liang sun
일반 주제 선정
막연한 연구 관심을 검증 가능하고 실행 가능하며 목표 저널에 적합한 양적 논문 주제 계획으로 구체화합니다. CSSCI나 SSCI 투고를 준비하거나 횡단 연구와 종단 연구를 비교하고 있다면, 이 스킬을 통해 연구 방향, 연구 대상과 범위를 명확히 하고 독립변수, 종속변수, 매개변수와 조절변수를 중심으로 체계적인 변수 구조를 수립할 수 있습니다. 주제를 구체화하는 과정에서 연구 문제, 이론적 틀, 공식 연구 가설, 측정 도구, 표본 및 데이터 수집 계획, 가설에 부합하는 통계 분석 방향을 얻을 수 있습니다. 이미 정책 과제나 연구 키워드가 있는 사용자는 이를 학술적으로 발전시킬 가능성이 있는 방향으로 구체화할 수 있으며, 아직 구체적인 접근점을 정하지 못한 사용자는 여러 후보 주제를 생성하고 비교할 수 있습니다. 최종 결과는 주제의 실행 가능성과 게재 가능성에 초점을 둡니다. 데이터 확보 가능 여부, 변수의 조작화 가능성, 이론—가설—방법의 연결 구조, 목표 저널과의 적합성, 기존 연구에서 해당 주제가 차지하는 연구 영역과 차별화 가능성을 검토합니다. 연구 방향, 변수 간 관계, 이론적 가설, 횡단 또는 종단 설계, 데이터 및 분석 계획, 위험 요인과 실행 가능성 제안을 포함한 완성도 높은 주제 확정안을 제공하므로 지도교수에게 제출하거나 문헌 고찰을 계속 진행하는 데 활용할 수 있습니다.
수업 AI 설계관 · OOAT 듀얼 엔진
일선 교사를 위한 수업 AI 설계 시스템으로, 두 가지 모드를 하나로 제공합니다. 모드 A에서는 OOAT 4가지 질문 모델을 활용해 구체적인 수업의 아쉬움을 바로 붙여 넣어 사용할 수 있는 수업용 AI 에이전트(정체성+규칙+5가지 씨앗)로 완성합니다. 모드 B에서는 「컨텍스트 주입→자료 심층 분석→수업 준비 패키지→정식 수업안」의 전체 수업 준비 과정을 진행합니다. 6대 수업 아쉬움 좌표계, 3대 함정·2중 핵심 감사, 의인화 상호작용 준수 레드라인을 내장했습니다. 플랫폼에 종속되지 않으며, 어떤 대규모 언어 모델이나 에이전트 플랫폼에서도 사용할 수 있는 결과물을 제공합니다.
고등직업교육 과정 능력 지도 설계 시스템 v2.0
직업교육 1호 문서(교육부 교직성〔2026〕1호)에 맞춘 고등직업교육 과정 능력 지도 자동 생성 시스템입니다. '직무→과제→능력→스킬 포인트→과정→평가'의 역설계 논리에 따라 6단계 흐름식 안내로 심사 수준의 능력 지도를 산출합니다: 직무 앵커, 대표적 작업 과제, 5단계 구조 분해, 직무-능력-과정-평가-자격증 전사슬 매핑 매트릭스, 정량적 합격선, 수업 시간 검증 및 위험선 자체 점검. 내장된 환각 방지 방화벽(3개 중 1개 출처 태그·생성 금지·출처 커버리지 자체 점검)과 매개변수화된 사상(思政) 매핑(스킬 포인트→직업 소양→관찰 가능한 평가 포인트)을 갖추고 있으며, 여러 자료의 수업 시간 기준 충돌을 자동 처리하고 인재 양성 계획으로 마무리합니다.
