Sistema auto brevetti cinesi
Agent Skill: genera documenti brevetti cinesi
Descrizione
Perché consigliamo questa abilità
Genera automaticamente disclosure tecniche brevettuali di alta qualità, coprendo dall'estrazione punti brevettuali a ricerca novità e autocontrollo, garantendo rigore e innovatività. Assistente ideale per domande di brevetto.
Processo completo dal documento di progetto al documento di divulgazione tecnica consegnabile: estrazione dei punti brevettuali, ricerca di novità online (doppio canale prioritario CNIPA + Google Patents/Scholar), redazione anonima e ciclo di auto-verifica. Adattato alla toolchain della piattaforma YouMind, scansiona automaticamente i materiali kanban, produce documenti di divulgazione + rapporti di ricerca indipendenti, supporta la generazione di diagrammi con generateDiagram, revisione iterativa e gestione delle versioni. Include i protocolli principali P1-P7 (integrità fattuale, anonimizzazione automatica, protezione delle versioni, gate di conferma, isolamento dell'auto-verifica, posizionamento della ricerca di novità, contesto socio-umano).
Abilità correlate
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Assistente Brevetti
etichetta: Assistente Brevetti descrizione: Fornisce assistenza completa per il lavoro brevettuale per il personale R&D, coprendo 5 scenari principali: (1) redazione di documenti di divulgazione dell'invenzione, (2) redazione di documenti per domande di brevetto di invenzione cinesi, (3) ricerca e novità di brevetto (generazione di parole chiave di ricerca in cinese e inglese + suggerimenti IPC), (4) risposta alle obiezioni dell'esaminatore (OA), (5) traduzione di brevetti cinese-inglese. Parole chiave: brevetto, documento di divulgazione, rivendicazioni, descrizione, ricerca brevettuale, novità, obiezioni dell'esaminatore, OA, PCT, traduzione brevettuale, brevetto alimentare, brevetto di processo, brevetto di imballaggio, brevetto di formula, brevetto di dispositivo.
Revisione proposta PRO V2.0
🎯 **Panoramica delle funzionalità** Questo è un sistema intelligente di revisione e ottimizzazione progettato per richieste di progetti del Fondo Nazionale per le Scienze Sociali, del Ministero dell'Istruzione e a livello provinciale. Simula il modello di pensiero di un esperto revisore con 15 anni di esperienza, garantendo il rigore accademico e la competitività della proposta attraverso tre meccanismi fondamentali. 🔧 **Tre meccanismi fondamentali** 1️⃣ **Metodologia strutturata in 12 fasi** Copre l'intero ciclo di vita della revisione della proposta: **Fase 1-3: Diagnosi di base** - Analisi approfondita del bando (orientamento dei finanziamenti, criteri di revisione, requisiti di presentazione) - Identificazione del tipo di disciplina interdisciplinare (riconoscimento preciso di 8 tipi) - Identificazione del GAP di ricerca in 5 dimensioni (teoria/metodo/empirico/politica/tecnologia) **Fase 4-7: Valutazione degli elementi chiave** - Analisi del problema di ricerca con il modello TMAQ (teoria/metodo/approccio/problema) - Verifica degli obiettivi di ricerca secondo il principio SMART - Valutazione della completezza della struttura del contenuto di ricerca - Abbinamento del tipo di approccio di ricerca (6 tipi) **Fase 8-10: Miglioramento della qualità approfondita** - Individuazione precisa dei punti critici (distinzione standard + percorso di soluzione) - Esplorazione dei punti di innovazione in 7 dimensioni - Argomentazione della fattibilità in 7 dimensioni **Fase 11-12: Ottimizzazione complessiva** - Controllo qualità su 9 dimensioni (rigore accademico, innovatività, fattibilità, ecc.) - Suggerimenti di ottimizzazione integrati e report finale 2️⃣ **Meccanismo di confronto dual-core (Builder vs Supervisor)** Principio di funzionamento: - Builder (scrittore accademico): genera un piano di ottimizzazione basato sui materiali dell'utente - Supervisor (revisore di top journal): sfida il piano del Builder con i criteri più severi - Iterazione del confronto: 3 cicli di confronto per garantire che il piano sia valido Scenari applicativi: - Durante