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मात्रात्मक शोध विषय चयन
अस्पष्ट शोध रुचियों को परीक्षण योग्य, व्यावहारिक और लक्षित जर्नल के अनुरूप मात्रात्मक शोध-विषय में बदलें। चाहे आप CSSCI या SSCI में सबमिशन की तैयारी कर रहे हों, या क्रॉस-सेक्शनल और लॉन्गिट्यूडिनल शोध के बीच तुलना कर रहे हों, यह Skill आपको शोध की दिशा, शोध对象 और सीमाएँ स्पष्ट करने में मदद करती है। साथ ही, स्वतंत्र चर, आश्रित चर, मध्यस्थ चर और नियामक चर के आधार पर एक स्पष्ट चर-प्रणाली तैयार की जाती है। विषय विकसित करने की प्रक्रिया में आपको शोध प्रश्न, सैद्धांतिक ढाँचा, औपचारिक शोध परिकल्पनाएँ, मापन उपकरण, नमूना और डेटा संग्रह योजना, तथा परिकल्पनाओं के अनुरूप सांख्यिकीय विश्लेषण के सुझाव मिल सकते हैं। जिन उपयोगकर्ताओं के पास पहले से नीतिगत परियोजना या शोध संबंधी कीवर्ड हैं, वे उनसे अकादमिक रूपांतरण की संभावनाओं वाले शोध-विषय विकसित कर सकते हैं। जिन उपयोगकर्ताओं ने अभी तक कोई विशिष्ट दृष्टिकोण तय नहीं किया है, उनके लिए कई संभावित विषय तैयार करके उनकी तुलना भी की जा सकती है। अंतिम आउटपुट विषय की व्यवहार्यता और प्रकाशन क्षमता पर केंद्रित होता है: क्या डेटा प्राप्त किया जा सकता है, क्या चरों को परिचालन रूप दिया जा सकता है, क्या सिद्धांत—परिकल्पना—विधि के बीच पूरा तार्किक संबंध है, क्या लक्षित जर्नल उपयुक्त है, और मौजूदा शोध की तुलना में विषय की विशिष्ट स्थिति व अंतर की संभावनाएँ क्या हैं। आपको शोध-विषय को अंतिम रूप देने की एक पूरी योजना मिलेगी, जिसमें शोध की दिशा, चरों के संबंध, सैद्धांतिक परिकल्पनाएँ, क्रॉस-सेक्शनल या लॉन्गिट्यूडिनल डिज़ाइन, डेटा और विश्लेषण योजना, जोखिम संकेत तथा व्यवहार्यता संबंधी सुझाव शामिल होंगे। इसे आप अपने मार्गदर्शक को प्रस्तुत कर सकते हैं या आगे साहित्य समीक्षा करने के आधार के रूप में उपयोग कर सकते हैं।
शिक्षण AI डिज़ाइनर · OOAT
यह प्रणाली एक-साथ दो मोड के साथ शिक्षकों के लिए बनाई गई शिक्षण AI डिज़ाइन प्रणाली है। मोड A में OOAT के चार-प्रश्न मॉडल के माध्यम से किसी खास शिक्षण-संबंधी कमी को सीधे कॉपी करके इस्तेमाल किए जा सकने वाले शिक्षण एजेंट में बदला जाता है (पहचान + नियम + पाँच बीज); मोड B में «संदर्भ जोड़ना → सामग्री का गहन अध्ययन → पाठ-तैयारी पैकेज → औपचारिक पाठ-योजना» की पूरी तैयारी प्रक्रिया अपनाई जाती है। इसमें शिक्षण-संबंधी कमियों का छह-आयामी समन्वय ढाँचा, तीन-जाल वाला दोहरे-कोर ऑडिट और मानवीय संवाद के अनुपालन की स्पष्ट सीमाएँ शामिल हैं। यह किसी एक प्लेटफ़ॉर्म तक सीमित नहीं है; इसके आउटपुट किसी भी बड़े भाषा मॉडल या एजेंट प्लेटफ़ॉर्म पर इस्तेमाल किए जा सकते हैं।
