Revisão de Economia (V3.1)
Descrição
Skill profundamente personalizado para revisão de artigos de economia, totalmente baseado em capacidades de IA, sem necessidade de scripts locais. Identifica automaticamente o tipo de artigo e a estratégia de identificação (DID/IV/RDD, etc.), utilizando um método de quatro passagens (as três perguntas fundamentais → estratégia de identificação → técnica econométrica → camada linguística) para produzir revisões profissionais de alta densidade. Pelo menos 1 revisão a cada 400 palavras, com um orçamento de 50 a 100 revisões para artigos empíricos de economia. Adaptado para uso exclusivo em web.
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Resposta a Revisões V3.0
Sistema completo de resposta a comentários de revisão de artigos académicos na área de ciências sociais e gestão – desde a análise dos comentários, definição de estratégia, defesa de falhas graves até à montagem da Carta de Réplica num clique. Principais atualizações da V3.0: · Camada de governação: painel unificado + 3 modos de progressão (padrão/rápido/lento) + gestão de versões com catraca + lógica de entrada a meio · 12 comandos rápidos implementados (/quick /jump /skip /rerun /export /resume /tone /hardcase /conflict /cover /draft /lang) · Tabela de rastreio de comentários entre passos: monitorização do estado de cada comentário do Passo 1 ao Passo 6, gestão em circuito fechado · Biblioteca completa de diagnóstico de 7 tipos de falhas graves + adaptação a subáreas (contabilidade/finanças/gestão/marketing/economia do trabalho/macroeconomia/investigação qualitativa) · Suporte total de pares de idiomas: chinês→inglês / inglês→inglês / chinês→chinês, deteção automática do idioma dos comentários de revisão · Nova geração de Carta de Apresentação de revisão + tabela resumo de alterações · Sistema de calibração de tom melhorado: lista de expressões proibidas (20 itens) + correção automática + pontuação de cortesia · Reforço das linhas vermelhas de segurança: verificação anti-alucinação de citações + verificação anti-promessas excessivas + declaração de transparência de conteúdo gerado por IA Cenário de aplicação: redação de resposta completa para doutorandos/jovens docentes na área de ciências sociais e gestão após receberem comentários de revisão.
Revisor de Propostas PRO V2.0
🎯 Visão geral das funcionalidades principais Este é um sistema inteligente de revisão e otimização criado especificamente para candidaturas a projetos nacionais (Ciências Sociais), ministeriais (Educação) e provinciais, simulando o pensamento de especialistas com 15 anos de experiência, garantindo o rigor académico e a competitividade através de três mecanismos principais. 🔧 Três mecanismos principais 1️⃣ Metodologia estruturada de 12 etapas Cobre todo o ciclo de vida da revisão de propostas: Fases 1-3: Diagnóstico base - Análise aprofundada do anúncio (orientação de financiamento, critérios de avaliação, requisitos de candidatura) - Identificação do tipo de interdisciplinaridade (reconhecimento preciso de 8 tipos) - Identificação de GAP de investigação em 5 dimensões (teoria/método/evidência empírica/política/técnica) Fases 4-7: Avaliação dos elementos principais - Análise do problema de investigação com modelo TMAQ (teoria/método/abordagem/problema em quatro dimensões) - Verificação dos objetivos de investigação com princípios SMART - Avaliação da integridade do quadro de conteúdo da investigação - Correspondência do tipo de abordagem de investigação (6 tipos) Fases 8-10: Melhoria profunda da qualidade - Extração precisa de pontos críticos (distinção de critérios + caminhos de superação) - Exploração de pontos de inovação em 7 dimensões - Argumentação de viabilidade em 7 dimensões Fases 11-12: Otimização global - Deteção de qualidade em 9 dimensões (rigor académico, inovação, viabilidade, etc.) - Sugestões de otimização integradas e relatório final 2️⃣ Mecanismo de confronto duplo (Builder vs Supervisor) Funcionamento: - Builder (redator académico): gera planos de otimização com base no material do utilizador - Supervisor (revisor de topo): desafia o plano do Builder com os critérios mais rigorosos - Iteração de confronto: 3 rondas para garantir que o plano resiste ao escrutínio Cenários de aplicação: - Exploração de inovação: Builder propõe ponto inovador → Supervisor questiona a novidade → iteração - Argumentação de viabilidade: Builder desenha plano → Supervisor desafia viabilidade → complemento - Citação de literatura: Builder cita → Supervisor verifica autenticidade → assegura normas académicas 3️⃣ Mecanismo de verificação de autenticidade de literatura Dois modos: Modo A: Modo placeholder (padrão) - Utiliza marcadores como [placeholder-literatura-001] para substituir referências específicas - Produz uma lista de requisitos de literatura, especificando as necessidades de pesquisa para cada placeholder - O utilizador pesquisa e insere as referências reais Modo B: Modo de verificação em tempo real - Invoca o Google Scholar para verificar a autenticidade em tempo real - Gera um relatório de verificação de literatura (pontuações de autenticidade/relevância/autoridade) - Garante que cada citação pode ser rastreada Prevenção de alucinações de IA: - Proíbe a invenção de autores, revistas, DOIs - Todas as referências devem ser validadas ou marcadas como placeholders - Mantém a integridade académica 💡 Valor central e cenários de aplicação ✅ Problemas resolvidos 1. Falta de rigor académico: conteúdo gerado por IA frequentemente apresenta referências falsas, lacunas lógicas 2. Inovação insuficiente: dificuldade em descobrir verdadeiros pontos de inovação académica 3. Viabilidade fraca: planos de investigação sem argumentação sistemática 4. Dificuldade interdisciplinar: tópicos interdisciplinares facilmente 'nem lá nem cá' 🎓 Utilizadores-alvo - Professores universitários (Ciências Sociais, Educação, Humanidades) - Investigadores (candidaturas a projetos nacionais, ministeriais e provinciais) - Equipas de investigação (necessitam de processos de revisão sistemáticos) 📋 Fluxo de utilização típico 1. Entrada: enviar anúncio do projeto + rascunho da proposta 2. Revisão: o sistema executa a análise estruturada de 12 etapas 3. Confronto: o mecanismo de duplo confronto itera e otimiza partes críticas 4. Verificação: verificação de autenticidade da literatura 5. Saída: relatório de revisão completo + sugestões de otimização + lista de literatura 🔍 Diferenças em relação à revisão tradicional | Dimensão | Revisão manual tradicional | Sistema de revisão especializada | |----------|----------------------------|----------------------------------| | Profundidade da revisão | Dependente da experiência individual | 12 etapas estruturadas + 9 dimensões de qualidade | | Rigor académico | Difícil verificação abrangente | Verificação de literatura + confronto duplo | | Descoberta de inovação | Julgamento subjetivo | Análise sistemática em 7 dimensões | | Argumentação de viabilidade | Impulsionada pela experiência | Argumentação por 7 dimensões item a item | | Consistência | Varia de pessoa para pessoa | Processo padronizado | | Eficiência | Dias a semanas | 1-2 horas para revisão inicial | A principal vantagem deste sistema é tornar explícito, estruturado e replicável o conhecimento tácito de especialistas com 15 anos de experiência, permitindo que cada utilizador obtenha um serviço de revisão ao nível dos melhores especialistas.
Auxiliar de Artigos de Ensino
Da acumulação de investigação e ensino ao CSSCI/SSCI/SCI — para que cada artigo de ensino resista à revisão. Isto não é uma ferramenta que 'escreve artigos por si', mas sim um arquiteto de artigos que conhece as normas académicas da educação. Sabe que o IMRaD não são quatro letras, mas sim uma lógica de argumentação rigorosa; sabe que a revisão de literatura não é uma lista de referências, mas sim a identificação precisa de lacunas de investigação; sabe que o 'tamanho do efeito' convence mais os revisores do que o 'valor p'. Cobertura completa em sete fases: Foco do tópico (teste das três perguntas para inovação) → Revisão de literatura (codificação de três níveis + escrita em funil) → Desenho de investigação (decisão quantitativa/qualitativa/mista) → Análise de dados (árvore de decisão de métodos estatísticos) → Construção da discussão (matriz de autoavaliação da força da contribuição) → Refinamento da linguagem (des-AIzação + elevação linguística + explicação da reescrita) → Adaptação ao periódico (matriz de correspondência + pré-reforço contra riscos de rejeição). Motor de confronto de três núcleos integrado: o Redator Académico produz, o Elevador Linguístico polimento, e o Guardião Académico tem poder de veto — a literatura é real? Os dados são fiáveis? A argumentação está ancorada em evidências? A contribuição corresponde ao nível do periódico alvo? Auditoria em cinco dimensões; se não passar, é devolvido para refazer. Não só ajuda a escrever bem, como ensina porquê — cada saída inclui uma explicação da reescrita, permitindo melhorar verdadeiramente a capacidade de escrita académica através da iteração. Suporta validação de formato bilingue (chinês/inglês) (GB/T 7714 / APA 7th), adequado para acumulação diária de investigação e ensino, produção de conclusão de projetos e preparação para avaliação de títulos académicos.
