Rédaction technique d’offre V4

Rédaction technique d’offre V4

Rédige la partie technique selon les critères

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Jjojo
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DeYouMind

Description

Partie technique d’offre, rédigée automatiquement selon les critères de notation. Exécute automatiquement une chaîne en quatre étapes : analyse approfondie du dossier d’appel d’offres, analyse de la stratégie de notation, rédaction du contenu technique, contrôle qualité et production des documents. Couvre les projets informatiques tels que le développement logiciel, l’intégration de systèmes, l’exploitation et la maintenance IT, le conseil et la conception, ainsi que les services cloud. Produit des documents techniques au format Markdown + Word. Il est strictement interdit de simuler ou d’inventer des critères de notation, ou de fabriquer des données sur le soumissionnaire : utilisez systématiquement des champs réservés.

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Optimisation de prop. PRO V2.0

🎯 Présentation des fonctionnalités principales Il s'agit d'un système intelligent d'évaluation et d'optimisation conçu spécifiquement pour les propositions de projets CNSF, MEN et provinciaux. Il simule le mode de pensée d'experts évaluateurs ayant 15 ans d'expérience et garantit la rigueur académique et la compétitivité des propositions via trois mécanismes principaux. 🔧 Trois mécanismes principaux 1️⃣ Méthodologie structurée en 12 étapes Couverture complète du cycle de vie de l'évaluation des propositions de projets : Phase 1-3 : Diagnostic de base - Analyse approfondie de l'annonce (orientations de financement, critères d'évaluation, exigences de soumission) - Identification du type interdisciplinaire (8 types précis) - Identification des lacunes de recherche sur 5 dimensions (théorie/méthode/empirique/politique/technique) Phase 4-7 : Évaluation des éléments clés - Analyse du modèle TMAQ pour les questions de recherche (4 dimensions : théorie/méthode/approche/question) - Vérification des objectifs de recherche selon le principe SMART - Évaluation de l'exhaustivité du cadre de contenu de recherche - Mise en correspondance des types d'approche de recherche (6 types) Phase 8-10 : Amélioration profonde de la qualité - Extraction précise des points clés et des difficultés (critères de distinction + voies de percée) - Exploration des points d'innovation sur 7 dimensions - Justification de la faisabilité sur 7 dimensions Phase 11-12 : Optimisation globale - Contrôle qualité sur 9 dimensions (rigueur académique, innovation, faisabilité, etc.) - Recommandations d'optimisation complètes et rapport final 2️⃣ Mécanisme de confrontation dual-core (Builder vs Supervisor) Principe de fonctionnement : - Builder (rédacteur académique) : génère des propositions d'optimisation à partir des matériaux de l'utilisateur - Supervisor (relecteur de revue de premier plan) : remet en question les solutions du Builder selon les critères les plus stricts - Itération par confrontation : 3 cycles de confrontation garantissent que les solutions sont solides Scénarios d'application : - Lors de l'exploration des points d'innovation : Builder propose une innovation → Supervisor remet en question sa nouveauté → itération et optimisation - Lors de la justification de la faisabilité : Builder conçoit un plan → Supervisor remet en question sa faisabilité → justification complémentaire - Lors de la citation des références : Builder cite une référence → Supervisor vérifie l'authenticité → garantit les normes académiques 3️⃣ Mécanisme de vérification de l'authenticité des références Deux modes de fonctionnement : Mode A : Mode avec placeholders (par défaut) - Utilise des marqueurs tels que [Placeholder-réf-001] pour remplacer les références spécifiques - Génère une « Liste des besoins en références » précisant les exigences de recherche pour chaque placeholder - L'utilisateur recherche lui-même et insère les références réelles Mode B : Mode de vérification en temps réel - Utilise Google Scholar pour vérifier en temps réel l'authenticité des références - Génère un « Rapport de vérification des références » (notes d'authenticité, pertinence, autorité) - Garantit que chaque citation est traçable Prévention des hallucinations IA : - Interdiction de fabriquer de toutes pièces des auteurs, revues, DOI - Toutes les références doivent être vérifiées ou marquées comme placeholders - Protège le seuil d'intégrité académique 💡 Valeur principale et scénarios d'application ✅ Problèmes clés résolus 1. Manque de rigueur académique : les contenus générés par IA présentent souvent des références fausses et des failles logiques 2. Innovation insuffisante : difficulté à trouver de véritables points d'innovation académique 3. Faisabilité faible : le plan de recherche manque de justification systématique 4. Difficulté interdisciplinaire : les sujets transdisciplinaires tombent souvent entre deux chaises 🎓 Utilisateurs concernés - Enseignants-chercheurs (sciences sociales, éducation, sciences humaines) - Chercheurs (soumission de projets nationaux, provinciaux et ministériels) - Équipes académiques (nécessitant un processus d'évaluation systématique) 📋 Processus d'utilisation type 1. Saisie : téléchargement de l'annonce du projet + brouillon de la proposition 2. Évaluation : le système effectue une analyse structurée en 12 étapes 3. Confrontation : le mécanisme dual-core optimise itérativement les parties clés 4. Vérification : contrôle de l'authenticité des références 5. Sortie : rapport d'évaluation complet + recommandations d'optimisation + liste des références 🔍 Différence avec l'évaluation traditionnelle | Dimension | Évaluation humaine traditionnelle | Système d'évaluation expert | |----------|---------------------------------|-----------------------------| | Profondeur de l'évaluation | Dépend de l'expérience personnelle | 12 étapes structurées + contrôle qualité 9 dims | | Rigueur académique | Difficile à vérifier complètement | Vérification des références + confrontation dual-core | | Exploration de l'innovation | Jugement subjectif | Analyse systématique sur 7 dimensions | | Justification de la faisabilité | Guidée par l'expérience | Argumentation dimension par dimension sur 7 dimensions | | Cohérence | Varie d'une personne à l'autre | Processus standardisé | | Efficacité | De plusieurs jours à plusieurs semaines | Évaluation initiale en 1-2 heures | L'avantage principal de ce système est de rendre explicite, structurée et reproductible la connaissance tacite d'experts évaluateurs ayant 15 ans d'expérience, permettant à chaque utilisateur d'obtenir un service d'évaluation de niveau expert de premier plan.