पाठ्यक्रम क्षमता मानचित्र डिज़ाइन v2.0
यह प्रणाली व्यावसायिक शिक्षा दस्तावेज़ संख्या 1 (शिक्षा-व्यावसायिक-चेंग [2026] संख्या 1) के अनुरूप उच्च व्यावसायिक पाठ्यक्रम क्षमता मानचित्रों का स्वचालित निर्माण करती है। यह 'पद → कार्य → क्षमता → कौशल बिंदु → पाठ्यक्रम → मूल्यांकन' के उल्टे डिज़ाइन तर्क का पालन करते हुए, छह चरणों में स्ट्रीम-आधारित मार्गदर्शन द्वारा मूल्यांकन-स्तरीय क्षमता मानचित्र उत्पन्न करती है: पद एंकर, विशिष्ट कार्य कार्य, पाँच-स्तरीय संरचना विघटन, पद-क्षमता-पाठ्यक्रम-मूल्यांकन-प्रमाणन पूर्ण श्रृंखला मैपिंग मैट्रिक्स, मात्रात्मक न्यूनतम सीमा, घंटे सत्यापन, और लाल रेखा स्व-जाँच। इसमें भ्रांति रोधी फ़ायरवॉल (तीन में से एक स्रोत टैग, निर्माण निषिद्ध, स्रोत कवरेज स्व-जाँच) और पैरामीट्रिक नैतिकता मैपिंग (कौशल बिंदु → व्यावसायिक गुण → अवलोकन योग्य मूल्यांकन बिंदु) शामिल हैं, और यह स्वचालित रूप से बहु-स्रोत घंटे की परिभाषाओं के विरोध को संभालती है, जिसका परिणाम प्रतिभा विकास योजना में समाहित होता है।
पाठ्यक्रम वैचारिक एकीकरण प्रणाली
एक पाठ्यक्रम रूपरेखा (जिसमें प्रत्येक इकाई के शिक्षण विषय और उद्देश्य शामिल हैं) को एक व्यावहारिक 'पाठ्यक्रम वैचारिक एकीकरण मॉडल' में बदलें। सहायक पहले पेशेवर प्रशिक्षण लक्ष्यों और पाठ्यक्रम सामग्री के आधार पर पूरे पाठ्यक्रम के लिए वैचारिक एकीकरण तर्क निकालता है, और मॉडल को एक ऐसा नाम देता है जो पेशेवर विशेषताओं के अनुकूल, सुनने में अच्छा लगे, और पाठ्यक्रम की विशेषताओं को सटीक रूप से दर्शाए, साथ ही अर्थ समझाए; फिर मुख्य ढांचा, गतिशील कार्यान्वयन पथ और त्रि-आयामी सत्यापन संकेतक देता है ताकि वैचारिक और पेशेवर मूल, व्यावसायिक क्षमता एक साथ चलें, अलग न हों और 'दो अलग-अलग चीजें' न हों। आवश्यकतानुसार तीन शैली विकल्प प्रदान करता है: ① संक्षिप्त नाम संस्करण (पेशेवर के अनुकूल अंग्रेजी/चीनी संक्षिप्त नामों का उपयोग करके मॉडल आयामों को संक्षेप में प्रस्तुत करें और प्रत्येक आयाम के अर्थ और पूरे पाठ्यक्रम में एकीकरण के तरीके को समझाएं); ② 'पेशेवर जड़, क्षमता धमनी, वैचारिक आत्मा' तीन तत्व संस्करण (वैचारिक बिंदुओं को निकालें और लक्ष्य व्यावसायिक क्षमताओं के साथ आंतरिक संबंध स्थापित करें); ③ मॉडल विज़ुअलाइज़ेशन (बातचीत में सीधे स्व-निहित SVG ढांचा आरेख आउटपुट करें)। इसमें 'संज्ञानात्मक एकीकरण → ज्ञान संसेचन → क्षमता परिष्करण → अभ्यास गहनता → योग्यता उत्थान' पांच चरणों वाला कार्यान्वयन ढांचा और मूल्य निर्माण/ज्ञान क्षमता/व्यवहार परिवर्तन त्रि-आयामी संकेतक शामिल हैं।
अनुसंधानबहु-एजेंट निवेश टीम·ए-शेयर चयन