l'esplorazione dei punti di innovazione: Builder propone punti di innovazione → Supervisor ne mette in dubbio la novità → iterazione di ottimizzazione - Durante l'argomentazione della fattibilità: Builder progetta il piano → Supervisor ne sfida la fattibilità → integrazione dell'argomentazione - Durante la citazione della letteratura: Builder cita la letteratura → Supervisor ne verifica l'autenticità → garanzia di norme accademiche 3️⃣ **Meccanismo di verifica dell'autenticità della letteratura** Due modalità operative: **Modalità A: Modalità placeholder (predefinita)** - Utilizza marcatori come [Placeholder-letteratura-001] al posto di riferimenti specifici - Output: "Elenco dei fabbisogni di letteratura", specifica i requisiti di ricerca per ogni placeholder - L'utente cerca e inserisce la letteratura reale **Modalità B: Modalità di verifica in tempo reale** - Richiama Google Scholar per verificare in tempo reale l'autenticità della letteratura - Genera un "Report di verifica della letteratura" (punteggi di autenticità/rilevanza/autorevolezza) - Garantisce che ogni citazione sia tracciabile Prevenzione delle allucinazioni AI: - Vietata la creazione fittizia di autori, riviste, DOI - Tutta la letteratura deve essere verificata o contrassegnata come placeholder - Garanzia del limite di integrità accademica 💡 **Valore principale e scenari applicativi** ✅ **Punti critici risolti** 1. Scarsa accuratezza accademica: i contenuti generati dall'AI spesso presentano letteratura falsa, lacune logiche 2. Innovatività insufficiente: difficile individuare veri punti di innovazione accademica 3. Fattibilità debole: i piani di ricerca mancano di argomentazione sistematica 4. Difficoltà interdisciplinare: i temi interdisciplinari rischiano di essere "a metà" 🎓 **Utenti target** - Docenti universitari (scienze sociali, educazione, discipline umanistiche) - Ricercatori (che presentano richieste per progetti nazionali e provinciali) - Team accademici (che necessitano di un processo di revisione sistematico) 📋 **Flusso di utilizzo tipico** 1. Input: caricare bando del progetto + bozza della proposta 2. Valutazione: il sistema esegue un'analisi strutturata in 12 fasi 3. Confronto: il meccanismo dual-core itera e ottimizza le parti chiave 4. Verifica: controllo dell'autenticità della letteratura 5. Output: report di revisione completo + suggerimenti di ottimizzazione + elenco letteratura 🔍 **Differenze rispetto alla revisione tradizionale** | Dimensione | Revisione tradizionale | Sistema di revisione esperto | |------------|------------------------|------------------------------| | Profondità di revisione | Dipende dall'esperienza personale | 12 fasi strutturate + 9 dimensioni qualità | | Rigore accademico | Difficile verifica completa | Verifica letteratura + confronto dual-core | | Individuazione innovatività | Giudizio soggettivo | Analisi sistematica in 7 dimensioni | | Argomentazione fattibilità | Guidata dall'esperienza | Argomentazione dettagliata in 7 dimensioni | | Coerenza | Variabile da persona a persona | Processo standardizzato | | Efficienza | Da giorni a settimane | Valutazione iniziale in 1-2 ore | Il vantaggio principale di questo sistema è: rendere esplicita, strutturata e replicabile la conoscenza tacita di un esperto revisore con 15 anni di esperienza, consentendo a ogni utente di ottenere un servizio di revisione di livello esperto.
Estrattore brevetti AI V5
Molti ricercatori non mancano di innovazione, ma non sanno dove si trova la loro innovazione. Questo Estrattore brevetti AI può aiutarti: 🔍 Trovare punti di innovazione 💡 Estrarre punti salienti tecnici 📄 Scrivere la relazione tecnica 🚀 Aumentare l'efficienza nella produzione di brevetti Che si tratti di sviluppo prodotto, miglioramento di processo, ricerca sperimentale o articoli scientifici, tutto può essere rapidamente trasformato in idee brevettuali. Particolarmente adatto per: Ricercatori in ambiti tecnici come Alimentare｜Biologico｜Materiali｜Farmaceutico｜AI｜Elettronico｜Meccanico. Dalla soluzione tecnica alla relazione brevettuale, tutto in un unico passaggio.
