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このリポジトリの skills

yogsoth-ai/knowledge-acquisition - 2ページ

SkillsMP は yogsoth-ai/knowledge-acquisition から 77 件の skill を収集しています。skill を開くとソースと詳細を確認できます。

yogsoth-ai/knowledge-acquisition

収集済み skill 77 件中 37 件を表示しています。

職業分類
弁護士
説明

Produce final structured patent intelligence report from all analysis results

原文の言語: 英語

更新
職業分類
購買担当者(卸売・小売・農産物除く)
説明

Multi-dimensional patent quality assessment — forward citations, family size, claim count, geographic breadth

原文の言語: 英語

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職業分類
市場調査アナリスト・マーケティングスペシャリスト
説明

Feature cross-matrix construction and blank area identification for patent opportunity mapping

原文の言語: 英語

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職業分類
個人・事業資産鑑定士
説明

Standardize assignee names and identify corporate group affiliations across patent offices

原文の言語: 英語

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職業分類
データサイエンティスト
説明

Build and analyze patent citation networks — main path analysis, PageRank, cluster detection

原文の言語: 英語

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職業分類
材料科学者化学者
説明

Classify patents by tech subdomain, application scenario, and value chain position

原文の言語: 英語

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職業分類
弁護士
説明

Construct keyword + IPC/CPC + assignee combination search strategies for patent databases

原文の言語: 英語

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職業分類
市場調査アナリスト・マーケティングスペシャリスト
説明

Patent filing volume time-series, technology lifecycle stage, and S-curve analysis

原文の言語: 英語

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職業分類
データサイエンティスト
説明

Independent/dependent claim parsing, element extraction, and feature mapping to technical domains

原文の言語: 英語

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職業分類
政治学者
説明

IPC/CPC hierarchy drill-down and lateral expansion for patent discovery

原文の言語: 英語

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職業分類
弁護士パラリーガル・法律アシスタント
説明

Forward/backward patent citation and priority tracing until saturation

原文の言語: 英語

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職業分類
弁護士
説明

Deep claim scope analysis — decompose independent/dependent claims and assess protection scope breadth. Budget: 30 patent families, 30 claim parses, 20 web searches.

原文の言語: 英語

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職業分類
市場調査アナリスト・マーケティングスペシャリスト
説明

Analyze competitor IP portfolios — comparative patent portfolio reports with strategy inference. Budget: 120 patent families, 15 claim parses, 40 web searches.

原文の言語: 英語

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職業分類
市場調査アナリスト・マーケティングスペシャリスト
説明

Patent landscape full-scan — maps technology domain via assignee ranking, IPC/CPC classification, filing trends. Budget: 200 patent families, 0 claim parses, 80 web searches.

原文の言語: 英語

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職業分類
裁判所・市役所・免許事務員
説明

Evaluate novelty of specific invention — find relevant prior art across patents, publications, and products. Budget: 80 patent families, 20 claim parses, 50 web searches.

原文の言語: 英語

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職業分類
弁護士
説明

Identify patent coverage gaps — feature cross-matrix blank areas revealing unprotected technology combinations. Budget: 150 patent families, 10 claim parses, 60 web searches.

原文の言語: 英語

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職業分類
弁護士
説明

Systematic Patent Analysis Campaign — 5 strategies for patent landscape analysis, prior art search, white space identification, competitive intelligence, and claim analysis. Produces structured patent intelligence reports.

原文の言語: 英語

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職業分類
コンピュータサイエンスの高等教育教員
説明

Cluster papers by theme, method, or timeline. Produces natural groupings from a paper collection. Used by scoping-survey and narrative-review.

原文の言語: 英語

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職業分類
司書・メディアコレクションスペシャリスト
説明

Formalize search queries and inclusion/exclusion criteria for systematic surveys. Produces a reproducible search protocol document. Used by systematic-survey.

原文の言語: 英語

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職業分類
データサイエンティスト
説明

Structured data extraction from deep-read papers — produces comparison tables (method, dataset, metrics, results, limitations). Used by systematic-survey and deep-survey.

原文の言語: 英語

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職業分類
高等教育人類学・考古学教員
説明

Identify what the literature has NOT addressed — missing methods, untested combinations, unexplored applications, contradictions without resolution. Used by all strategies.