यह कोई AI सहायक नहीं है, बल्कि एक आभासी निवेश अनुसंधान टीम है। बाजार में AI स्टॉक चयन में तीन सामान्य कमियाँ हैं: वित्तीय आंकड़े और लक्ष्य मूल्य गढ़ना, केवल सामान्य रूप से 'सकारात्मक/नकारात्मक' कहना, और आपको 'खरीदने की सलाह' देना परंतु कारण न बताना। 'बहु-एजेंट निवेश अनुसंधान टीम' तीन तंत्रों के साथ इन तीन बिंदुओं पर केंद्रित है: '6 भूमिकाएँ समानांतर + क्रॉस-सत्यापन + स्रोत अनिवार्यता': यह शोधकर्ता, मौलिक विश्लेषक, तकनीकी विश्लेषक, भावना विश्लेषक, जोखिम अधिकारी, और निवेश प्रबंधक को समानांतर रूप से कार्य करने के लिए बुलाता है, जैसे वास्तविक निवेश समिति बैठक करके निर्णय लेती है। आपको अस्पष्ट निर्णय नहीं, बल्कि तथ्यों, संकेतों, मतभेदों, जोखिमों और प्रत्येक संख्या के स्रोत के साथ एक पेशेवर निवेश अनुसंधान रिपोर्ट मिलती है। दो मोड, 'एक स्टॉक का अध्ययन' और 'स्टॉक की सूची प्राप्त करना' को कवर करते हैं मोड A · एकल स्टॉक निवेश समिति गहन विश्लेषण — बस एक स्टॉक दें (जैसे 'बायडी 002594 का विश्लेषण करें'), और स्किल स्वचालित रूप से एक पूर्ण निवेश समिति बुलाएगी: शोधकर्ता मार्केट डेटा, वित्तीय विवरण, शोध रिपोर्ट और मूल्य श्रृंखला स्थिति एकत्र करता है, केवल तथ्य प्रस्तुत करता है; मौलिक विश्लेषक वित्तीय स्वास्थ्य स्कोरकार्ड, तीन वित्तीय विवरणों में प्रमुख परिवर्तन और PEG मूल्यांकन तैयार करता है; तकनीकी विश्लेषक प्रवृत्ति, मूविंग एवरेज, MACD और समर्थन-प्रतिरोध स्तरों का आकलन करता है, और पाँच खरीद संकेत हिट तालिका देता है; भावना विश्लेषक संस्थागत मतभेद, शेयर मंच भावना और संभावित गलतफहमियों को स्कैन करता है; जोखिम अधिकारी विपरीत साक्ष्य खोदता है, एक-एक करके अन्य भूमिकाओं के आशावादी निष्कर्षों का खंडन करता है; अंत में निवेश प्रबंधक नए डेटा को नहीं छूता, केवल एकीकरण करता है, निवेश समिति के कार्यवृत्त और एक पृष्ठ का सारांश तैयार करता है। मोड B · बहु-शर्त स्टॉक चयन फ़िल्टरिंग — आपके द्वारा निर्दिष्ट सीमा (शंघाई-शेन्ज़ेन 300, एक उद्योग अवधारणा खंड, या आपका अपना स्टॉक पूल) से, तीन-स्तरीय फ़नल का उपयोग करके फ़िल्टर करता है: पहले L1 वित्तीय कठोर छंटाई (लगातार तीन तिमाहियों की वृद्धि, पर्याप्त नकदी प्रवाह, PEG<1 या अनुबंध देनदारियों में बड़ी वृद्धि), फिर L2 तकनीकी समय चयन (प्लेटफॉर्म ब्रेकआउट, मूविंग एवरेज गोल्डन क्रॉस, वॉल्यूम के साथ ब्रेकआउट, मजबूत संकुचन रिट्रेसमेंट, MACD शून्य रेखा के ऊपर), और अंत में L3 सूचना सत्यापन (शोध रिपोर्ट रेटिंग और मूल्य श्रृंखला तर्क, 'केवल तकनीकी बिना मौलिक तर्क' वाले लक्ष्यों को हटाना)। फ़िल्टर की गई उम्मीदवार सूची के बाद, Top N लक्ष्यों पर स्वचालित रूप से मोड A से गहन विश्लेषण किया जा सकता है। आपको क्या मिलेगा मोड A निश्चित रूप से 'पाँच सेट' प्रदान करता