Sistema auto brevetti cinesi
Agent Skill: genera documenti brevetti cinesi
Descrizione
Perché consigliamo questa abilità
Genera automaticamente disclosure tecniche brevettuali di alta qualità, coprendo dall'estrazione punti brevettuali a ricerca novità e autocontrollo, garantendo rigore e innovatività. Assistente ideale per domande di brevetto.
Processo completo dal documento di progetto al documento di divulgazione tecnica consegnabile: estrazione dei punti brevettuali, ricerca di novità online (doppio canale prioritario CNIPA + Google Patents/Scholar), redazione anonima e ciclo di auto-verifica. Adattato alla toolchain della piattaforma YouMind, scansiona automaticamente i materiali kanban, produce documenti di divulgazione + rapporti di ricerca indipendenti, supporta la generazione di diagrammi con generateDiagram, revisione iterativa e gestione delle versioni. Include i protocolli principali P1-P7 (integrità fattuale, anonimizzazione automatica, protezione delle versioni, gate di conferma, isolamento dell'auto-verifica, posizionamento della ricerca di novità, contesto socio-umano).
Abilità correlate
Vedi tuttoAssistente Brevetti
etichetta: Assistente Brevetti descrizione: Fornisce assistenza completa per il lavoro brevettuale per il personale R&D, coprendo 5 scenari principali: (1) redazione di documenti di divulgazione dell'invenzione, (2) redazione di documenti per domande di brevetto di invenzione cinesi, (3) ricerca e novità di brevetto (generazione di parole chiave di ricerca in cinese e inglese + suggerimenti IPC), (4) risposta alle obiezioni dell'esaminatore (OA), (5) traduzione di brevetti cinese-inglese. Parole chiave: brevetto, documento di divulgazione, rivendicazioni, descrizione, ricerca brevettuale, novità, obiezioni dell'esaminatore, OA, PCT, traduzione brevettuale, brevetto alimentare, brevetto di processo, brevetto di imballaggio, brevetto di formula, brevetto di dispositivo.
Revisione proposta PRO V2.0
🎯 **Panoramica delle funzionalità** Questo è un sistema intelligente di revisione e ottimizzazione progettato per richieste di progetti del Fondo Nazionale per le Scienze Sociali, del Ministero dell'Istruzione e a livello provinciale. Simula il modello di pensiero di un esperto revisore con 15 anni di esperienza, garantendo il rigore accademico e la competitività della proposta attraverso tre meccanismi fondamentali. 🔧 **Tre meccanismi fondamentali** 1️⃣ **Metodologia strutturata in 12 fasi** Copre l'intero ciclo di vita della revisione della proposta: **Fase 1-3: Diagnosi di base** - Analisi approfondita del bando (orientamento dei finanziamenti, criteri di revisione, requisiti di presentazione) - Identificazione del tipo di disciplina interdisciplinare (riconoscimento preciso di 8 tipi) - Identificazione del GAP di ricerca in 5 dimensioni (teoria/metodo/empirico/politica/tecnologia) **Fase 4-7: Valutazione degli elementi chiave** - Analisi del problema di ricerca con il modello TMAQ (teoria/metodo/approccio/problema) - Verifica degli obiettivi di ricerca secondo il principio SMART - Valutazione della completezza della struttura del contenuto di ricerca - Abbinamento del tipo di approccio di ricerca (6 tipi) **Fase 8-10: Miglioramento della qualità approfondita** - Individuazione precisa dei punti critici (distinzione standard + percorso di soluzione) - Esplorazione dei punti di innovazione in 7 dimensioni - Argomentazione della fattibilità in 7 dimensioni **Fase 11-12: Ottimizzazione complessiva** - Controllo qualità su 9 dimensioni (rigore accademico, innovatività, fattibilità, ecc.) - Suggerimenti di ottimizzazione integrati e report finale 2️⃣ **Meccanismo di confronto dual-core (Builder vs Supervisor)** Principio di funzionamento: - Builder (scrittore accademico): genera un piano di ottimizzazione basato sui materiali dell'utente - Supervisor (revisore di top journal): sfida il piano del Builder con i criteri più severi - Iterazione del confronto: 3 cicli di confronto per garantire che il piano sia valido Scenari applicativi: - Durante l'esplorazione dei punti di innovazione: Builder propone