原文の言語: 英語

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職業分類
医学科学者(疫学者除く)
説明

Generate PRISMA-compliant flow data documenting the screening funnel — counts at each stage (identification, screening, eligibility, inclusion) with exclusion reasons. Used by systematic-survey via prisma-screening tactic.

原文の言語: 英語

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職業分類
経済学の高等教育教員
説明

Methodological rigor scoring for papers — evaluates bias risk, reproducibility, sample adequacy using established frameworks. Used by systematic-survey.

原文の言語: 英語

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職業分類
データサイエンティスト
説明

Determine when additional searching yields diminishing returns. Analyzes the latest expansion batch against existing corpus to judge continue/near-saturation/saturated. Used by snowball and systematic-survey.

原文の言語: 英語

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職業分類
データサイエンティスト
説明

Validate and prioritize starting papers for snowball surveys. Evaluates which seeds will yield the richest citation traces based on citation count, recency, and network position.

原文の言語: 英語

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職業分類
市場調査アナリスト・マーケティングスペシャリスト
説明

Final synthesis step — weave all gathered evidence (reading notes, extracted data, categorizations) into a coherent structured output appropriate to the strategy type. Used by all 5 strategies as the final step.

原文の言語: 英語

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職業分類
データベースアーキテクト
説明

Construct a hierarchical field map from paper collection — multi-level taxonomy with parent/child relationships, paper counts per node, and maturity indicators. Used by scoping-survey.

原文の言語: 英語

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職業分類
高等教育人類学・考古学教員高等教育社会学教員
説明

Identify recurring themes across papers using qualitative coding methodology. Produces a codebook with theme definitions, supporting evidence, and frequency counts. Used by narrative-review.

原文の言語: 英語

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職業分類
データサイエンティスト
説明

Forward and backward citation tracing tactic — expand paper coverage by tracing citation networks in both directions from seed/key papers. Alternates forward (who cited this) and backward (what this cited) passes until saturation.

原文の言語: 英語

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職業分類
高等教育英語・文学教員
説明

Theory-driven reading tactic — define a theoretical framework first, then guide reading to fill it with evidence. Five stages (theme identification, argument construction, evidence collection, counter-evidence, synthesis). The most intellectually demanding…

原文の言語: 英語

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職業分類
経済学者
説明

Multi-stage PRISMA screening tactic — progressively filter papers from a large candidate pool to a focused set for deep reading. Four stages (identification, title/abstract screening, full-text screening, inclusion) with documented counts at each stage.

原文の言語: 英語

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職業分類
データサイエンティスト
説明

Precise, targeted investigation of a specific sub-problem — few papers, all read in full depth. High paper-research ratio (50% deep-read rate). Use when the user knows exactly what they need to understand and requires detailed technical analysis with…

原文の言語: 英語

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職業分類
経済学の高等教育教員高等教育英語・文学教員
説明

Theory-driven literature review for building arguments and frameworks. Flexible, subjective, and narrative-focused — selects evidence strategically to support a thesis. High web-research budget for blogs, opinion pieces, and industry perspectives. Use when…

原文の言語: 英語

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職業分類
調査研究者
説明

Broad landscape mapping strategy — quickly understand what exists in a field. Prioritizes breadth over depth with high paper-overview volume and minimal deep reading. Use when entering a new field or needing orientation before committing to deeper…

原文の言語: 英語

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職業分類
データサイエンティスト
説明

Citation-chain-driven literature survey starting from seed papers. Traces research lineage in both forward (who cited this) and backward (what this cited) directions until saturation. High deep-read ratio (67%). Use when the user already has key papers and…

原文の言語: 英語

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職業分類
データサイエンティスト
説明

Exhaustive PRISMA-style literature survey — comprehensive coverage of all related work on a specific question. Multi-stage screening, citation chaining, quality assessment, and structured data extraction. Use when the user needs to demonstrate complete…

原文の言語: 英語

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職業分類
データサイエンティスト
説明

Autonomous Literature Survey Campaign — 5 research paradigms (scoping, systematic, deep, narrative, snowball) with quantitative budget enforcement. Selects and executes the right survey paradigm based on research intent.

原文の言語: 英語

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収集済み skill 77 件中 37 件を表示しています。