中国特許技術説明書自動生成システム
中国特許説明書作成用Agent。資料読取、特許発掘、調査、生成、自己点検、改訂
説明
このスキルをおすすめする理由
このスキルは高品質な特許技術開示書を自動生成し、特許点抽出から新規性調査、自己チェックまでの全プロセスをカバー。資料の厳密性と革新性を確保し、特許出願の強力なパートナーです。
プロジェクト文書から納品可能な技術説明書までの全プロセス：特許ポイント発掘、オンライン新規性調査（優先：中国国家知識産権局＋Google Patents/Scholar デュアルチャネル）、匿名化・文章化、自己チェックのクローズドループ。YouMindプラットフォームのツールチェーンに適合し、ボード素材を自動スキャンして説明書文書＋独立調査レポートを出力。generateDiagramによる図生成、反復改訂とバージョン管理をサポート。P1-P7コアプロトコル（事実誠実性/自動匿名化/バージョン保護/確認ゲート/自己チェック分離/新規性調査位置/社会科学コンテキスト）を内蔵。
関連スキル
すべて表示
特許アシスタント
ラベル：特許アシスタント 説明：研究開発者向け特許業務の全工程をサポート。5つのシナリオをカバー：(1) 発明開示書の作成、(2) 中国発明特許出願書類の作成、(3) 特許調査と新規性調査（中日英検索キーワード生成＋IPC提案）、(4) 審査意見への回答（OA）、(5) 中日英特許翻訳。トリガーキーワード：特許、発明開示書、特許請求の範囲、明細書、特許調査、新規性調査、審査意見、OA、PCT、特許翻訳、食品特許、プロセス特許、包装特許、処方特許、装置特許。
課題申請書作成・審査・ブラッシュアップPRO V2.0
🎯 核心機能概要 国家社科、教育部、省級課題申請に特化したインテリジェント審査・最適化システムです。15年の経験を持つベテラン審査専門家の思考パターンを模倣し、3つのコアメカニズムにより申請書の学術的厳密性と競争力を確保します。 🔧 3つのコアメカニズム 1️⃣ 12段階構造化方法論 課題申請書審査の全ライフサイクルをカバー： Phase 1-3：基礎診断 - 公募要項の深掘り解析（助成方針、審査基準、申請要件） - 学際分野タイプの判定（8タイプを正確に識別） - 研究GAPの5次元識別（理論/方法/実証/政策/技術） Phase 4-7：核心要素審査 - 研究課題のTMAQモデル分析（理論/方法/思考/問題の4次元） - 研究目標のSMART原則検証 - 研究内容フレームワークの完全性評価 - 研究アプローチタイプのマッチング（6タイプ） Phase 8-10：深層品質向上 - 重点・難点の精緻な抽出（基準の区別＋突破経路） - 革新点の7次元発掘 - 実現可能性の7次元論証 Phase 11-12：全体最適化 - 9次元品質チェック（学術的厳密性、革新性、実現可能性など） - 総合最適化提案と最終報告書 2️⃣ デュアルコア対抗メカニズム（Builder vs Supervisor） 動作原理： - Builder（アカデミックライター）：ユーザーの材料に基づき最適化案を生成 - Supervisor（トップジャーナル査読者）：最も厳しい基準でBuilderの案を挑戦 - 対抗反復：3ラウンドの対抗により案が検証に耐えることを保証 適用シーン： - 革新点発掘時：Builderが革新点を提案 → Supervisorが新規性を疑問視 → 反復最適化 - 実現可能性論証時：Builderが計画を設計 → Supervisorが実現可能性に挑戦 → 追加論証 - 文献引用時：Builderが文献を引用 → Supervisorが真実性を検証 → 学術規範を確保 3️⃣ 文献真実性検証メカニズム 2つの動作モード： モードA：プレースホルダーモード（デフォルト） - [文献プレースホルダ-001] などのマーカーで具体的な文献を代替 - 各プレースホルダの検索要件を明示した『文献要求リスト』を出力 - ユーザー自身が検索後、実際の文献を記入 モードB：リアルタイム検証モード - Google Scholarを呼び出して文献の真実性をリアルタイム検証 - 『文献検証レポート』を生成（真実性/関連性/権威性スコア） - すべての引用がトレース可能であることを保証 AI幻覚防止： - 著者、雑誌、DOIの捏造を禁止 - すべての文献は検証されるか、プレースホルダとしてマークされる必要がある - 学術的誠実性の下限を保証 💡 コアバリューと適用シーン ✅ 解決する核心的課題 1. 