है: ① सभी छह भूमिकाओं का एकीकृत पूर्ण विश्लेषण रिपोर्ट; ② डेटा स्रोत और साक्ष्य तालिका, प्रत्येक प्रमुख निष्कर्ष 'डेटा → स्रोत → तारीख' से मेल खाता है; ③ बैठक शैली निवेश समिति कार्यवृत्त (विषय → पक्षों के दृष्टिकोण → मतभेद → सहमति → ट्रैक किए जाने वाले चर); ④ उच्च/मध्यम/निम्न गंभीरता के क्रम में जोखिम सूची; ⑤ एक पृष्ठ का निवेश प्रबंधक सारांश, मुख्य तर्क, प्रमुख चर, सत्यापन बिंदु और आत्मविश्वास स्तर को संक्षिप्त करता है। मोड B प्रदान करता है: उम्मीदवार स्टॉक सूची तालिका (कोड | नाम | हिट शर्तें | प्रमुख डेटा | स्रोत | ट्रिगर तिथि) + फ़िल्टर शर्तें और दायरा स्पष्टीकरण, और वैकल्पिक रूप से शीर्ष उम्मीदवारों के लिए पूर्ण पाँच सेट संलग्न किया जा सकता है। सभी परिणाम फ़ाइलों के रूप में सहेजे जाते हैं, फ़ाइल नाम में लक्ष्य और तारीख होती है, जिससे पुन: उपयोग और संग्रह आसान होता है।
पाठ्यक्रम टोपोलॉजी आरेख जनरेटर
पाठ्यक्रम तालिका इनपुट करने पर, स्वचालित रूप से क्षमता रेखाओं और पूर्वापेक्षा संबंधों को व्यवस्थित करता है, कोड के माध्यम से उच्च-गुणवत्ता वाले टोपोलॉजी आरेख बनाता है, और प्रशिक्षण योजना सामग्री उत्पन्न करता है; तथ्य-आधारित, कोई कल्पना नहीं, पहले प्रूफरीड फिर आरेखण। किसी भी विश्वविद्यालय के किसी विशेषज्ञता के पाठ्यक्रम कार्यक्रम में पेशेवर पाठ्यक्रमों की व्यवस्था (PDF/चित्र/टेक्स्ट तालिका) इनपुट करें। यह स्वचालित रूप से पाठ्यक्रमों के बीच टोपोलॉजिकल संबंधों को व्यवस्थित करता है — पेशेवर क्षमता रेखाओं के अनुसार समूहीकरण, मजबूत पूर्वापेक्षा निर्भरता और क्षमता प्रतिक्रिया की पहचान, प्रमुख नोड्स की पहचान, सीमित विकल्प/दिशा पाठ्यक्रमों का प्रबंधन, 5वें/6वें सेमेस्टर में इंटर्नशिप के साथ समन्वय; फिर HTML/SVG कोड का उपयोग करके एक स्पष्ट (चीनी भाषा में) और धुंधला-मुक्त एचडी कोर्स टोपोलॉजी आरेख (AI-जनित नहीं) सटीक रूप से रेंडर करता है, और अंत में एक शैक्षिक दस्तावेज़ प्रारूप में आरेख के साथ पूर्ण प्रशिक्षण योजना पाठ्यक्रम प्रणाली विवरण सामग्री तैयार करता है। इसमें तथ्य-आधारितता और मैन्युअल प्रूफरीडिंग गेट शामिल हैं: पाठ्यक्रम नाम/प्रकृति/घंटे मूल तालिका के अनुरूप, कोई कल्पना नहीं; पूर्वापेक्षा संबंधों को शिक्षण तर्क के रूप में स्पष्ट रूप से चिह्नित किया जाता है और उपयोगकर्ता द्वारा प्रूफरीड करने के बाद ही आरेख बनाया जाता है; बिना आधार के पाठ्यक्रम समायोजन आदि के बारे में कोई जानकारी नहीं बनाई जाती है।
Book2Skill — किताब निचोड़ें
