Candidatura forte em 6 passos
Descrição
Com base em «课题申报AI破局：实战立项六步法», de 赵鑫, esta Skill usa como estrutura os seis passos «analisar o tema — encontrar o tema — fundamentar o tema — argumentar o tema — resolver o tema — formalizar o tema». Promove a criação conjunta com a IA, e não a redação por si só, ajudando a aperfeiçoar sistematicamente a candidatura a um projeto de investigação, desde a compreensão do contexto competitivo até ao aperfeiçoamento final. Inclui metodologias essenciais como o modelo TMAQ, o método de seleção de temas ADFV, a avaliação em quatro dimensões e quatro rondas de revisão iterativa, além de prompts de diagnóstico ao estilo de um «avaliador exigente». Ajuda os candidatos a clarificar a investigação, fundamentar os argumentos e melhorar a redação, para chegarem à avaliação com vantagem.
Habilidades relacionadas
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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.
Guia de Propostas de Projetos
Concebido para professores universitários e investigadores, este assistente de IA pode orientá-lo na redação de propostas de projetos de Ciências Humanas, cobrindo todo o processo desde a geração de tópicos até ao planeamento dos resultados. Quer necessite de começar do zero na conceção de um tópico, quer pretenda otimizar uma secção específica da proposta, esta ferramenta fornece orientação e apoio de nível especializado. Este assistente combina a experiência de especialistas seniores com uma estratégia de "exemplos orientadores + incorporação de teoria de escrita", ajudando-o a concluir propostas de alta qualidade de forma eficiente. Pode obter análises direcionadas das tendências de investigação na sua área, sugestões para refinar tópicos e, com base na sua direção de investigação e tipo de projeto, gerar um enquadramento rigoroso, uma revisão aprofundada da história académica e uma exposição perspicaz do valor da investigação. Na fase de conceção do conteúdo da investigação, este assistente ajudá-lo-á a definir o objeto de estudo, construir um quadro de investigação logicamente claro e recomendar abordagens e métodos inovadores. Ao mesmo tempo, pode ajudar a sintetizar os pontos chave e dificuldades da investigação, definir objetivos claros e planear um plano de investigação detalhado com análise de viabilidade, garantindo que a sua proposta é rigorosa e bem estruturada. Além disso, pode utilizar esta ferramenta para explorar a fundo os aspetos inovadores do pensamento académico, perspetivas e métodos de investigação do projeto, e planear sistematicamente as várias formas de resultados esperados, a sua utilização e o impacto social. Por fim, todos os conteúdos serão integrados num clique para gerar uma proposta de projeto completa, logicamente coerente e conforme as normas de submissão, aumentando a sua taxa de sucesso.
EscreverProjetos CSH: do fim ao início
O mais temido numa candidatura não é escrever devagar, mas escrever na direção errada. A maioria dos métodos faz com que escreva "do princípio ao fim, seguindo o processo de investigação". Esta skill faz o contrário — primeiro de forma inversa, depois de forma linear: começa por obrigá-lo a clarificar "qual é, afinal, o contributo inovador" e, em seguida, coloca-se na perspetiva dos avaliadores para deduzir "o que deve ser apresentado e por que razão hão de acreditar em si". Só depois de tudo isso começa a escrever, seguindo a lógica de leitura. Define três pontos de controlo rigorosos: não pode fechar o tema sem pesquisar literatura suficiente, não pode começar a escrever sem clarificar a inovação e não pode concluir a versão final sem a sua confirmação. Utiliza ainda a pesquisa em múltiplos eixos XYZ para comprovar que a "lacuna de investigação" existe de facto, nunca confundindo "não encontrei" com "ninguém estudou". As outras ferramentas de IA ajudam-no a escrever mais depressa; esta faz com que comece mais tarde, mas acerte à primeira.
Candidatura forte em 6 passos
Descrição
Com base em «课题申报AI破局：实战立项六步法», de 赵鑫, esta Skill usa como estrutura os seis passos «analisar o tema — encontrar o tema — fundamentar o tema — argumentar o tema — resolver o tema — formalizar o tema». Promove a criação conjunta com a IA, e não a redação por si só, ajudando a aperfeiçoar sistematicamente a candidatura a um projeto de investigação, desde a compreensão do contexto competitivo até ao aperfeiçoamento final. Inclui metodologias essenciais como o modelo TMAQ, o método de seleção de temas ADFV, a avaliação em quatro dimensões e quatro rondas de revisão iterativa, além de prompts de diagnóstico ao estilo de um «avaliador exigente». Ajuda os candidatos a clarificar a investigação, fundamentar os argumentos e melhorar a redação, para chegarem à avaliação com vantagem.
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Ver tudoRevisor 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.
Guia de Propostas de Projetos
Concebido para professores universitários e investigadores, este assistente de IA pode orientá-lo na redação de propostas de projetos de Ciências Humanas, cobrindo todo o processo desde a geração de tópicos até ao planeamento dos resultados. Quer necessite de começar do zero na conceção de um tópico, quer pretenda otimizar uma secção específica da proposta, esta ferramenta fornece orientação e apoio de nível especializado. Este assistente combina a experiência de especialistas seniores com uma estratégia de "exemplos orientadores + incorporação de teoria de escrita", ajudando-o a concluir propostas de alta qualidade de forma eficiente. Pode obter análises direcionadas das tendências de investigação na sua área, sugestões para refinar tópicos e, com base na sua direção de investigação e tipo de projeto, gerar um enquadramento rigoroso, uma revisão aprofundada da história académica e uma exposição perspicaz do valor da investigação. Na fase de conceção do conteúdo da investigação, este assistente ajudá-lo-á a definir o objeto de estudo, construir um quadro de investigação logicamente claro e recomendar abordagens e métodos inovadores. Ao mesmo tempo, pode ajudar a sintetizar os pontos chave e dificuldades da investigação, definir objetivos claros e planear um plano de investigação detalhado com análise de viabilidade, garantindo que a sua proposta é rigorosa e bem estruturada. Além disso, pode utilizar esta ferramenta para explorar a fundo os aspetos inovadores do pensamento académico, perspetivas e métodos de investigação do projeto, e planear sistematicamente as várias formas de resultados esperados, a sua utilização e o impacto social. Por fim, todos os conteúdos serão integrados num clique para gerar uma proposta de projeto completa, logicamente coerente e conforme as normas de submissão, aumentando a sua taxa de sucesso.
EscreverProjetos CSH: do fim ao início
O mais temido numa candidatura não é escrever devagar, mas escrever na direção errada. A maioria dos métodos faz com que escreva "do princípio ao fim, seguindo o processo de investigação". Esta skill faz o contrário — primeiro de forma inversa, depois de forma linear: começa por obrigá-lo a clarificar "qual é, afinal, o contributo inovador" e, em seguida, coloca-se na perspetiva dos avaliadores para deduzir "o que deve ser apresentado e por que razão hão de acreditar em si". Só depois de tudo isso começa a escrever, seguindo a lógica de leitura. Define três pontos de controlo rigorosos: não pode fechar o tema sem pesquisar literatura suficiente, não pode começar a escrever sem clarificar a inovação e não pode concluir a versão final sem a sua confirmação. Utiliza ainda a pesquisa em múltiplos eixos XYZ para comprovar que a "lacuna de investigação" existe de facto, nunca confundindo "não encontrei" com "ninguém estudou". As outras ferramentas de IA ajudam-no a escrever mais depressa; esta faz com que comece mais tarde, mas acerte à primeira.
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