punti di innovazione → Supervisor ne mette in dubbio la novità → iterazione di ottimizzazione - Durante l'argomentazione della fattibilità: Builder progetta il piano → Supervisor ne sfida la fattibilità → integrazione dell'argomentazione - Durante la citazione della letteratura: Builder cita la letteratura → Supervisor ne verifica l'autenticità → garanzia di norme accademiche 3️⃣ **Meccanismo di verifica dell'autenticità della letteratura** Due modalità operative: **Modalità A: Modalità placeholder (predefinita)** - Utilizza marcatori come [Placeholder-letteratura-001] al posto di riferimenti specifici - Output: "Elenco dei fabbisogni di letteratura", specifica i requisiti di ricerca per ogni placeholder - L'utente cerca e inserisce la letteratura reale **Modalità B: Modalità di verifica in tempo reale** - Richiama Google Scholar per verificare in tempo reale l'autenticità della letteratura - Genera un "Report di verifica della letteratura" (punteggi di autenticità/rilevanza/autorevolezza) - Garantisce che ogni citazione sia tracciabile Prevenzione delle allucinazioni AI: - Vietata la creazione fittizia di autori, riviste, DOI - Tutta la letteratura deve essere verificata o contrassegnata come placeholder - Garanzia del limite di integrità accademica 💡 **Valore principale e scenari applicativi** ✅ **Punti critici risolti** 1. Scarsa accuratezza accademica: i contenuti generati dall'AI spesso presentano letteratura falsa, lacune logiche 2. Innovatività insufficiente: difficile individuare veri punti di innovazione accademica 3. Fattibilità debole: i piani di ricerca mancano di argomentazione sistematica 4. Difficoltà interdisciplinare: i temi interdisciplinari rischiano di essere "a metà" 🎓 **Utenti target** - Docenti universitari (scienze sociali, educazione, discipline umanistiche) - Ricercatori (che presentano richieste per progetti nazionali e provinciali) - Team accademici (che necessitano di un processo di revisione sistematico) 📋 **Flusso di utilizzo tipico** 1. Input: caricare bando del progetto + bozza della proposta 2. Valutazione: il sistema esegue un'analisi strutturata in 12 fasi 3. Confronto: il meccanismo dual-core itera e ottimizza le parti chiave 4. Verifica: controllo dell'autenticità della letteratura 5. Output: report di revisione completo + suggerimenti di ottimizzazione + elenco letteratura 🔍 **Differenze rispetto alla revisione tradizionale** | Dimensione | Revisione tradizionale | Sistema di revisione esperto | |------------|------------------------|------------------------------| | Profondità di revisione | Dipende dall'esperienza personale | 12 fasi strutturate + 9 dimensioni qualità | | Rigore accademico | Difficile verifica completa | Verifica letteratura + confronto dual-core | | Individuazione innovatività | Giudizio soggettivo | Analisi sistematica in 7 dimensioni | | Argomentazione fattibilità | Guidata dall'esperienza | Argomentazione dettagliata in 7 dimensioni | | Coerenza | Variabile da persona a persona | Processo standardizzato | | Efficienza | Da giorni a settimane | Valutazione iniziale in 1-2 ore | Il vantaggio principale di questo sistema è: rendere esplicita, strutturata e replicabile la conoscenza tacita di un esperto revisore con 15 anni di esperienza, consentendo a ogni utente di ottenere un servizio di revisione di livello esperto.
Estrattore brevetti AI V5
Molti ricercatori non mancano di innovazione, ma non sanno dove si trova la loro innovazione. Questo Estrattore brevetti AI può aiutarti: 🔍 Trovare punti di innovazione 💡 Estrarre punti salienti tecnici 📄 Scrivere la relazione tecnica 🚀 Aumentare l'efficienza nella produzione di brevetti Che si tratti di sviluppo prodotto, miglioramento di processo, ricerca sperimentale o articoli scientifici, tutto può essere rapidamente trasformato in idee brevettuali. Particolarmente adatto per: Ricercatori in ambiti tecnici come Alimentare｜Biologico｜Materiali｜Farmaceutico｜AI｜Elettronico｜Meccanico. Dalla soluzione tecnica alla relazione brevettuale, tutto in un unico passaggio.
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