Revisão de Economia (V3.1)
Descrição
Skill profundamente personalizado para revisão de artigos de economia, totalmente baseado em capacidades de IA, sem necessidade de scripts locais. Identifica automaticamente o tipo de artigo e a estratégia de identificação (DID/IV/RDD, etc.), utilizando um método de quatro passagens (as três perguntas fundamentais → estratégia de identificação → técnica econométrica → camada linguística) para produzir revisões profissionais de alta densidade. Pelo menos 1 revisão a cada 400 palavras, com um orçamento de 50 a 100 revisões para artigos empíricos de economia. Adaptado para uso exclusivo em web.
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Ver tudoResposta a Revisões V3.0
Sistema completo de resposta a comentários de revisão de artigos académicos na área de ciências sociais e gestão – desde a análise dos comentários, definição de estratégia, defesa de falhas graves até à montagem da Carta de Réplica num clique. Principais atualizações da V3.0: · Camada de governação: painel unificado + 3 modos de progressão (padrão/rápido/lento) + gestão de versões com catraca + lógica de entrada a meio · 12 comandos rápidos implementados (/quick /jump /skip /rerun /export /resume /tone /hardcase /conflict /cover /draft /lang) · Tabela de rastreio de comentários entre passos: monitorização do estado de cada comentário do Passo 1 ao Passo 6, gestão em circuito fechado · Biblioteca completa de diagnóstico de 7 tipos de falhas graves + adaptação a subáreas (contabilidade/finanças/gestão/marketing/economia do trabalho/macroeconomia/investigação qualitativa) · Suporte total de pares de idiomas: chinês→inglês / inglês→inglês / chinês→chinês, deteção automática do idioma dos comentários de revisão · Nova geração de Carta de Apresentação de revisão + tabela resumo de alterações · Sistema de calibração de tom melhorado: lista de expressões proibidas (20 itens) + correção automática + pontuação de cortesia · Reforço das linhas vermelhas de segurança: verificação anti-alucinação de citações + verificação anti-promessas excessivas + declaração de transparência de conteúdo gerado por IA Cenário de aplicação: redação de resposta completa para doutorandos/jovens docentes na área de ciências sociais e gestão após receberem comentários de revisão.
Revisor de Propostas PRO V2.0
🎯 Visão geral das funcionalidades principais Este é um sistema inteligente de revisão e otimização criado especificamente para candidaturas a projetos nacionais (Ciências Sociais), ministeriais (Educação) e provinciais, simulando o pensamento de especialistas com 15 anos de experiência, garantindo o rigor académico e a competitividade através de três mecanismos principais. 🔧 Três mecanismos principais 1️⃣ Metodologia estruturada de 12 etapas Cobre todo o ciclo de vida da revisão de propostas: Fases 1-3: Diagnóstico base - Análise aprofundada do anúncio (orientação de financiamento, critérios de avaliação, requisitos de candidatura) - Identificação do tipo de interdisciplinaridade (reconhecimento preciso de 8 tipos) - Identificação de GAP de investigação em 5 dimensões (teoria/método/evidência empírica/política/técnica) Fases 4-7: Avaliação dos elementos principais - Análise do problema de investigação com modelo TMAQ (teoria/método/abordagem/problema em quatro dimensões) - Verificação dos objetivos de investigação com princípios SMART - Avaliação da integridade do quadro de conteúdo da investigação - Correspondência do tipo de abordagem de investigação (6 tipos) Fases 8-10: Melhoria profunda da qualidade - Extração precisa de pontos críticos (distinção de critérios + caminhos de superação) - Exploração de pontos de inovação em 7 dimensões - Argumentação de viabilidade em 7 dimensões Fases 11-12: Otimização global - Deteção de qualidade em 9 dimensões (rigor académico, inovação, viabilidade, etc.) - Sugestões de otimização integradas e relatório final 2️⃣ Mecanismo de confronto duplo (Builder vs Supervisor) Funcionamento: - Builder (redator académico): gera planos de otimização com base no material do utilizador - Supervisor (revisor de topo): desafia o plano do Builder com os critérios mais rigorosos - Iteração de confronto: 3 rondas para garantir que o plano resiste ao escrutínio Cenários de aplicação: - Exploração de inovação: Builder propõe ponto inovador → Supervisor questiona a novidade → iteração - Argumentação de viabilidade: Builder desenha plano → Supervisor desafia viabilidade → complemento - Citação de literatura: Builder cita → Supervisor verifica autenticidade → assegura normas académicas 3️⃣ Mecanismo de verificação de autenticidade de literatura Dois modos: Modo A: Modo placeholder (padrão) - Utiliza