नोट्स लेना बंद करें — किताबों को कॉल करने योग्य स्किल में बदलें। किसी भी किताब को YouMind में वास्तव में कॉल करने योग्य स्किल के सेट में बदलें। एक आठ-चरणीय पाइपलाइन पूरी किताब पढ़ती है, उसके तरीकों को निकालती है, उनका तनाव-परीक्षण करती है, और प्रत्येक को एक-क्लिक स्किल के रूप में पंजीकृत करती है — प्रत्येक अपने स्रोत, ट्रिगर और सीमाओं के साथ। निचोड़ें, कभी गढ़ें नहीं। पढ़ने के नोट्स इकट्ठा करना बंद करें; किताब को काम पर लगाएं।
अनुसंधानAI व्यक्तित्व सार - गुरु क्लोन
किसी भी विशेषज्ञ को एक संवाद योग्य AI व्यक्तित्व में क्लोन करें। 4 कार्य बिंदु: (1) स्वचालित सामग्री संग्रह → समस्या: पूरे वेब पर सामग्री ढूंढना, एक-एक कर कॉपी-पेस्ट करना (2) प्रति लेख गहन पढ़ाई और प्रोफाइलिंग → समस्या: "AI अभिनय करता है लेकिन केवल क्लिच बोलता है" (3) शब्दशः मूल बातें बनाए रखना → समस्या: "AI गंभीरता से बकवास करता है" (4) एक क्लिक में Skill में असेंबल करना → समस्या: तकनीकी ज्ञान नहीं, कैसे लागू करें पता नहीं उपयोग विधि: खोलने के बाद सीधे कहें "मेरे लिए एक AI-आधारित XXX बनाएं [जैसे: चार्ली मुंगर]" और बाकी यह स्वयं करेगा—आपको केवल कुछ प्रमुख बिंदुओं पर पुष्टि करनी होगी। सामाजिक प्रमाण: [चार्ली मुंगर] के साथ पूरी तरह से सफल—6 सार्वजनिक सामग्री से 25 निर्णय मनोविज्ञान सूची, 32 शब्दशः उद्धरण और एक संवाद योग्य AI मुंगर तैयार किया गया… पाँच लाल रेखाएँ प्रक्रिया में अंकित हैं जो तंत्र द्वारा "आसवन न कि मनगढ़ंत" सुनिश्चित करती हैं।
छविपोर्ट्रेट फ्रीडम · दो चरण की वर्कशॉप
एक रेफरेंस फोटो से एक अनूठा हाई-क्वालिटी पोर्ट्रेट बनाएं। कई लोग AI पोर्ट्रेट बनाते समय एक सेल्फी अपलोड करते हैं और कहते हैं 'मेरे लिए एक प्रोफेशनल हेडशॉट बनाओ', लेकिन परिणाम अक्सर यह होता है: चेहरा व्यक्ति जैसा नहीं दिखता, स्टाइल टेम्पलेट जैसा और हजारों लोगों जैसा होता है, त्वचा प्लास्टिक जैसी लगती है, और मेकअप-कपड़े व्यक्तित्व से मेल नहीं खाते। इसकी जड़ यह है कि AI को एक साथ यह अनुमान लगाने को कहा जाता है कि 'आप कैसे दिखते हैं' और 'कौन सी शैली होनी चाहिए', जिससे दोनों में से कोई भी सही नहीं होता। यह स्किल इस काम को दो स्थिर चरणों में बांटता है: पहले चरण में, आप केवल एक रेफरेंस फोटो देते हैं (प्रोफेशनल हेडशॉट, मैगज़ीन पोर्ट्रेट, ब्लैक एंड व्हाइट फिल्म, न्यू चाइनीज़... कोई भी दिशा), AI तुरंत इमेज नहीं बनाता, बल्कि एक फोटोग्राफर की तरह उसके 'फोटोग्राफी भाषा' को विभिन्न आयामों में तोड़ता है—प्रकाश, कंपोज़िशन, लेंस फोकल लेंथ, बैकग्राउंड, रंग टोन, माहौल, बनावट—और स्रोत से 'पुरुष संस्करण' और 'महिला संस्करण' दो पूर्ण प्रॉम्प्ट सेट लिखता है; कपड़े, मेकअप, हेयरस्टाइल, पोज़ सभी लिंग के अनुसार अलग-अलग लिखे जाते हैं, ताकि 'पुरुषों को सिल्क स्लिप पहनाने' जैसी गड़बड़ी न हो। दूसरे चरण में, आप अपने लिए उपयुक्त प्रॉम्प्ट