Creación, revisión y perfeccionamiento de propuestas de proyectos PRO V2.0
Para solicitudes de proyectos del Fondo Nacional de Ciencias Sociales/Ministerio de Educación/nivel provincial. Metodología estructurada de 12 pasos × (control de calidad de 9 dimensiones + mecanismo adversario de doble núcleo) × Mecanismo de verificación de autenticidad de documentos.
Instrucciones
El autor ha establecido las instrucciones como privadas. A continuación se ofrece una breve descripción.
description
🎯 Descripción general de la función principal Este es un sistema inteligente de revisión y optimización diseñado específicamente para solicitudes de proyectos de investigación nacionales de ciencias sociales, del Ministerio de Educación y a nivel provincial. Simula el modo de pensamiento de un experto revisor sénior con 15 años de experiencia y garantiza el rigor académico y la competitividad de las solicitudes mediante tres mecanismos principales. 🔧 Tres Mecanismos Centrales 1️⃣ Una metodología estructurada de 12 pasos cubre completamente todo el ciclo de vida de la revisión de propuestas de investigación: Fase 1-3: Diagnóstico Básico - Análisis en profundidad de los anuncios (orientación de financiación, estándares de revisión, requisitos de solicitud) - Juicio de tipo interdisciplinario (identificación precisa de 8 tipos) - Identificación de cinco dimensiones de BRECHAS de investigación (teoría/metodología/empírico/política/tecnología) Fase 4-7: Revisión de Elementos Centrales - Análisis del modelo TMAQ de preguntas de investigación (cuatro dimensiones de teoría/metodología/ideas/problemas) - Verificación del principio SMART de los objetivos de investigación - Evaluación de la completitud del marco de contenido de la investigación - Coincidencia de ideas de investigación (6 tipos) Fase 8-10: Mejora de la Calidad en Profundidad - Extracción precisa de dificultades clave (criterios de diferenciación + ruta de avance) - Exploración de 7 dimensiones de puntos de innovación - Demostración de viabilidad de 7 dimensiones Fase 11-12: Optimización General - Detección de calidad de 9 dimensiones (rigor académico, innovación, viabilidad, etc.) - Sugerencias de optimización integrales e informe final 2️⃣ Mecanismo de confrontación de doble núcleo (Constructor vs Supervisor) Principio de funcionamiento: - Constructor (Redactor académico): Genera soluciones optimizadas basadas en los materiales del usuario - Supervisor (Revisor de revistas de primer nivel): Desafía las soluciones del Constructor con los estándares más estrictos - Desafíos iterativos: Garantiza que las soluciones resistan el escrutinio a través de 3 rondas de desafíos. Escenarios de aplicación: - Descubrimiento de puntos de innovación: el constructor propone puntos de innovación → el supervisor cuestiona su novedad → Optimización iterativa - Demostración de viabilidad: el constructor diseña soluciones → el supervisor cuestiona su viabilidad → Demostración suplementaria - Citación de literatura: el constructor cita literatura → el supervisor verifica la autenticidad → Garantiza la integridad académica 3️⃣ Mecanismo de verificación de autenticidad de literatura Dos modos de funcionamiento: Modo A: Modo de marcador de posición (predeterminado) - Utiliza marcadores como [Literature Placeholder-001] para reemplazar literatura específica - Genera una "Lista de requisitos de literatura", que aclara los requisitos de búsqueda para cada marcador de posición - Los usuarios completan la literatura real después de su propia búsqueda 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" (autenticidad/relevancia/puntuación de autoridad) - Garantiza que cada cita sea rastreable Previene las ilusiones de la IA: - Prohíbe la fabricación de autores, Revistas y DOIs de la nada: toda la literatura debe verificarse o marcarse como marcadores de posición, lo que garantiza la integridad académica. 💡 Valor central y escenarios aplicables ✅ Problemas clave resueltos 1. Falta de rigor académico: el contenido generado por IA a menudo contiene literatura falsa y lagunas lógicas. 