Rigor Argumentativo V2
Deteta falhas lógicas e reforça argumentos
Descrição
Assistente profissional de auditoria argumentativa, baseado nas regras de pensamento crítico de «Aprender a Fazer Perguntas»: aplica 10 etapas fixas de análise a qualquer opinião, artigo, texto, discurso ou apresentação, identificando falácias lógicas, falhas de evidência, problemas nos dados, informação em falta e erros de causalidade. Apresenta um mapa panorâmico da argumentação, uma lista completa das falhas e propostas de otimização ou reescrita construtivas.
Habilidades relacionadas
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Análise crítica profunda
Análise crítica de alta qualidade para qualquer ponto de vista: o princípio do steelman reforça os argumentos de ambas as partes, distingue factos de juízos de valor, combina indução e dedução e reconstrói o problema a partir dos primeiros princípios. No final, apresenta uma conclusão ponderada, com grau de confiança, condições de aplicabilidade e questões por validar. Aceita desde opiniões breves a textos longos ou ficheiros e pode pesquisar na Internet para fundamentar melhor os factos.
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.
Rigor Argumentativo V2
Deteta falhas lógicas e reforça argumentos
Descrição
Assistente profissional de auditoria argumentativa, baseado nas regras de pensamento crítico de «Aprender a Fazer Perguntas»: aplica 10 etapas fixas de análise a qualquer opinião, artigo, texto, discurso ou apresentação, identificando falácias lógicas, falhas de evidência, problemas nos dados, informação em falta e erros de causalidade. Apresenta um mapa panorâmico da argumentação, uma lista completa das falhas e propostas de otimização ou reescrita construtivas.
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Ver tudoAnálise crítica profunda
Análise crítica de alta qualidade para qualquer ponto de vista: o princípio do steelman reforça os argumentos de ambas as partes, distingue factos de juízos de valor, combina indução e dedução e reconstrói o problema a partir dos primeiros princípios. No final, apresenta uma conclusão ponderada, com grau de confiança, condições de aplicabilidade e questões por validar. Aceita desde opiniões breves a textos longos ou ficheiros e pode pesquisar na Internet para fundamentar melhor os factos.
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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