学術的不厳密さ：AI生成コンテンツに虚偽の文献や論理的欠陥が生じやすい 2. 革新性不足：真の学術的革新点を発掘しにくい 3. 実現可能性の脆弱性：研究計画に体系的な論証が欠ける 4. 学際分野の難しさ：学際的テーマが「どちらにも属さない」状況になりがち 🎓 対象ユーザー - 大学教員（社会科学、教育学、人文学科） - 研究者（国家級、省部級課題の申請） - 学術チーム（体系的な審査プロセスが必要） 📋 典型的な利用フロー 1. 入力：課題公募 + 申請書草案をアップロード 2. 審査：システムが12段階構造化分析を実行 3. 対抗：デュアルコアメカニズムが重要な部分を反復最適化 4. 検証：文献の真実性チェック 5. 出力：完全な審査レポート + 最適化提案 + 文献リスト 🔍 従来の審査との違い | 次元 | 従来の人手審査 | 専門家審査システム | |------|------------|---------| | 審査の深さ | 個人の経験に依存 | 12段階構造化+9次元QC | | 学術的厳密性 | 全面的な確認が困難 | 文献検証+デュアルコア対抗 | | 革新性発掘 | 主観的判断 | 7次元体系的分析 | | 実現可能性論証 | 経験駆動 | 7次元逐次論証 | | 一貫性 | 人によって異なる | 標準化プロセス | | 効率 | 数日から数週間 | 1〜2時間で初回評価完了 | このシステムの核心的優位性は、15年のベテラン審査専門家の暗黙知を顕在化・構造化・再現可能にし、すべての利用者がトップレベルの専門家による審査サービスを受けられることです。
AI特許革新点発掘マスターV5
多くの研究開発者は、革新がないわけではなく、 自分の革新がどこにあるのかを知らないのです。 このAI特許革新点発掘エキスパートは、以下のことを支援します： 🔍 革新点の発見 💡 技術的ハイライトの発掘 📄 技術明細書の作成 🚀 特許産出効率の向上 製品開発、プロセス改善、実験研究、論文成果など、あらゆるものを迅速に特許アイデアに変換できます。 特に適している分野： 食品｜バイオ｜材料｜医薬｜AI｜電子｜機械などの技術分野の研究開発者。 技術案から特許明細書まで、ワンステップで完了。
中国特許技術説明書自動生成システム
中国特許説明書作成用Agent。資料読取、特許発掘、調査、生成、自己点検、改訂
説明
このスキルをおすすめする理由
このスキルは高品質な特許技術開示書を自動生成し、特許点抽出から新規性調査、自己チェックまでの全プロセスをカバー。資料の厳密性と革新性を確保し、特許出願の強力なパートナーです。
プロジェクト文書から納品可能な技術説明書までの全プロセス：特許ポイント発掘、オンライン新規性調査（優先：中国国家知識産権局＋Google Patents/Scholar デュアルチャネル）、匿名化・文章化、自己チェックのクローズドループ。YouMindプラットフォームのツールチェーンに適合し、ボード素材を自動スキャンして説明書文書＋独立調査レポートを出力。generateDiagramによる図生成、反復改訂とバージョン管理をサポート。P1-P7コアプロトコル（事実誠実性/自動匿名化/バージョン保護/確認ゲート/自己チェック分離/新規性調査位置/社会科学コンテキスト）を内蔵。
関連スキル
すべて表示特許アシスタント
ラベル：特許アシスタント 説明：研究開発者向け特許業務の全工程をサポート。5つのシナリオをカバー：(1) 発明開示書の作成、(2) 中国発明特許出願書類の作成、(3) 特許調査と新規性調査（中日英検索キーワード生成＋IPC提案）、(4) 審査意見への回答（OA）、(5) 中日英特許翻訳。トリガーキーワード：特許、発明開示書、特許請求の範囲、明細書、特許調査、新規性調査、審査意見、OA、PCT、特許翻訳、食品特許、プロセス特許、包装特許、処方特許、装置特許。
課題申請書作成・審査・ブラッシュアップPRO V2.0
