Abdulehad

Analizzatore matrice lacune

Rileva, classifica e giustifica le lacune nella letteratura su 9 dimensioni utilizzando la similarità semantica e l'analisi della geometria delle lacune. Trasforma una domanda di ricerca più 10–50 abstract in un rapporto accademico strutturato con punteggi di confidenza, matrice di geometria delle lacune, grafico delle relazioni, strategie di riempimento e modelli di frase pronti per la pubblicazione. Passo: 2 fasi (Geometria delle lacune + Analisi approfondita) Sotto-agenti: 9 (6 rilevamento + 3 sintesi) Punto di controllo: Adattivo — 1 per ≤20 riassunti, 2 per >20 riassunti Lingua: Inglese Componenti del framework della skill: - La metafora del ponte — la formulazione matematica X ≠ Y ma X ≈ Y - Geometria delle lacune a 4 regioni (Ridondanza / Regione di lacuna / Lacuna nascosta / Irrilevante) - Architettura a 9 sotto-agenti — Contesto, Metodo, Variabile, Teoria, Tempo, Risultato, Semantic-Gap, Composition-Gap, Dependency-Gap - Grafico delle relazioni — similar_to, belong_to, compose_with, depend_on - Calibrazione della soglia per disciplina — scienze sociali (0,60), ingegneria (0,70), predefinito (0,65) - Insieme di regole per elementi da includere o escludere (5+5) - Selezione basata sul punteggio di confidenza — soglia del 70%+, massimo 3 lacune - Testo campione pronto per la pubblicazione — chiaramente marcato come generato dall'IA - Checkpoint adattivo — meccanismo di approvazione che si regola automaticamente in base al numero di riassunti