सेट चुनते हैं और अपनी एक स्पष्ट तस्वीर जोड़ते हैं: रेफरेंस फोटो स्टाइल के लिए जिम्मेदार है, आपकी तस्वीर पहचान के लिए—चेहरे का आकार, विशेषताएं, उम्र का अहसास, भाव—सब बरकरार रहते हैं, और उसके ऊपर रेफरेंस फोटो की प्रोफेशनल फोटोग्राफी बनावट लग जाती है। परिणाम एक ऐसा पोर्ट्रेट है जिसे देखकर तुरंत पहचान लिया जाता है कि यह आप हैं, और उसमें सिनेमाई गुणवत्ता भी है। रेफरेंस फोटो स्टाइल को संभालता है, आपकी तस्वीर पहचान को—इतना सरल है। रेफरेंस फोटो बदलने से दिशा बदल जाती है, पासपोर्ट फोटो, प्रोफेशनल इमेज, मैगज़ीन कवर, ब्लैक एंड व्हाइट फिल्म—एक ही प्रक्रिया से सब कुछ हो जाता है, AI पोर्ट्रेट की एकरूपता और प्लास्टिक जैसी अनुभूति को पूरी तरह से अलविदा कहें। उपयुक्त उपयोगकर्ता: प्रोफेशनल हेडशॉट/पासपोर्ट फोटो/व्यक्तिगत ब्रांड फोटो की आवश्यकता वाले कर्मचारी, सोशल मीडिया क्रिएटर, नौकरी चाहने वाले, और कोई भी जो अपने लिए एक विशेष हाई-क्वालिटी पोर्ट्रेट चाहता है।
AI-संचालित 8-विशेषज्ञ लेखन टीम
यह एक AI सहयोग लेखन प्रणाली है जो स्व-मीडिया ब्लॉगर्स, लेखकों, शिक्षकों और शोधकर्ताओं के लिए है। 8 आभासी विशेषज्ञों (शैली विशेषज्ञ, विषय योजनाकार, शोध और डेटा संग्राहक, ज्ञान प्रबंधक, प्रमुख लेखक, तथ्य जांचकर्ता, संपादक प्रमुख, लेआउट डिज़ाइनर) की एक पाइपलाइन टीम शैली परिभाषा से लेकर अंतिम प्रारूप तक पूरी तरह सहयोग करती है, जिससे गहन, तार्किक रूप से कठोर और शैली-अनुकूल उच्च गुणवत्ता वाली सामग्री तैयार होती है।
अनुसंधानचीनी पेटेंट दस्तावेज़ स्वचालन प्रणाली
परियोजना दस्तावेज़ से वितरण योग्य तकनीकी प्रकटीकरण दस्तावेज़ तक की पूरी प्रक्रिया: पेटेंट बिंदु खुदाई, ऑनलाइन नवीनता खोज (मुख्यतः चीनी पेटेंट कार्यालय और Google Patents/Scholar दोहरे चैनल), संवेदनशीलता हटाकर दस्तावेज़ निर्माण और स्व-जांच लूप। YouMind प्लेटफ़ॉर्म टूल श्रृंखला के अनुकूल, कानबोर्ड सामग्री को स्वचालित रूप से स्कैन करता है, प्रकटीकरण दस्तावेज़ + स्वतंत्र नवीनता खोज रिपोर्ट आउटपुट करता है, generateDiagram आरेख निर्माण, पुनरावृत्त संशोधन और संस्करण प्रबंधन का समर्थन करता है। अंतर्निहित P1-P7 मुख्य प्रोटोकॉल (तथ्यात्मक ईमानदारी/स्वचालित संवेदनशीलता हटाना/संस्करण सुरक्षा/पुष्टि प्रवेश द्वार/स्व-जांच पृथक्करण/खोज स्थान/सामाजिक संदर्भ)।
अनुसंधानराष्ट्रीय सामाजिक विज्ञान विषय इन्क्यूबेशन
यह मानविकी और सामाजिक विज्ञान के उन युवा शिक्षकों की सहायता करता है जो पहली बार राष्ट्रीय सामाजिक विज्ञान कोष के लिए आवेदन कर रहे हैं। वे अस्पष्ट अनुसंधान दिशा से शुरू करते हैं और चार चरणीय संवादात्मक इन्क्यूबेशन (दिशा विश्लेषण → सिद्धांत संशोधन → तर्क मसौदा → स्व-जांच अनुकूलन) के माध्यम से अंततः आवेदन योग्य उच्च गुणवत्ता वाले विषय और तर्क मसौदा तैयार करते हैं।
