Оценка SCI статей от Ман Лаоши
Описание
Рекомендовано
Nico@YouMind
Почему нам нравится этот скилл
Профессор Ман с точки зрения рецензента топ-журналов строго оценивает инновационность статьи, предоставляет глубокий анализ и стратегические рекомендации, помогая вам достичь передовых позиций в научных исследованиях.
Данный навык полностью воспроизводит мировой промпт, опубликованный профессором Маном (научный мир профессора Мана) в 2025 году, — «Многомерная оценка инновационности статей для топ-журналов SCI». После ввода названия статьи, ключевой научной проблемы, основной инновационной стратегии и отдельных инновационных пунктов автоматически выполняется деконструкция шести типов инноваций, кросс-проверка литературы, многомерная оценка (новизна, важность, превосходство, логичность) и генерируется полный отчет с выводом в одном предложении, оценкой в виде радарной диаграммы, анализом сильных сторон и рисков, рекомендациями по подаче и формулировками для Cover Letter. Подходит для всех исследователей, стремящихся опубликоваться в Nature, Science, Nat. Energy, Joule, Adv. Mater. и других топ-журналах, для точной диагностики степени инновационности перед подачей, чтобы избежать слепой отправки. Ключевые слова: оценка инноваций топ-журналов, оценка инновационных пунктов SCI, оценка инноваций от Ман Лаоши, Nature.
Похожие скиллы
Посмотреть все
ИсследованиеМетод ключевых слов
Быстро освойте любую область с помощью метода ключевых слов: получите таблицу из 20 ключевых слов (с пояснением в одном предложении, сценариями применения и лучшими практиками), нарисованные вручную в комическом стиле SVG-схемы логических связей, смоделированные ответы эксперта на 5 ключевых вопросов, рекомендацию 3–5 профессиональных книг и хорошо оформленный отчёт. Если ввести «Разбор [название книги]», режим переключится на углублённый разбор книги из семи частей.
Signal Room: Синтез интервью
YouMind уже транскрибирует ваши звонки, интервью и подкасты. Signal Room — это следующий шаг. Загрузите одну расшифровку или двадцать и получите исследовательский синтез, под которым подписался бы настоящий аналитик: кодированные темы, дословные доказательства с таймкодами, места разногласий и ранжированный ответ на решение, которое вы пытаетесь принять. Метод — настоящая качественная практика, а не суммаризация: • Открытое кодирование по принципу «сначала цитата — нет цитаты, нет кода», где коды названы словами самих участников, а не жаргоном аналитиков • Каждый код помечен как Поведение, Убеждение или Желание, потому что «Я точно заплатил бы за это» — не тот же класс доказательств, что «Я заплатил за это в прошлом месяце» • Темы формулируются как опровержимые высказывания, сила которых считается по участникам, а не по цитатам, а опровергающие доказательства ищутся целенаправленно • Карта напряжений, показывающая, где ваши участники по-настоящему расходятся и что предсказывает, на чью сторону они встанут • Бэклог возможностей, записанный как «когда [ситуация], [кто] хочет [результат], потому что [причина]», где каждый пункт оценён как «сильный», «предположительный» или «анекдотический» • Прямой ответ на ваш вопрос для принятия решения, с указанным уровнем уверенности и тем, что могло бы его изменить • Три вопроса, на которые этот раунд не смог ответить, и кого опросить следующим Важные ограничения: он никогда не выдумывает и не приукрашивает цитаты, отказывается сообщать проценты при менее чем двенадцати участниках, по умолчанию псевдонимизирует участников и прямо скажет вам, когда n=1 означает, что у вас гипотеза, а не результат. Для продакт-менеджеров, UX-специалистов, маркетинговых исследователей, журналистов, консультантов, основателей, проводящих CustDev, и для всех, у кого есть часы записей, но нет результатов.
ИсследованиеМастер изучения научных статей
Помогает продакт-менеджерам, основателям и разработчикам приложений разбираться в научных статьях по ИИ с учётом исторической причинно-следственной связи, а затем превращать эти знания в продуктовые решения, понимание технических ограничений, инженерную интуицию и анализ возможностей.