수업 사상정치 융합 구축 시스템
한 과목의 교육 과정 개요(각 단원의 교육 주제와 목표 포함)를 실행 가능한 '수업 사상정치 융합 모델'로 변환합니다. 어시스턴트는 먼저 전공 인재 양성 목표와 과목 내용을 결합하여 전체 과목에 대한 사상정치 융합 논리를 추출하고, 모델에 전공 특성에 맞고, 입에 착 붙으며, 과목의 특징을 정확히 반영하는 이름과 의미를 부여합니다. 그런 다음 핵심 프레임워크, 동적 실행 경로 및 3차원 검증 지표를 제공하여 사상정치와 전공 핵심, 직업 능력이 동행하며 분리되지 않도록 합니다. 필요에 따라 선택할 수 있는 세 가지 스타일 변형을 제공합니다: ① 약어 명명 버전(전공에 맞는 영어/중국어 약어로 모델 차원을 요약하고 각 차원의 의미와 전체 수업 통합 방식을 설명); ② '전공 뿌리·능력 맥·사상정치 혼' 삼요소 버전(사상정치 포인트를 추출하여 목표 직업 능력과의 내적 연관성 확립); ③ 모델 시각화(대화 내에서 자체 포함된 SVG 프레임워크 다이어그램을 직접 출력). 내장된 '인지 융합→지식 침투→능력 연마→실천 심화→소양 승화' 5단계 실행 프레임워크와 가치 형성/지식 능력/행동 전환의 3차원 지표.
연구멀티에이전트투자연구팀·A주종목선정과투자위원회분석
이것은 AI 어시스턴트가 아니라 가상의 투자 연구 팀입니다. 시중의 AI 종목 선정에는 세 가지 공통적인 문제가 있습니다: 재무 수치와 목표 주가를 조작하고, 막연하게 '호재/악재'라고만 말하며, '매수 추천'이라고 하면서 근거를 제시하지 않습니다. 「멀티 에이전트 투자 연구 팀」은 「6개 역할 병렬 + 교차 검증 + 출처 강제」라는 3중 메커니즘으로 이 세 가지 문제를 해결합니다: 연구원, 기본 분석가, 기술 분석가, 센티먼트 분석가, 리스크 담당자, 투자 매니저가 병렬로 작업하여 실제 투자 위원회처럼 회의를 통해 결론을 내립니다. 여러분이 받는 것은 모호한 판단이 아니라 사실, 신호, 의견 차이, 리스크가 있고 모든 숫자를 추적할 수 있는 전문 투자 연구 초안입니다. 두 가지 모드, '한 종목 연구'와 '여러 종목 선별'을 커버합니다. 모드 A · 단일 종목 투자 위원회 심층 분석 — 주식 하나만 입력하면(예: 'BYD 002594 분석'), 스킬이 자동으로 완전한 투자 위원회를 소집합니다: 연구원은 시세, 재무제표, 보고서 및 산업 체인 위치를 집계하여 객관적 사실만 제시합니다; 기본 분석가는 재무 건강도 평가표, 3대 재무제표 주요 변동 및 PEG 가치 평가를 산출합니다; 기술 분석가는 추세, 이동평균선, MACD 및 지지/저항 수준을 분석하고 5대 매수 신호 적중표를 제공합니다; 센티먼트 분석가는 기관 의견 차이, 주식 포럼 심리 및 잠재적 오해를 스캔합니다; 리스크 담당자는 반대 증거만 집중적으로 찾아 다른 역할의 낙관적 결론을 하나씩 반박합니다; 마지막으로 투자 매니저는 새 데이터를 다루지 않고 통합만 수행하여 투자 위원회 회의록과 한 페이지 요약을 만듭니다. 모드 B · 다중 조건 종목 선별 — 사용자가 지정한 범위(CSI 300, 특정 업종 개념 블록, 또는 자체 주식 풀)에서 3단계 깔때기로 필터링합니다: 먼저 L1 재무 하드 필터(연속 3분기 성장, 현금 흐름充裕, PEG<1 또는 계약 부채 대폭 증가), 그 다음 L2 기술 타이밍(플랫폼 돌파, 이동평균선 골든 크로스, 거래량 돌파, 강세 축소 되돌림, MACD 0선 상향 돌파), 마지막으로 L3 정보 검증(리포트 등급 및 산업 체인 논리, '순수 기술에 펀더멘털 논리 없음' 종목 제외). 후보 목록을 선별한 후 Top N 종목에 대해 모드 A를 자동으로 연결하여 심층 분석할 수 있습니다. 