marcadores como [placeholder-literatura-001] para substituir referências específicas - Produz uma lista de requisitos de literatura, especificando as necessidades de pesquisa para cada placeholder - O utilizador pesquisa e insere as referências reais Modo B: Modo de verificação em tempo real - Invoca o Google Scholar para verificar a autenticidade em tempo real - Gera um relatório de verificação de literatura (pontuações de autenticidade/relevância/autoridade) - Garante que cada citação pode ser rastreada Prevenção de alucinações de IA: - Proíbe a invenção de autores, revistas, DOIs - Todas as referências devem ser validadas ou marcadas como placeholders - Mantém a integridade académica 💡 Valor central e cenários de aplicação ✅ Problemas resolvidos 1. Falta de rigor académico: conteúdo gerado por IA frequentemente apresenta referências falsas, lacunas lógicas 2. Inovação insuficiente: dificuldade em descobrir verdadeiros pontos de inovação académica 3. Viabilidade fraca: planos de investigação sem argumentação sistemática 4. Dificuldade interdisciplinar: tópicos interdisciplinares facilmente 'nem lá nem cá' 🎓 Utilizadores-alvo - Professores universitários (Ciências Sociais, Educação, Humanidades) - Investigadores (candidaturas a projetos nacionais, ministeriais e provinciais) - Equipas de investigação (necessitam de processos de revisão sistemáticos) 📋 Fluxo de utilização típico 1. Entrada: enviar anúncio do projeto + rascunho da proposta 2. Revisão: o sistema executa a análise estruturada de 12 etapas 3. Confronto: o mecanismo de duplo confronto itera e otimiza partes críticas 4. Verificação: verificação de autenticidade da literatura 5. Saída: relatório de revisão completo + sugestões de otimização + lista de literatura 🔍 Diferenças em relação à revisão tradicional | Dimensão | Revisão manual tradicional | Sistema de revisão especializada | |----------|----------------------------|----------------------------------| | Profundidade da revisão | Dependente da experiência individual | 12 etapas estruturadas + 9 dimensões de qualidade | | Rigor académico | Difícil verificação abrangente | Verificação de literatura + confronto duplo | | Descoberta de inovação | Julgamento subjetivo | Análise sistemática em 7 dimensões | | Argumentação de viabilidade | Impulsionada pela experiência | Argumentação por 7 dimensões item a item | | Consistência | Varia de pessoa para pessoa | Processo padronizado | | Eficiência | Dias a semanas | 1-2 horas para revisão inicial | A principal vantagem deste sistema é tornar explícito, estruturado e replicável o conhecimento tácito de especialistas com 15 anos de experiência, permitindo que cada utilizador obtenha um serviço de revisão ao nível dos melhores especialistas.
Auxiliar de Artigos de Ensino
Da acumulação de investigação e ensino ao CSSCI/SSCI/SCI — para que cada artigo de ensino resista à revisão. Isto não é uma ferramenta que 'escreve artigos por si', mas sim um arquiteto de artigos que conhece as normas académicas da educação. Sabe que o IMRaD não são quatro letras, mas sim uma lógica de argumentação rigorosa; sabe que a revisão de literatura não é uma lista de referências, mas sim a identificação precisa de lacunas de investigação; sabe que o 'tamanho do efeito' convence mais os revisores do que o 'valor p'. Cobertura completa em sete fases: Foco do tópico (teste das três perguntas para inovação) → Revisão de literatura (codificação de três níveis + escrita em funil) → Desenho de investigação (decisão quantitativa/qualitativa/mista) → Análise de dados (árvore de decisão de métodos estatísticos) → Construção da discussão (matriz de autoavaliação da força da contribuição) → Refinamento da linguagem (des-AIzação + elevação linguística + explicação da reescrita) → Adaptação ao periódico (matriz de correspondência + pré-reforço contra riscos de rejeição). Motor de confronto de três núcleos integrado: o Redator Académico produz, o Elevador Linguístico polimento, e o Guardião Académico tem poder de veto — a literatura é real? Os dados são fiáveis? A argumentação está ancorada em evidências? A contribuição corresponde ao nível do periódico alvo? Auditoria em cinco dimensões; se não passar, é devolvido para refazer. Não só ajuda a escrever bem, como ensina porquê — cada saída inclui uma explicação da reescrita, permitindo melhorar verdadeiramente a capacidade de escrita académica através da iteração. Suporta validação de formato bilingue (chinês/inglês) (GB/T 7714 / APA 7th), adequado para acumulação diária de investigação e ensino, produção de conclusão de projetos e preparação para avaliação de títulos académicos.
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