Generador auto mem pat chinas
Skill para generar memorias de patentes CN
Descripción
Por qué recomendamos esta habilidad
Esta Skill genera automáticamente documentos de divulgación técnica de alta calidad, cubriendo desde la minería de puntos de patente hasta la búsqueda novedosa y la autoverificación, asegurando rigor e innovación. Es una herramienta indispensable para la solicitud de patentes.
Flujo completo desde documentos de proyecto hasta memorias técnicas entregables: extracción de puntos de patente, búsqueda de novedad en línea (priorizando CNIPA + doble canal Google Patents/Scholar), redacción anonimizada y ciclo cerrado de autocomprobación. Adaptado a la cadena de herramientas de la plataforma YouMind, escanea automáticamente los materiales del tablero, genera el documento de memoria + informe de búsqueda independiente, admite generateDiagram para generación de diagramas, revisión iterativa y gestión de versiones. Incluye los protocolos centrales P1-P7 (veracidad de hechos/anonimización automática/protección de versiones/puerta de confirmación/aislamiento de autocomprobación/localización de búsqueda/contexto social y científico).
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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 principales: (1) Redacción de documentos de divulgación de invenciones, (2) Redacción de solicitudes de patentes de invención chinas, (3) Búsqueda y novedad de patentes (generación de palabras clave de búsqueda en chino e inglés + sugerencias de IPC), (4) Respuesta a opiniones de examen (OA), (5) Traducción de patentes chino-inglés. Palabras clave: patente, divulgación, reivindicaciones, memoria descriptiva, búsqueda de patentes, novedad, opinión de examen, OA, PCT, traducción de patentes, patente de alimentos, patente de procesos, patente de envasado, patente de fórmulas, patente de dispositivos.
Editor de Propuestas PRO V2.0
🎯 Resumen de funciones principales Este es un sistema inteligente de revisión y optimización diseñado específicamente para solicitudes de proyectos nacionales de ciencias sociales, del Ministerio de Educación y provinciales. Simula el pensamiento de un evaluador experto con 15 años de experiencia, garantizando el rigor académico y la competitividad de la propuesta mediante tres mecanismos centrales. 🔧 Tres mecanismos centrales 1️⃣ Metodología estructurada de 12 pasos Cubre todo el ciclo de vida de la revisión de la propuesta: Fase 1-3: Diagnóstico básico - Análisis profundo de la convocatoria (orientación de financiamiento, criterios de evaluación, requisitos de solicitud) - Identificación del tipo interdisciplinario (identificación precisa de 8 tipos) - Identificación de brechas de investigación en cinco dimensiones (teórica/metodológica/empírica/de políticas/técnica) Fase 4-7: Evaluación de elementos centrales - Análisis del modelo TMAQ del problema de investigación (cuatro dimensiones: teoría, método, enfoque, problema) - Verificación de los objetivos de investigación según los principios SMART - Evaluación de la integridad del marco del contenido de investigación - Coincidencia del tipo de enfoque de investigación (6 tipos) Fase 8-10: Mejora profunda de calidad - Refinamiento preciso de puntos clave y difíciles (criterios de distinción + rutas de avance) - Exploración de puntos innovadores en 7 dimensiones - Argumentación de viabilidad en 7 dimensiones Fase 11-12: Optimización integral - Control 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 (redactor académico): genera planes de optimización basados en el material del usuario - Supervisor (revisor de revistas de alto impacto): desafía el plan del Builder con los estándares más exigentes - Iteración de confrontación: asegura que el plan sea sólido mediante 3 rondas de confrontación Escenarios de aplicación: - Exploración de puntos innovadores: Builder propone un punto innovador → Supervisor cuestiona su novedad → iteración y optimización - Argumentación de viabilidad: Builder diseña el plan → Supervisor desafía su viabilidad → argumentación complementaria - Citas de literatura: Builder cita literatura → Supervisor verifica la autenticidad → asegura las normas académicas 3️⃣ Mecanismo de verificación de autenticidad de la literatura Dos modos de trabajo: Modo A: Modo de marcador (predeterminado) - Usa marcadores como [marcador-literatura-001] en lugar de referencias específicas - Genera una "Lista de necesidades de literatura", especificando los requisitos de búsqueda para cada marcador - El usuario busca e introduce la literatura real después Modo B: Modo de verificación en tiempo real - Llama a Google Scholar para verificar la autenticidad de la literatura en tiempo real - Genera un "Informe de verificación de literatura" (puntuación de autenticidad, relevancia y autoridad) - Asegura que cada cita sea rastreable Prevención de alucinaciones de IA: - Prohíbe la invención de autores, revistas, DOI - Toda la literatura debe ser verificada o marcada como marcador - Garantiza la línea base de integridad académica 💡 Valor central y escenarios de aplicación ✅ Dolores centrales resueltos 1. Falta de rigor académico: el contenido generado por IA a menudo contiene literatura falsa y lagunas lógicas 2. Innovación insuficiente: difícil de encontrar verdaderos puntos innovadores académicos 3. Viabilidad débil: el plan de investigación carece de argumentación sistemática 4. Dificultad interdisciplinaria: los temas interdisciplinarios a menudo no encajan bien en ningún lado 🎓 Usuarios adecuados - Profesores universitarios (ciencias sociales, educación, humanidades) - Investigadores (que solicitan proyectos nacionales, provinciales/ministeriales) - Equipos académicos (que necesitan un proceso de revisión sistemático) 📋 Flujo de uso típico 1. Entrada: cargar la convocatoria 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 itera y optimiza las partes clave 4. Verificación: verificación de autenticidad de la literatura 5. Salida: informe de revisión completo + recomendaciones de optimización + lista de literatura 🔍 Diferencias con la revisión tradicional | Dimensión | Revisión manual tradicional | Sistema de revisión experto | |-----------|-----------------------------|-----------------------------| | Profundidad de revisión | Depende de la experiencia personal | 12 pasos estructurados + control de calidad 9 dimensiones | | Rigor académico | Difícil de verificar completamente | Verificación de literatura + confrontación de doble núcleo | | Exploración de innovación | Juicio subjetivo | Análisis sistemático en 7 dimensiones | | Argumentación de viabilidad | Impulsado por experiencia | Argumentación punto por punto en 7 dimensiones | | Consistencia | Varía de persona a persona | Proceso estandarizado | | Eficiencia | De días a semanas | 1-2 horas para evaluación inicial | La ventaja central de este sistema es: hacer explícito, estructurado y reproducible el conocimiento tácito de un evaluador experto con 15 años de experiencia, permitiendo que cada usuario obtenga un servicio de revisión de nivel experto de primera clase.
Analizador de patentes IA V5
Muchos investigadores no carecen de innovación, sino que no saben dónde está su innovación. Este Analizador de patentes IA te ayuda a: 🔍 Encontrar puntos de innovación 💡 Descubrir aspectos técnicos destacados 📄 Redactar informes de divulgación técnica 🚀 Mejorar la eficiencia en la producción de patentes Ya sea desarrollo de productos, mejora de procesos, investigación experimental o resultados de artículos, todo se puede convertir rápidamente en ideas de patentes. Ideal para: Investigadores en campos técnicos como Alimentación | Biología | Materiales | Medicina | IA | Electrónica | Mecánica. De la solución técnica al informe de divulgación de patentes, en un solo paso.
Generador auto mem pat chinas
Skill para generar memorias de patentes CN
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Analizador de patentes IA V5
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