무엇을 받을 수 있나요? 모드 A는 고정적으로 '5종 세트'를 제공합니다: ① 6개 역할을 통합한 전체 분석 보고서; ② 데이터 출처 및 증거 테이블, 각 주요 결론에 '데이터 → 출처 → 날짜' 대응; ③ 회의 형식의 투자 위원회 회의록(안건 → 각 측 의견 → 의견 차이 → 합의 → 추적 필요 변수); ④ 높음/중간/낮음 심각도 순으로 정렬된 리스크 목록; ⑤ 한 페이지 투자 매니저 요약, 핵심 논리, 주요 변수, 검증 포인트 및 신뢰도를 압축. 모드 B 제공: 후보 주식 목록(코드 | 이름 | 조건 충족 | 주요 데이터 | 출처 | 트리거 날짜) + 선별 조건 및 기준 설명, 선택적으로 상위 후보에 대해 완전한 5종 세트 첨부. 모든 결과는 파일로 저장되며 파일명에 종목과 날짜가 포함되어 재사용 및 보관이 용이합니다.
학과 커리큘럼 토폴로지 및 교육과정 자료 생성기
전공 커리큘럼을 입력하면 능력선과 선수과목 관계를 자동으로 정리하고, 코드를 사용하여 고화질 토폴로지 맵을 정밀하게 그리며, 교육과정 설명 자료를 생성합니다. 사실에 기반하여 허구 없이, 먼저 검증한 후 제도합니다. 대학의 전공 인재양성 방안에 포함된 전공 과목 개설 상황(PDF, 이미지, 텍스트 표 모두 가능)을 입력하면, 자동으로 과목 간 토폴로지 관계를 정리합니다. 직업 능력선별 그룹화, 강한 선수 의존성과 능력 연계 식별, 핵심 허브 노드 파악, 제한 선택/방향 과목 처리, 5/6학기 현장 실습 연계 등을 수행합니다. 그 후 HTML/SVG 코드를 사용하여 중국어로 명확하고 선이 깔끔한 고화질 과목 토폴로지 관계도를 정밀하게 렌더링하며(AI 생성 이미지 아님), 최종적으로 교육 문서 형식에 맞는 그림 포함 인재양성 방안 과목 체계 설명 자료를 출력합니다. 내부적으로 사실 확인 및 수동 검증 게이트가 내장되어 있습니다: 과목명/성격/학습 시간은 원본 표에 충실하며 허구가 없습니다; 선수 관계는 명확히 교육적 논리 추론으로 표시되며 사용자 확인 후 제도합니다; 근거 없는 교육과정 조정 등의 정보는 절대 작성하지 않습니다.
Book2Skill — 모든 책에서 스킬 추출
필기 그만, 책을 호출 가능한 스킬로 변환하세요. 모든 책을 YouMind 내에서 실제로 호출할 수 있는 스킬 세트로 변환합니다. 8단계 파이프라인이 책 전체를 읽고, 방법을 추출하고, 스트레스 테스트를 거쳐 각각을 원클릭 스킬로 등록합니다. 각 스킬은 출처, 트리거 및 경계 정보를 포함합니다. 추출만 하고, 조작하지 않습니다. 독서 노트를 모으는 것을 그만두고, 책을 실제로 활용하세요.
연구AI 인격 증류 · 거물 클론
모든 거물을 대화 가능한 AI 인격으로 클론합니다. 4가지 기능: (1) 자동 자료 수집 → 문제: 온라인에서 자료를 찾아 일일이 복사해서 붙여넣기 (2) 각 자료를 정독하여 프로파일링 → 문제: 'AI가 흉내는 내지만 말은 전부 빈말' (3) 원문을 한 글자 그대로 보존 → 문제: 'AI가 진지하게 헛소리를 지어냄' (4) 한 번에 Skill로 조립 → 문제: 기술을 몰라서 적용 방법을 모름 사용 방법: 실행 후 바로 'XXX(예: 찰리 멍거)의 AI 버전을 만들어 줘'라고 말하면 나머지는 모두 처리합니다. 몇 가지 핵심 단계에서 확인만 하면 됩니다. 사회적 증명: 이미 【찰리 멍거】로 완전히 검증되었습니다. 6편의 공개 자료에서 25개의 판단 오류 심리학 목록, 32개의 그대로 인용한 원문, 그리고 대화 가능한 AI 멍거를 증류했습니다... 다섯 가지 레드라인이 프로세스에 내장되어 '증류이지 지어내기가 아님'을 보장합니다.
