazgo, Brecha semántica, Brecha de composición, Brecha de dependencia Gráfico de relaciones — similar_to, belong_to, compose_with, depend_on Calibración de umbral por disciplina — ciencias sociales (0.60), ingeniería (0.70), predeterminado (0.65) Conjunto de reglas para elementos a incluir o excluir (5+5) Selección basada en puntuación de confianza — umbral de 70%+, máximo de 3 brechas Texto de muestra listo para publicación — claramente marcado como generado por IA Punto de control adaptativo — mecanismo de aprobación que se ajusta automáticamente según la cantidad de resúmenes
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Buscador de temas y brechas
Sugiere temas de investigación originales y viables, así como brechas en tu área de interés y en la literatura disponible; ofrece un borrador de pregunta de investigación y una nota sobre la viabilidad de cada propuesta. Para quién es: estudiantes de posgrado e investigadores que buscan un tema para su tesis o artículo.
Redactor bibliométrico
Convierte los datos sin procesar que obtienes de los resultados de VOSviewer o Biblioshiny (Bibliometrix/R) —frecuencias de palabras clave, clústeres de redes de citación, tendencia anual de publicaciones y distribución por país, institución o revista— en textos académicos interpretados y listos para publicar. Usa un tono académico que explica hacia dónde se dirige la literatura en lugar de repetir cifras sin contexto, y evita afirmaciones causales especulativas. Es ideal para investigadores que redactan una tesis o un artículo y necesitan una sección de análisis bibliométrico, pero tienen dificultades para traducir los datos sin procesar al lenguaje académico. Uso: pega directamente tu lista de clústeres o palabras clave de VOSviewer, o tu tabla de resumen de Biblioshiny; la skill asigna nombres temáticos e interpreta los clústeres de palabras clave, además de evaluar la red de citación y el patrón de colaboración entre países.
Critical Writing Pipeline
Desde una idea vaga hasta un ensayo argumentativo riguroso con cadenas de evidencia verificables — un sistema de escritura con IA de pipeline completo que admite tanto chino como inglés. Optimizado con AFP 3.1: arquitectura anidada de cinco pasos, auditoría cuantificada de nueve dimensiones de Core B, ritmo adaptativo, gestión de versiones con trinquete, persistencia de estado entre sesiones y estrategia de degradación de verificación de materiales.