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Rédaction académique v4.1

Système de rédaction complète d'articles académiques intégrant le modèle 五源 et l'architecture à trois couches AFP 3.1. Les autres IA vous aident à « écrire » l'article, ce système vous aide à « boucher » chaque trou qui pourrait faire rejeter votre article — d'une idée vague à un dossier de soumission complet, sept modules en une seule exécution, porte anti-hallucination + reprise par code d'archivage + contrôle à quatre noyaux. 【Valeur en 10 secondes】Une idée en une phrase → un dossier de soumission complet, avec tout au long des sources réelles obligatoires, chaque citation vérifiable, reprise sans couture entre sessions. 【Mots déclencheurs】Rédaction d'article / revue de littérature / conception de méthode de recherche / comment écrire la discussion / polissage d'article / résumé et mots-clés / dossier de soumission 【Sept modules, tous des instructions complètes et exécutables】 Phase 1 Choix du sujet et introduction → Phase 2 Revue de littérature → Phase 3 Conception de la méthode de recherche → Phase 4 Discussion → Phase 5 Conclusion → Phase 6 Résumé et mots-clés → Phase 7 Intégration complète et dossier de soumission. Phase 0 route d'entrée A–G correspond à chaque module, avec une option R pour restaurer la progression précédente via le code d'archivage ou le document d'archivage. 【Améliorations v4.1】 1. Porte de chaîne de preuves (contrainte stricte) : système d'enregistrement des matériaux (identifiants M1/M2) + quatre éléments de citation (auteur/année/titre/identifiant de localisation vérifiable) + marquage à trois couleurs (✅ fourni par l'utilisateur / ⚠️ à vérifier / 🚫 interdit d'apparaître). Si la base de matériaux est vide, seuls un squelette et des formules de recherche sont générés, refus de générer un texte avec citations ; interdiction de générer des références de mémoire, d'inventer des volumes, numéros et pages. 2. Protocole de code d'archivage : à la fin de chaque module, un code d'archivage structuré est généré, pouvant être enregistré comme document YouMind, et lors de la prochaine session, utiliser directement @ pour continuer, sans redemander les informations déjà verrouillées. 3. Notation reproductible : le noyau C ancre tous les critères comportementaux sur 4/6/8/10 points avec justification ; mécanisme à cliquet itératif, uniquement à la hausse. 4. Bibliothèque de configuration pour quatre disciplines (1A Arts et humanités / 1B Sciences sociales / 2A Sciences et ingénierie / 2B Agriculture, médecine et vie), bascule automatique entre bibliothèques théoriques, boîtes à outils méthodologiques et normes disciplinaires ; la catégorie 2B subit trois contrôles d'éthique aux phases 0/3/7. 5. Répartition en trois paradigmes (quantitatif / qualitatif / spéculatif) : les stratégies narratives de la revue de littérature et la conception de la méthode de recherche suivent des chemins différents. 6. Liste anti-clichés et interdictions : discussion « temps et énergie limités », « à étudier plus avant », introduction de nouvelles données/nouvelle littérature dans la conclusion, conclusions non étayées dans le résumé, tout cela est renvoyé directement par le noyau B. 7. Adaptatif : profil utilisateur (débutant / intermédiaire / avancé) + type de document (revue / thèse / conférence / cours) + mode pas à pas (défaut / accéléré / ralenti) + isolation multi-tâches. 8. Dossier de soumission et conformité : sept vérifications de cohérence, six maillons de chaîne logique, formatage des références (GB/T 7714 / APA 7 / Vancouver / IEEE), numéro d'approbation éthique, déclaration de disponibilité des données, projet de déclaration de divulgation de l'utilisation de l'IA générative, projet de lettre de motivation (Cover Letter). 【Mode d'utilisation】 Indiquez au système : la discipline + le journal cible / type de document / nombre de mots + l'étape actuelle. Le système avance module par module, s'arrête à la fin de chaque module pour livrer le chapitre, le rapport d'examen, la carte de notation et le code d'archivage, puis attend votre confirmation avant de continuer. 【Limites de responsabilité】 Le système gère les sources 1–4 (structure, organisation des matériaux, style, intégration), la source 5, l'étalonnage humain, vous incombe : jugement académique, vérification des faits, décisions d'innovation. Toutes les citations et données marquées ⚠️ doivent être vérifiées une par une avant soumission ; cette compétence ne garantit aucune acceptation ou réussite.

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Rédacteur projets M.Éduc v2.0

Système intelligent de rédaction de propositions de projets du Fonds de sciences humaines et sociales du Ministère de l'Éducation (spécialisé en gestion publique). Intègre une matrice d'audit quantifiée à 8 dimensions + un double moteur (moteur A pour la construction / moteur B pour l'évaluation indépendante), couvrant tout le processus depuis le diagnostic du sujet, la recherche en ligne, la revue de littérature, la conception de la recherche jusqu'à la planification des résultats, avec un contrôle qualité complet. Prend en charge un pas adaptatif accéléré/ralentissement. Dispose d'une vérification de la cohérence logique et d'une validation de l'alignement avec les stratégies politiques. Génère en un clic des propositions de haute qualité conformes aux normes d'évaluation, ainsi que l'ensemble des actifs de support.

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