이미지초상 사진 자유 · 2단계 역추론 공방
참고 이미지 하나로, 겹치지 않는 고급 초상 사진을 생성합니다. 많은 사람들이 AI 초상 사진을 만들 때, 셀카 한 장을 업로드하고 '고급 프로필 사진 생성해 줘'라고 한마디 던지는 데 익숙합니다. 결과는 대개: 얼굴이 본인 같지 않고, 스타일은 템플릿 느낌이 나며 천편일률적이고, 피부는 플라스틱 같고, 메이크업과 옷은 자신의 분위기와 전혀 맞지 않습니다. 문제의 원인은 AI에게 '당신이 어떻게 생겼는지'와 '어떤 스타일이어야 하는지'를 동시에 추측하게 하여, 둘 다 제대로 하지 못하기 때문입니다. 이 스킬은 이 과정을 안정적인 두 단계로 나눕니다: 첫 번째 단계, 당신은 참고 이미지 한 장(프로필 사진, 잡지 초상, 흑백 필름, 뉴 차이니즈 등 모든 방향)만 제공합니다. AI는 바로 이미지를 생성하지 않고, 먼저 사진작가처럼 '사진 언어'를 차원별로 분석합니다. — 조명, 구도, 렌즈 초점 거리, 배경, 색조, 분위기, 질감 등을 분석하고, 그 원천부터 '남성용'과 '여성용' 두 세트의 완전한 프롬프트를 각각 작성합니다. 의상, 메이크업, 헤어스타일, 포즈는 모두 성별에 따라 분리되어 작성되어, '남자에게 실크 캐미솔을 입히는' 엉뚱한 재앙을 근본적으로 방지합니다. 두 번째 단계, 당신은 자신에게 맞는 프롬프트 세트를 선택하고, 자신의 선명한 사진 한 장을 함께 제공합니다: 참고 이미지가 스타일을 담당하고, 당신의 사진이 신원을 담당합니다. — 얼굴형, 이목구비, 연령감, 표정이 모두 보존되며, 참고 이미지의 전문 사진 질감이 더해집니다. 결과물은 당신임을 한눈에 알아볼 수 있으면서도 고품질의 초상 사진입니다. 참고 이미지가 스타일을 담당하고, 본인의 사진이 신원을 담당합니다. 이렇게 간단합니다. 참고 이미지를 바꾸면 방향을 바꿀 수 있습니다. 증명사진, 직업 프로필, 잡지 표지, 흑백 필름 등 모든 것을 하나의 프로세스로 해결할 수 있으며, AI 초상 사진의 동질성과 플라스틱 느낌에서 완전히 벗어날 수 있습니다. 적용 대상: 직업 프로필 사진/증명사진/개인 브랜드 사진이 필요한 직장인, 개인 미디어 종사자, 구직자 및 자신만의 고급 초상 사진을 원하는 모든 사람.
8인 편집부 – AI 기반 전문가 작문 시스템
개인 미디어 블로거, 작가, 교육자 및 연구자를 위한 AI 협업 작문 시스템. 8명의 가상 전문가(스타일 감별사, 주제 기획자, 리서치 자료 수집가, 지식 관리자, 수석 작가, 사실 확인자, 편집장, 레이아웃 디자이너)로 구성된 워크플로우 팀이 스타일 정의부터 최종 원고 편집까지 협업하여 깊이 있고 논리적이며 스타일에 맞는 고품질 콘텐츠를 생산합니다.
