Генерація техопису патенту КНР
Agent Skill: генерування техописівпатентівКНР
Генерація техопису патенту КНР
Agent Skill: генерування техописівпатентівКНР
Попередній перегляд
Опис
Повний процес від проєктних документів до готового технічного опису: виявлення патентних точок, онлайн-перевірка новизни (пріоритетно через CNIPA та подвійний канал Google Patents/Scholar), десенсибілізація та самоперевірка. Адаптовано до інструментарію платформи YouMind, автоматичне сканування матеріалів дошки, виведення документа техопису та окремого звіту про новизну, підтримка генерації діаграм generateDiagram, ітеративне редагування та керування версіями. Вбудовано основні протоколи P1-P7 (фактична чесність, автоматична десенсибілізація, захист версій, підтверджувальний шлюз, ізоляція самоперевірки, локалізація новизни, соціально-науковий контекст).
Чому нам подобається ця навичка
Ця навичка автоматично генерує високоякісні технічні заявки на патенти, охоплюючи весь процес від пошуку патентних ідей до перевірки новизни та самоперевірки, забезпечуючи точність та інноваційність матеріалів, і є незамінним помічником у поданні патентних заявок.
Схожі навички
Переглянути всі
Створення, рецензія заявок PRO
🎯 Огляд ключових функцій Це інтелектуальна система рецензування та оптимізації, спеціально створена для подання заявок на національні соціальні науки, Міністерство освіти та провінційні проєкти. Вона імітує мислення досвідченого експерта з 15-річним стажем і через три ключові механізми забезпечує академічну строгість та конкурентоспроможність заявки. 🔧 Три ключові механізми 1️⃣ 12-крокова структурована методологія Повністю охоплює весь цикл рецензування заявки: Phase 1-3: Базова діагностика - Глибокий аналіз оголошення (напрямки фінансування, критерії оцінки, вимоги до подання) - Визначення типу міждисциплінарності (точна ідентифікація 8 типів) - Виявлення дослідницьких прогалин за 5 вимірами (теорія/метод/емпірика/політика/технологія) Phase 4-7: Оцінка ключових елементів - Аналіз дослідницького питання за моделлю TMAQ (теорія/метод/підхід/проблема — чотири виміри) - Перевірка цілей дослідження за принципом SMART - Оцінка повноти структури змісту дослідження - Відповідність типу дослідницького підходу (6 типів) Phase 8-10: Поглиблене підвищення якості - Точне виокремлення ключових та складних моментів (критерії розрізнення + шляхи подолання) - Виявлення інноваційних моментів за 7 вимірами - Обґрунтування здійсненності за 7 вимірами Phase 11-12: Загальна оптимізація - Перевірка якості за 9 вимірами (академічна строгість, інноваційність, здійсненність тощо) - Комплексні рекомендації щодо оптимізації та підсумковий звіт 2️⃣ Двоядерний механізм протидії (Builder vs Supervisor) Принцип роботи: - Builder (академічний автор): генерує оптимізаційні рішення на основі матеріалів користувача - Supervisor (рецензент топ-журналу): кидає виклик рішенням Builder за найсуворішими стандартами - Ітерація протидії: через 3 раунди протидії забезпечується стійкість рішення до критики Сценарії застосування: - При виявленні інновацій: Builder пропонує інновацію → Supervisor сумнівається в її новизні → ітераційна оптимізація - При обґрунтуванні здійсненності: Builder розробляє план → Supervisor ставить під сумнів його здійсненність → додаткове обґрунтування - При цитуванні літератури: Builder цитує джерело → Supervisor перевіряє достовірність → забезпечення академічних норм 3️⃣ Механізм верифікації достовірності літератури Два режими роботи: Режим A: Режим заповнювачів (за замовчуванням) - Використання міток [Заповнювач літератури-001] замість конкретних джерел - Виведення «Списку необхідної літератури» з чіткими вимогами до пошуку для кожного заповнювача - Користувач самостійно знаходить і вставляє реальні джерела Режим B: Режим реальної верифікації - Виклик Google Scholar для верифікації достовірності літератури в реальному часі - Створення «Звіту про верифікацію літератури» (оцінки достовірності/релевантності/авторитетності) - Забезпечення відстежуваності кожного цитування Запобігання AI-галюцинаціям: - Заборона вигадування авторів, журналів, DOI - Усі джерела мають бути перевірені або позначені як заповнювачі - Дотримання академічної доброчесності 💡 Ключова цінність та сценарії застосування ✅ Вирішення ключових проблем 1. Академічна нестрогість: AI-генерований вміст часто містить фальшиві джерела та логічні прогалини 2. Недостатня інноваційність: важко виявити справжні академічні інновації 3. Слабка здійсненність: план дослідження не має системного обґрунтування 4. Складність міждисциплінарності: міждисциплінарні теми часто «не потрапляють ні туди, ні сюди» 🎓 Цільові користувачі - Викладачі університетів (соціальні науки, освіта, гуманітарні науки) - Науковці (подання заявок на національні та провінційні проєкти) - Академічні команди (потреба в систематизованому процесі рецензування) 📋 Типовий процес використання 1. Введення: завантаження оголошення про проєкт + чернетка заявки 2. Рецензування: система виконує 12-кроковий структурований аналіз 3. Протидія: двоядерний механізм ітераційно оптимізує ключові частини 4. Верифікація: перевірка достовірності літератури 5. Виведення: повний звіт рецензування + рекомендації з оптимізації + список літератури 🔍 Відмінності від традиційного рецензування | Вимір | Традиційне рецензування | Експертна система рецензування | |------|------------|---------| | Глибина рецензування | Залежить від особистого досвіду | 12-крокова структура + 9-вимірна перевірка якості | | Академічна строгість | Важко перевірити всебічно | Верифікація літератури + двоядерна протидія | | Виявлення інновацій | Суб'єктивна оцінка | Системний аналіз за 7 вимірами | | Обґрунтування здійсненності | На основі досвіду | Поетапне обґрунтування за 7 вимірами | | Узгодженість | Варіюється від особи до особи | Стандартизований процес | | Ефективність | Від кількох днів до кількох тижнів | 1-2 години на первинну оцінку | Ключова перевага цієї системи полягає в тому, що вона робить неявні знання досвідченого експерта з 15-річним стажем явними, структурованими та відтворюваними, дозволяючи кожному користувачеві отримати послуги рецензування на рівні топ-експерта.