Оценка SCI статей от Ман Лаоши
Описание
Рекомендовано
Nico@YouMind
Почему нам нравится этот скилл
Профессор Ман с точки зрения рецензента топ-журналов строго оценивает инновационность статьи, предоставляет глубокий анализ и стратегические рекомендации, помогая вам достичь передовых позиций в научных исследованиях.
Данный навык полностью воспроизводит мировой промпт, опубликованный профессором Маном (научный мир профессора Мана) в 2025 году, — «Многомерная оценка инновационности статей для топ-журналов SCI». После ввода названия статьи, ключевой научной проблемы, основной инновационной стратегии и отдельных инновационных пунктов автоматически выполняется деконструкция шести типов инноваций, кросс-проверка литературы, многомерная оценка (новизна, важность, превосходство, логичность) и генерируется полный отчет с выводом в одном предложении, оценкой в виде радарной диаграммы, анализом сильных сторон и рисков, рекомендациями по подаче и формулировками для Cover Letter. Подходит для всех исследователей, стремящихся опубликоваться в Nature, Science, Nat. Energy, Joule, Adv. Mater. и других топ-журналах, для точной диагностики степени инновационности перед подачей, чтобы избежать слепой отправки. Ключевые слова: оценка инноваций топ-журналов, оценка инновационных пунктов SCI, оценка инноваций от Ман Лаоши, Nature.
Похожие скиллы
Посмотреть все
ИсследованиеМетод ключевых слов
Быстро освойте любую область с помощью метода ключевых слов: получите таблицу из 20 ключевых слов (с пояснением в одном предложении, сценариями применения и лучшими практиками), нарисованные вручную в комическом стиле SVG-схемы логических связей, смоделированные ответы эксперта на 5 ключевых вопросов, рекомендацию 3–5 профессиональных книг и хорошо оформленный отчёт. Если ввести «Разбор [название книги]», режим переключится на углублённый разбор книги из семи частей.
Signal Room: Синтез интервью
YouMind уже транскрибирует ваши звонки, интервью и подкасты. Signal Room — это следующий шаг. Загрузите одну расшифровку или двадцать и получите исследовательский синтез, под которым подписался бы настоящий аналитик: кодированные темы, дословные доказательства с таймкодами, места разногласий и ранжированный ответ на решение, которое вы пытаетесь принять. Метод — настоящая качественная практика, а не суммаризация: • Открытое кодирование по принципу «сначала цитата — нет цитаты, нет кода», где коды названы словами самих участников, а не жаргоном аналитиков • Каждый код помечен как Поведение, Убеждение или Желание, потому что «Я точно заплатил бы за это» — не тот же класс доказательств, что «Я заплатил за это в прошлом месяце» • Темы формулируются как опровержимые высказывания, сила которых считается по участникам, а не по цитатам, а опровергающие доказательства ищутся целенаправленно • Карта напряжений, показывающая, где ваши участники по-настоящему расходятся и что предсказывает, на чью сторону они встанут • Бэклог возможностей, записанный как «когда [ситуация], [кто] хочет [результат], потому что [причина]», где каждый пункт оценён как «сильный», «предположительный» или «анекдотический» • Прямой ответ на ваш вопрос для принятия решения, с указанным уровнем уверенности и тем, что могло бы его изменить • Три вопроса, на которые этот раунд не смог ответить, и кого опросить следующим Важные ограничения: он никогда не выдумывает и не приукрашивает цитаты, отказывается сообщать проценты при менее чем двенадцати участниках, по умолчанию псевдонимизирует участников и прямо скажет вам, когда n=1 означает, что у вас гипотеза, а не результат. Для продакт-менеджеров, UX-специалистов, маркетинговых исследователей, журналистов, консультантов, основателей, проводящих CustDev, и для всех, у кого есть часы записей, но нет результатов.
ИсследованиеМастер изучения научных статей
Помогает продакт-менеджерам, основателям и разработчикам приложений разбираться в научных статьях по ИИ с учётом исторической причинно-следственной связи, а затем превращать эти знания в продуктовые решения, понимание технических ограничений, инженерную интуицию и анализ возможностей.
Найди свой следующий любимый скилл
Изучи больше отобранных AI-скиллов для исследований, творчества и повседневной работы.