ट्यूटोरियल व पुस्तिका निर्माण कार्य
अनुसंधान से पुस्तक निर्माण तक का एक-स्टॉप पुस्तक निर्माण इंजन। गहन अनुसंधान, स्मार्ट आउटलाइन, AI चित्रण निर्माण, पेशेवर लेआउट का समर्थन करता है, और अंत में पूर्ण पुस्तक दस्तावेज़ या वेबपेज आउटपुट करता है। ज्ञान पुस्तिका, ट्यूटोरियल, पुस्तिका जैसी सामग्री उत्पादों के निर्माण के लिए उपयुक्त।
अनुसंधानपुस्तक से सक्रिय Skills बनाएँ
एक किताब को YouMind में सीधे कॉल करने योग्य निष्पादन योग्य कौशलों में आसुत करें। आठ चरणों की श्रृंखला पाइपलाइन: पूरी किताब पढ़ना → पाँच प्रकार का निष्कर्षण → तिगुना सत्यापन → RIA++ विनिर्देश → संबंधों का जाल → रेड टीम स्ट्रेस टेस्ट → एक क्लिक पंजीकरण। पाँच लाल रेखाएँ 'आसवन न कि मनगढ़ंत' सुनिश्चित करती हैं, प्रत्येक कौशल में मूल स्रोत, ट्रिगर स्थिति और उपयोग सीमाएँ होती हैं। खंडित पठन नोट्स को अलविदा कहें, और एक पुस्तक को वास्तव में अपने कार्यप्रवाह में शामिल करें।
छविशहर प्रचार पोस्टर·LIANG DESIGN
NAICHA DESIGN · संग्रहणीय पोस्टर निर्माण मानक पर आधारित, शहर/विषय/अमूर्त विषयों को तेल चित्रकला की मोटी बनावट, मास्टर स्तर की सेरिफ़ टाइपोग्राफी, विकर्ण समग्र रंग पट्टी मुख्य ढांचा और हॉट स्टैम्पिंग सामग्री के बड़े अक्षरों वाले प्रदर्शनी स्तर के पोस्टर में अनुवादित करता है। v1.1 पुनरावृत्ति: मुख्य दृश्य एंकर पॉइंट + तीन स्तरीय फ़ॉन्ट पदानुक्रम + चीनी मुख्य पाठ के साथ पिनयिन उपपाठ।
व्यावसायिक निबंध समीक्षक · नेटवर्क मार्केटिंग और लाइव ई-कॉमर्स
यह कौशल विशेष रूप से उच्च व्यावसायिक नेटवर्क मार्केटिंग और लाइव स्ट्रीम ई-कॉमर्स पाठ्यक्रम के छात्रों के शोध प्रबंधों की समीक्षा के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह एक एसोसिएट प्रोफेसर मार्गदर्शक के दृष्टिकोण से, निम्नलिखित 5 चरणों में गहन समीक्षा करता है: प्रारूप अनुपालन → विषय चयन और सारांश → मुख्य भाग संरचना → तर्क और डेटा → शैक्षणिक मानक और कुल मूल्यांकन। प्रत्येक चरण में, यह संरचित स्कोरिंग उप-तालिकाएँ और मार्गदर्शक टिप्पणियाँ उत्पन्न करता है, और अंत में एक पूर्ण स्कोरिंग तालिका + एक स्नेहपूर्ण मार्गदर्शक पत्र-शैली प्रतिक्रिया प्रदान करता है। इसमें 2026 के शिक्षा मंत्रालय के नए राष्ट्रीय मानक (GB/T 7713.1—2026), साहित्यिक चोरी ≤30%, AIGC ≤25% जैसे अनुपालन मानदंड शामिल हैं, और लाइव स्ट्रीम उत्पाद चयन, स्क्रिप्ट, विज्ञापन वितरण, GMV, निजी डोमेन आदि जैसे पेशेवर व्यावहारिक बिंदुओं पर सटीक त्रुटि पहचान करता है। यह प्रथम, द्वितीय और अंतिम ड्राफ्ट के चरणबद्ध समीक्षा के लिए उपयुक्त है।