Патентний помічник
label: Патентний помічник description: Надає дослідникам повну підтримку в патентній роботі, охоплюючи 5 сценаріїв: (1) написання винаходу, (2) написання заявки на патент Китаю, (3) патентний пошук та перевірка новизни (генерація ключових слів англійською та китайською + рекомендації IPC), (4) відповідь на експертизу (OA), (5) патентний переклад з/на китайську та англійську. Тригерні ключові слова: патент, винахід, формула, опис, патентний пошук, перевірка новизни, експертиза, OA, PCT, патентний переклад, харчовий патент, технологічний патент, патент на упаковку, патент на рецептуру, патент на пристрій.
Академічне письмо: інженерія
Інженерний колаборативний агент для написання академічних рукописів у різних дисциплінах: природничі науки, інженерія, гуманітарні та соціальні науки, бізнес, право, освіта, медицина тощо. Охоплює монографії, підручники, розділи, нормативні тексти, управлінські посібники, практичні керівництва та академічні практичні тексти. Не пише основний текст напряму, а дотримується семиетапного інженерного процесу: «розподіл за обсягом завдання — фіксація змісту — збір матеріалів — логічна перевірка — написання за розділами — підтвердження за розділами — зведення в цілий розділ». Забезпечує стабільну структуру розділів, достатню доказову базу, узгоджену термінологію, точний і зрозумілий виклад, що підходить для офіційних публікацій і провідних журналів. Основні можливості: • Розподіл за чотирма типами завдань: вся книга, окремий розділ, лише зміст, спеціальні завдання (зведення, зниження AI-стилю, відповіді на рецензії тощо); • Три підходи до рівня 1 змісту: наданий користувачем, розроблений агентом, або зафіксований редакційною колегією; • Три диференційовані варіанти для рівнів 2/3 змісту (стандартний, логічно посилений, практично-орієнтований) з комбінованою рекомендацією; • LAF-7 семивимірна логічна перевірка (цілісність системи, симетрія рівнів, нормативність речень, лаконічність заголовків, міжроздільні повтори, нормативність термінів, придатність до публікації); • Оцінка відповідності ваги слів і щільності заголовків, щоб уникнути фрагментації тексту через надмірну кількість заголовків третього рівня; • Збір довідкових матеріалів і верифікація через Інтернет (політика, стандарти, норми, література, кейси, дані); • Написання основного тексту за принципом «шлюзу» (відмова, якщо шлюз не пройдено); • Написання за розділами, підтвердження за розділами, зведення в цілий розділ і фінальна перевірка; • Експертне зниження AI-стилю: діагностика (універсальні слова, шаблонність речень, механічні зв'язки, нагромадження понять, відсутність контексту, дрейф термінів) + переписування (чергування довгих і коротких речень, обмежувальні фрази, зменшення нумерації шаблонів, посилення причинно-наслідкових зв'язків і логічної завершеності). Адаптація до дисципліни: автоматично перемикається на відповідний стиль дисципліни залежно від наданої користувачем інформації (наприклад, природничі науки — акцент на механізмах та експериментах, бізнес — на стратегіях і кейсах, право — на нормах і прецедентах, освіта — на теорії та заняттях, медицина — на доказовості та процесах), не нав'язуючи фіксованої структури. Цільова аудиторія: автори академічних монографій з різних дисциплін, головні редактори підручників, члени редакційних колегій серій, галузеві експерти-практики, аспіранти та докторанти, дослідники та фахівці, які виконують завдання зі створення управлінських посібників, збірників норм або практичних керівництв.
Інформація
- Версія
- v2
- Останнє оновлення
- Кредити за запуск
- За фактичним використанням
- Моделі
- Автоматично
