Gerador AutoDoc Patentes CN
Geração, pesquisa e revisão de patentes
Descrição
Porque recomendamos esta habilidade
Esta skill gera automaticamente documentos de divulgação técnica de patentes de alta qualidade, cobrindo todo o processo de mineração a auto-verificação, garantindo rigor e inovação, ideal para pedidos de patente.
Processo completo de documentos de projeto a documentos de divulgação técnica entregáveis: mineração de pontos de patente, pesquisa de novidade online (priorizando CNIPA + canais duplos Google Patents/Scholar), redação com anonimização e ciclo de auto-verificação. Adaptado à cadeia de ferramentas da plataforma YouMind, digitaliza automaticamente materiais do kanban, gera documentos de divulgação + relatórios de pesquisa de novidade independentes, suporta geração de diagramas com generateDiagram, revisão iterativa e gestão de versões. Protocolos principais P1-P7 incorporados (integridade factual / anonimização automática / proteção de versões / portão de confirmação / isolamento de auto-verificação / posicionamento de pesquisa de novidade / contexto de ciências sociais).
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Assistente de Patentes
Rótulo: Assistente de Patentes Descrição: Apoio completo ao trabalho de patentes para investigadores, abrangendo 5 cenários principais: (1) Redação de documentos de divulgação de invenção, (2) Redação de documentos de pedido de patente de invenção na China, (3) Pesquisa e novidade de patentes (geração de palavras-chave de pesquisa em chinês e inglês + sugestões de IPC), (4) Resposta a pareceres de exame (OA), (5) Tradução de patentes chinês-inglês. Palavras-chave de acionamento: patente, documento de divulgação, reivindicações, descrição, pesquisa de patentes, novidade, parecer de exame, OA, PCT, tradução de patentes, patente alimentar, patente de processo, patente de embalagem, patente de fórmula, patente de dispositivo.
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.
Minerador IA de Patentes V5
Muitos profissionais de I&D não carecem de inovação, apenas não sabem onde está a sua inovação. Este Minerador IA de Patentes pode ajudá-lo: 🔍 Encontrar inovações 💡 Revelar destaques técnicos 📄 Redigir o relatório de divulgação técnica 🚀 Aumentar a eficiência da produção de patentes Seja desenvolvimento de produtos, melhoria de processos, pesquisa experimental ou resultados de artigos, tudo pode ser rapidamente transformado em ideias de patentes. Ideal para: profissionais de I&D em áreas como Alimentação, Biologia, Materiais, Medicina, IA, Eletrónica, Mecânica, etc. Da solução técnica ao relatório de divulgação de patente, num único passo.
Gerador AutoDoc Patentes CN
Geração, pesquisa e revisão de patentes
Descrição
Porque recomendamos esta habilidade
Esta skill gera automaticamente documentos de divulgação técnica de patentes de alta qualidade, cobrindo todo o processo de mineração a auto-verificação, garantindo rigor e inovação, ideal para pedidos de patente.
Processo completo de documentos de projeto a documentos de divulgação técnica entregáveis: mineração de pontos de patente, pesquisa de novidade online (priorizando CNIPA + canais duplos Google Patents/Scholar), redação com anonimização e ciclo de auto-verificação. Adaptado à cadeia de ferramentas da plataforma YouMind, digitaliza automaticamente materiais do kanban, gera documentos de divulgação + relatórios de pesquisa de novidade independentes, suporta geração de diagramas com generateDiagram, revisão iterativa e gestão de versões. Protocolos principais P1-P7 incorporados (integridade factual / anonimização automática / proteção de versões / portão de confirmação / isolamento de auto-verificação / posicionamento de pesquisa de novidade / contexto de ciências sociais).
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Rótulo: Assistente de Patentes Descrição: Apoio completo ao trabalho de patentes para investigadores, abrangendo 5 cenários principais: (1) Redação de documentos de divulgação de invenção, (2) Redação de documentos de pedido de patente de invenção na China, (3) Pesquisa e novidade de patentes (geração de palavras-chave de pesquisa em chinês e inglês + sugestões de IPC), (4) Resposta a pareceres de exame (OA), (5) Tradução de patentes chinês-inglês. Palavras-chave de acionamento: patente, documento de divulgação, reivindicações, descrição, pesquisa de patentes, novidade, parecer de exame, OA, PCT, tradução de patentes, patente alimentar, patente de processo, patente de embalagem, patente de fórmula, patente de dispositivo.
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.
Minerador IA de Patentes V5
Muitos profissionais de I&D não carecem de inovação, apenas não sabem onde está a sua inovação. Este Minerador IA de Patentes pode ajudá-lo: 🔍 Encontrar inovações 💡 Revelar destaques técnicos 📄 Redigir o relatório de divulgação técnica 🚀 Aumentar a eficiência da produção de patentes Seja desenvolvimento de produtos, melhoria de processos, pesquisa experimental ou resultados de artigos, tudo pode ser rapidamente transformado em ideias de patentes. Ideal para: profissionais de I&D em áreas como Alimentação, Biologia, Materiais, Medicina, IA, Eletrónica, Mecânica, etc. Da solução técnica ao relatório de divulgação de patente, num único passo.
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