Мониторинг технорубежа
Обновляемая карта технологических рубежей
Мониторинг технорубежа
Обновляемая карта технологических рубежей
Предпросмотр
Описание
Отслеживайте сигналы развития передовых технологий — от научных прорывов до инженерной реализуемости, а не публикации о выходе продуктов. Проводите разовые глубокие исследования конкретных технологий или научных работ либо создавайте сводные отчёты по диапазону дат (за эту неделю или месяц). Навык читает загруженные пользователем файлы и дополняет их поиском в интернете, используя фиксированную аналитическую структуру для оценки роста возможностей, кривых стоимости, TRL и Reality Gap. Результат сохраняется в виде документа YouMind.
Похожие скиллы
Посмотреть все
ShowHN Today: обзор HN проектов
Show HN на Hacker News — это важный вход для независимых разработчиков по всему миру, чтобы публиковать новые продукты. Постоянно выполнять фильтрацию английской информации, проверку сайтов и репозиториев, анализ мнений сообщества, сбор реальных скриншотов и структурированное архивирование — это дорого. Этот навык помогает вам создать собственную глобальную систему сбора информации о продуктах: ежедневно собирает популярные проекты, сохраняет исходные списки и исследовательские доказательства, создаёт глубокий разбор отдельных проектов и ежедневный дайджест Top 20, а также постоянно накапливает промежуточные материалы в базу знаний текущей Board. При первом запуске не нужно вручную создавать каталоги: навык автоматически создаёт и дополняет папки от 01-Raw до 06-Published в корне текущей Board. После прохождения проверки и корректуры в 05-Ready создаётся ReadyPackage, который можно передать навыку «ShowHN публикация черновика в WeChat». Убедитесь, что оба навыка работают в одной Board. Вы получаете не просто статью, а реальную базу данных продуктов, которую можно продолжать искать, сравнивать и повторно анализировать. Добавив собственное отраслевое суждение, продуктовый взгляд и технические предпочтения, вы сможете сформировать собственный оригинальный контент.
TRIZ-Academic Problem Discovery v2.0
Основная дилемма, с которой сталкиваются исследователи на этапе выбора темы, часто заключается не в том, что «нет проблем», а в том, что «не видно настоящих проблем». TRIZ-Academic Problem Discovery v2.0 использует трехуровневую архитектуру AFP 3.1, объединяя 14 основных инструментов TRIZ для выявления научных проблем с теоретической напряженностью из нечетких затруднений. Ключевые возможности: 1. Матричная архитектура 1+4 — 1 маршрутизатор (диагностика 8 сигналов) + 4 пути выполнения (расширение кругозора / разрешение конфликтов / построение решений / диагностика мышления) 2. Адаптация к дисциплине — автоматическая настройка акцента инструментов TRIZ для трех категорий: естественные и инженерные науки (технические противоречия), гуманитарные и социальные науки (социальные противоречия), управленческие дисциплины (организационные противоречия) 3. Глубокое использование 14 инструментов TRIZ — метод девяти экранов, законы эволюции, идеальный конечный результат, ARIZ, принципы разделения, STC, анализ ресурсов, функциональный анализ и др., каждый инструмент включает шаблон работы 4. B-ядерный девятимерный количественный аудит — структура / логика / точность инструментов / адаптация к дисциплине / инновационность / степень разрешения конфликтов / предотвращение компромиссов / реализуемость / теоретическая напряженность, доставка только при ≥80 баллах 5. Трехуровневая стратегия понижения — при несовместимости инструментов TRIZ автоматическое понижение до общих инновационных методологий Подходит для: докторантов / магистров, молодых исследователей, междисциплинарных исследователей, научных руководителей. Поддерживает китайский и английский языки.
ИсследованиеЭксперт по проектам v3.0
От расплывчатой идеи до логически стройных заявочных материалов — обычный технический специалист справится с 10-тысячным обоснованием за 2 часа. Ключевые функции: Устранение пустоты заявочных материалов: принудительное удаление пустых фраз вроде «высокий уровень» и «значительное повышение», применение фреймворка SCQA и пирамиды Минто для создания количественных и логически стройных профессиональных обоснований. Точная диагностика инновационных моделей: автоматический анализ характеристик проекта, сопоставление с тремя моделями (собственная оригинальность, интеграционные инновации, итеративные микроинновации), предоставление оценки соответствия и рекомендаций, чтобы избежать неудач из-за неверного позиционирования инноваций. Исключение логических разрывов: эксклюзивная структурированная методика «пять элементов + три раздела» с последовательным обоснованием от основания проекта до инновационных моментов, гарантирующая создание 10-тысячного глубокого отчета и высококачественной технологической карты. Доступно для новичков: нет идей? Просто введите одну фразу о проекте (например, «хочу создать проект по обнаружению утечек газа с помощью квантовых датчиков»), и система автоматически выполнит 6 фаз и выдаст полную заявочную документацию. Использование: Откройте диалоговое окно, введите свою идею или загрузите имеющиеся материалы; система проведет вас через весь процесс: сбор информации → выбор инновационной модели → создание краткой версии обоснования → полный отчет → генерация технологической карты. На каждом этапе есть механизм подтверждения, возможность гибкого выхода и итеративной оптимизации. О V3.2: Новая версия V3.2 объединяет пять методологий: фреймворк SCQA, принципы SMART, пирамиду Минто, метод сравнения-различия-преимущества и трехмерный метод ценности. Отработана на реальных кейсах из квантового зондирования, умного ухода за пожилыми, управления энергопотреблением и других областей. Закрепляет базовую логику научных заявок — обязательна для успеха! Сценарии применения: ✅ Заявки на гранты Национального фонда естественных наук ✅ Провинциальные/муниципальные научно-технические программы ✅ Корпоративные инновационные проекты ✅ Написание аспирантских вступительных отчетов ✅ Разработка планов коммерциализации научных результатов Ключевые преимущества: 🎯 Повышение эффективности в 10 раз: с 2-3 недель до 2-3 часов 📊 Профессиональное качество: количественные показатели, стройная логика, яркие инновации 🔄 Гибкость: подтверждение, изменение и выход на каждом этапе 📈 Подтверждено реальными кейсами: успешно сгенерировано множество глубоких отчетов Примеры вывода: ✅ 10-тысячный глубокий обосновывающий отчет ✅ Высококачественная технологическая карта ✅ Структурированная краткая версия ✅ Диагностический анализ по SCQA ✅ Оценка соответствия инновационной модели
Информация
- Версия
- v2
- Последнее обновление
- Кредиты за запуск
- По фактическому использованию
- Модели
- Автоматически