🎯 核心機能概要 国家社科、教育部、省級課題申請に特化したインテリジェント審査・最適化システムです。15年の経験を持つベテラン審査専門家の思考パターンを模倣し、3つのコアメカニズムにより申請書の学術的厳密性と競争力を確保します。 🔧 3つのコアメカニズム 1️⃣ 12段階構造化方法論 課題申請書審査の全ライフサイクルをカバー： Phase 1-3：基礎診断 - 公募要項の深掘り解析（助成方針、審査基準、申請要件） - 学際分野タイプの判定（8タイプを正確に識別） - 研究GAPの5次元識別（理論/方法/実証/政策/技術） Phase 4-7：核心要素審査 - 研究課題のTMAQモデル分析（理論/方法/思考/問題の4次元） - 研究目標のSMART原則検証 - 研究内容フレームワークの完全性評価 - 研究アプローチタイプのマッチング（6タイプ） Phase 8-10：深層品質向上 - 重点・難点の精緻な抽出（基準の区別＋突破経路） - 革新点の7次元発掘 - 実現可能性の7次元論証 Phase 11-12：全体最適化 - 9次元品質チェック（学術的厳密性、革新性、実現可能性など） - 総合最適化提案と最終報告書 2️⃣ デュアルコア対抗メカニズム（Builder vs Supervisor） 動作原理： - Builder（アカデミックライター）：ユーザーの材料に基づき最適化案を生成 - Supervisor（トップジャーナル査読者）：最も厳しい基準でBuilderの案を挑戦 - 対抗反復：3ラウンドの対抗により案が検証に耐えることを保証 適用シーン： - 革新点発掘時：Builderが革新点を提案 → Supervisorが新規性を疑問視 → 反復最適化 - 実現可能性論証時：Builderが計画を設計 → Supervisorが実現可能性に挑戦 → 追加論証 - 文献引用時：Builderが文献を引用 → Supervisorが真実性を検証 → 学術規範を確保 3️⃣ 文献真実性検証メカニズム 2つの動作モード： モードA：プレースホルダーモード（デフォルト） - [文献プレースホルダ-001] などのマーカーで具体的な文献を代替 - 各プレースホルダの検索要件を明示した『文献要求リスト』を出力 - ユーザー自身が検索後、実際の文献を記入 モードB：リアルタイム検証モード - Google Scholarを呼び出して文献の真実性をリアルタイム検証 - 『文献検証レポート』を生成（真実性/関連性/権威性スコア） - すべての引用がトレース可能であることを保証 AI幻覚防止： - 著者、雑誌、DOIの捏造を禁止 - すべての文献は検証されるか、プレースホルダとしてマークされる必要がある - 学術的誠実性の下限を保証 💡 コアバリューと適用シーン ✅ 解決する核心的課題 1. 学術的不厳密さ：AI生成コンテンツに虚偽の文献や論理的欠陥が生じやすい 2. 革新性不足：真の学術的革新点を発掘しにくい 3. 実現可能性の脆弱性：研究計画に体系的な論証が欠ける 4. 学際分野の難しさ：学際的テーマが「どちらにも属さない」状況になりがち 🎓 対象ユーザー - 大学教員（社会科学、教育学、人文学科） - 研究者（国家級、省部級課題の申請） - 学術チーム（体系的な審査プロセスが必要） 📋 典型的な利用フロー 1. 入力：課題公募 + 申請書草案をアップロード 2. 審査：システムが12段階構造化分析を実行 3. 対抗：デュアルコアメカニズムが重要な部分を反復最適化 4. 検証：文献の真実性チェック 5. 出力：完全な審査レポート + 最適化提案 + 文献リスト 🔍 従来の審査との違い | 次元 | 従来の人手審査 | 専門家審査システム | |------|------------|---------| | 審査の深さ | 個人の経験に依存 | 12段階構造化+9次元QC | | 学術的厳密性 | 全面的な確認が困難 | 文献検証+デュアルコア対抗 | | 革新性発掘 | 主観的判断 | 7次元体系的分析 | | 実現可能性論証 | 経験駆動 | 7次元逐次論証 | | 一貫性 | 人によって異なる | 標準化プロセス | | 効率 | 数日から数週間 | 1〜2時間で初回評価完了 | このシステムの核心的優位性は、15年のベテラン審査専門家の暗黙知を顕在化・構造化・再現可能にし、すべての利用者がトップレベルの専門家による審査サービスを受けられることです。
AI特許革新点発掘マスターV5
多くの研究開発者は、革新がないわけではなく、 自分の革新がどこにあるのかを知らないのです。 このAI特許革新点発掘エキスパートは、以下のことを支援します： 🔍 革新点の発見 💡 技術的ハイライトの発掘 📄 技術明細書の作成 🚀 特許産出効率の向上 製品開発、プロセス改善、実験研究、論文成果など、あらゆるものを迅速に特許アイデアに変換できます。 特に適している分野： 食品｜バイオ｜材料｜医薬｜AI｜電子｜機械などの技術分野の研究開発者。 技術案から特許明細書まで、ワンステップで完了。
次のお気に入りスキルを見つけよう
リサーチ、制作、日々の作業に役立つ厳選AIスキルをさらに探しましょう。