연구중국 특허 기술 명세서 자동 생성 시스템
프로젝트 문서에서 납품 가능한 기술 명세서까지의 전체 프로세스: 특허 포인트 발굴, 온라인 신규성 조사(우선 중국 특허청(CNIPA) 및 Google Patents/Scholar 이중 채널), 비식별화 작성 및 자체 점검 폐루프. YouMind 플랫폼 도구 체인과 연동하여 자동으로 칸반 자료를 스캔하고, 기술 명세서 문서 + 독립 신규성 조사 보고서를 출력하며, generateDiagram 다이어그램 생성, 반복 수정 및 버전 관리를 지원합니다. 내장된 P1-P7 핵심 프로토콜(사실 신뢰성/자동 비식별화/버전 보호/확인 게이트/자체 점검 격리/신규성 조사 위치/사회과학 맥락).
연구국가사회과학 주제 발굴
처음으로 국가사회과학기금을 신청하는 인문사회계 젊은 교수/교사를 대상으로, 모호한 연구 방향에서 시작하여 4단계 대화형 인큐베이팅(방향 분석 → 이론 변환 → 논증 초안 → 자체 점검 최적화)을 통해 신청 가능한 고품질 주제와 논증 초안을 최종적으로 산출합니다.
튜토리얼·지식 매뉴얼 제작 워크플로우
조사부터 완성까지 원스톱 책 생성 엔진입니다. 심층 조사, 스마트 개요, AI 일러스트 생성, 전문 레이아웃을 지원하며 최종적으로 완전한 책 문서 또는 웹 페이지를 출력합니다. 지식 매뉴얼, 튜토리얼, 소책자 등의 콘텐츠 제품 제작에 적합합니다.
연구한 권의 책을 실행 가능한 Skills로 증류하기
한 권의 책을 YouMind에서 직접 호출할 수 있는 실행 가능한 스킬로 증류합니다. 8단계 직렬 파이프라인: 전체 책 읽기 → 5가지 유형 추출 → 3중 검증 → RIA++ 규격 → 관계망 구성 → 레드팀 스트레스 테스트 → 원클릭 등록. 5가지 황금률로 '증류, 창작 금지'를 보장하며, 각 스킬에는 원문 출처, 트리거 조건 및 사용 경계가 포함됩니다. 단편적인 독서 노트에서 벗어나 책이 당신의 워크플로우에 진정으로 자리 잡게 하세요.
이미지도시 홍보 컬렉션급 포스터 · LIANG DESIGN
「NAICHA DESIGN · 컬렉션급 포스터」 제작 규범을 기반으로 도시/대상/추상 주제를 유화의 두꺼운 질감, 거장급 세리프 타이포그래피, 대각선 종합 컬러 밴드 메인 골격과 핫스탬핑 재질의 큰 글자가 있는 전시급 포스터로 변환합니다. v1.1 업데이트: 메인 비주얼 앵커 강화 + 3단계 글꼴 계층 + 한자 주제어에 병음 부제.
전문대 논문 심사 도우미: 네트워크마케팅·라이브커머스
전문대 네트워크 마케팅 및 라이브 커머스 전공 졸업논문 심사를 위해 설계된 도구입니다. 부교수 지도교수 관점에서 '형식 적합성 → 주제 선정 요약 → 본문 구조 → 논증 데이터 → 학술 규범 및 총평'의 5단계로 심층 검토하며, 각 단계에서 구조화된 평가 점수표와 지도교수 코멘트 목록을 동시에 생성합니다. 마지막으로 전체 평가 총괄표와 따뜻한 지도교수 편지 형식의 피드백을 제공합니다. 2026년 교육부 신국가표준(GB/T 7713.1—2026), 표절률 ≤30%, AIGC ≤25% 등의 규정 준수 기준을 내장하고 있으며, 라이브 상품 선정, 스크립트, 광고 투입, GMV, 프라이빗 도메인 등 전공 실무 포인트에 대한 정확한 지적이 가능합니다. 초고, 2차 수정고, 최종고의 단계별 심사에 적합합니다.