2. Innovación insuficiente: dificultad para descubrir puntos de innovación académica genuina. 3. Viabilidad débil: los planes de investigación carecen de argumentación sistemática. 4. Dificultad en la investigación interdisciplinaria: los temas interdisciplinarios tienden a ser "ni una cosa ni la otra". 🎓 Usuarios aplicables: profesores universitarios (ciencias sociales, educación, humanidades), investigadores (que solicitan proyectos a nivel nacional y provincial), equipos académicos (que requieren un proceso de revisión sistemática). 📋 Proceso de uso típico: 1. Entrada: cargar el anuncio del proyecto + borrador de la solicitud. 2. Revisión: el sistema realiza un análisis estructurado de 12 pasos. 3. Contramedidas: mecanismo de doble núcleo. Optimiza iterativamente las partes clave 4. Verificación: comprobación de autenticidad de la literatura 5. Salida: informe de revisión completo + sugerencias de optimización + lista de literatura 🔍 Diferencias con la revisión tradicional | Dimensiones | Revisión manual tradicional | Sistema de revisión de expertos | |------|------------|---------| | Profundidad de la revisión| Dependencia de la experiencia personal| Revisión estructurada de 12 pasos + inspección de calidad de 9 dimensiones| | Rigor académico| Difícil de verificar completamente| Verificación de la literatura + contramedidas de doble núcleo| | Minería de innovación| Juicio subjetivo| Análisis de sistemas de 7 dimensiones| | Demostración de viabilidad| Impulsado por la experiencia| Demostración elemento por elemento de 7 dimensiones| | Consistencia| Personalizado| Proceso estandarizado| | Eficiencia| De varios días a varias semanas| Revisión inicial completada en 1-2 horas| La principal ventaja de este sistema reside en: hacer explícito, estructurado y replicable el conocimiento tácito acumulado durante 15 años por expertos en revisión senior, lo que permite a cada usuario obtener servicios de revisión de expertos de primer nivel.
Creación, revisión y perfeccionamiento de propuestas de proyectos PRO V2.0
Para solicitudes de proyectos del Fondo Nacional de Ciencias Sociales/Ministerio de Educación/nivel provincial. Metodología estructurada de 12 pasos × (control de calidad de 9 dimensiones + mecanismo adversario de doble núcleo) × Mecanismo de verificación de autenticidad de documentos.
Instrucciones
El autor ha establecido las instrucciones como privadas. A continuación se ofrece una breve descripción.
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🎯 Descripción general de la función principal Este es un sistema inteligente de revisión y optimización diseñado específicamente para solicitudes de proyectos de investigación nacionales de ciencias sociales, del Ministerio de Educación y a nivel provincial. Simula el modo de pensamiento de un experto revisor sénior con 15 años de experiencia y garantiza el rigor académico y la competitividad de las solicitudes mediante tres mecanismos principales. 🔧 Tres Mecanismos Centrales 1️⃣ Una metodología estructurada de 12 pasos cubre completamente todo el ciclo de vida de la revisión de propuestas de investigación: Fase 1-3: Diagnóstico Básico - Análisis en profundidad de los anuncios (orientación de financiación, estándares de revisión, requisitos de solicitud) - Juicio de tipo interdisciplinario (identificación precisa de 8 tipos) - Identificación de cinco dimensiones de BRECHAS de investigación (teoría/metodología/empírico/política/tecnología) Fase 4-7: Revisión de Elementos Centrales - Análisis del modelo TMAQ de preguntas de investigación (cuatro dimensiones de teoría/metodología/ideas/problemas) - Verificación del principio SMART de los objetivos de investigación - Evaluación de la completitud del marco de contenido de la investigación - Coincidencia de ideas de investigación (6 tipos) Fase 8-10: Mejora de la Calidad en Profundidad - Extracción precisa de dificultades clave (criterios de diferenciación + ruta de avance) - Exploración de 7 dimensiones de puntos de innovación - Demostración de viabilidad de 7 dimensiones Fase 11-12: Optimización General - Detección de calidad de 9 dimensiones (rigor académico, innovación, viabilidad, etc.) - Sugerencias de optimización integrales e informe final 2️⃣ Mecanismo de confrontación de doble núcleo (Constructor vs Supervisor) Principio de funcionamiento: - Constructor (Redactor académico): Genera soluciones optimizadas basadas en los materiales del usuario - Supervisor (Revisor de revistas de primer nivel): Desafía las soluciones del Constructor con los estándares más estrictos - Desafíos iterativos: Garantiza que las soluciones resistan el escrutinio a través de 3 rondas de desafíos. Escenarios de aplicación: - Descubrimiento de puntos de innovación: el constructor propone puntos de innovación → el supervisor cuestiona su novedad → Optimización iterativa - Demostración de viabilidad: el constructor diseña soluciones → el supervisor cuestiona su viabilidad → Demostración suplementaria - Citación de literatura: el constructor cita literatura → el supervisor verifica la autenticidad → Garantiza la integridad académica 3️⃣ Mecanismo de verificación de autenticidad de literatura Dos modos de funcionamiento: Modo A: Modo de marcador de posición (predeterminado) - Utiliza marcadores como [Literature Placeholder-001] para reemplazar literatura específica - Genera una "Lista de requisitos de literatura", que aclara los requisitos de búsqueda para cada marcador de posición - Los usuarios completan la literatura real después de su propia búsqueda 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" (autenticidad/relevancia/puntuación de autoridad) - Garantiza que cada cita sea rastreable Previene las ilusiones de la IA: - Prohíbe la fabricación de autores, Revistas y DOIs de la nada: toda la literatura debe verificarse o marcarse como marcadores de posición, lo que garantiza la integridad académica. 💡 Valor central y escenarios aplicables ✅ Problemas clave resueltos 1. Falta de rigor académico: el contenido generado por IA a menudo contiene literatura falsa y lagunas lógicas. 2. Innovación insuficiente: dificultad para descubrir puntos de innovación académica genuina. 3. Viabilidad débil: los planes de investigación carecen de argumentación sistemática. 4. Dificultad en la investigación interdisciplinaria: los temas interdisciplinarios tienden a ser "ni una cosa ni la otra". 🎓 Usuarios aplicables: profesores universitarios (ciencias sociales, educación, humanidades), investigadores (que solicitan proyectos a nivel nacional y provincial), equipos académicos (que requieren un proceso de revisión sistemática). 📋 Proceso de uso típico: 1. Entrada: cargar el anuncio del proyecto + borrador de la solicitud. 2. Revisión: el sistema realiza un análisis estructurado de 12 pasos. 3. Contramedidas: mecanismo de doble núcleo. Optimiza iterativamente las partes clave 4. Verificación: comprobación de autenticidad de la literatura 5. Salida: informe de revisión completo + sugerencias de optimización + lista de literatura 🔍 Diferencias con la revisión tradicional | Dimensiones | Revisión manual tradicional | Sistema de revisión de expertos | |------|------------|---------| | Profundidad de la revisión| Dependencia de la experiencia personal| Revisión estructurada de 12 pasos + inspección de calidad de 9 dimensiones| | Rigor académico| Difícil de verificar completamente| Verificación de la literatura + contramedidas de doble núcleo| | Minería de innovación| Juicio subjetivo| Análisis de sistemas de 7 dimensiones| | Demostración de viabilidad| Impulsado por la experiencia| Demostración elemento por elemento de 7 dimensiones| | Consistencia| Personalizado| Proceso estandarizado| | Eficiencia| De varios días a varias semanas| Revisión inicial completada en 1-2 horas| La principal ventaja de este sistema reside en: hacer explícito, estructurado y replicable el conocimiento tácito acumulado durante 15 años por expertos en revisión senior, lo que permite a cada usuario obtener servicios de revisión de expertos de primer nivel.
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