프롬프트 라이브러리

완전한 체계적 문헌 검토 프로토콜을 구축합니다—PICO/PICOS 프레임워크, 검색식 구성, 포함/배제 기준, PRISMA 흐름도 계획, 비뚤림 위험 도구 선택, 메타분석 타당성 평가. 시작 전에 범위 확장과 이질성 위험을 파악합니다.

연구 논문을 일반 대중을 위한 멀티플랫폼 콘텐츠로 변환합니다 — 쉬운 언어 요약, Twitter/X 스레드, LinkedIn 게시물, WeChat 단락. 전문 용어 없이, 주장은 정확하게, 독자에 맞게 조정됩니다.

연구 수준의 구조로 의학 원고의 서론과 고찰 섹션 작성을 안내합니다. 서론의 역깔때기 구조, 고찰의 비판적 논증 구조를 강제하며, 과잉 주장, 공허한 헤징, 근거 없는 참신성 주장을 차단합니다.

의학 원고의 정확한 구조화된 초록을 생성합니다—단어 수 제한을 준수하고, 대상 저널의 형식에 맞게 조정하며, 결과로 뒷받침되지 않는 주장에 플래그를 표시합니다.

원고에 적합한 저널을 추천합니다—현실적인 등급 평가와 3단계 투고 계획(도전/목표/안전)을 포함합니다. 각 저널의 범위에 맞게 조정된 커버 레터 초안도 제공합니다.

심사자 의견에 대한 좌절감을 전문적이고 외교적인 항목별 반박서로 변환합니다. 모든 심사 의견을 —양보, 방어, 혹은 정중한 거절— 정밀하게 처리합니다.

2단계 개인정보 보호 결측 데이터 상담: AI가 연구 설계에 맞춘 프로파일링 스크립트(MAR 진단 및 Little's MCAR 검정 포함)를 생성하고, 로컬에서 실행 후 익명화된 출력을 기반으로 완전한 처리 전략을 제공합니다. 원시 데이터는 기기를 벗어나지 않습니다.

문헌 기반 효과 크기 추정, 검정력 수준별 민감도 행렬 및 재현 가능한 R/Python 코드를 사용하여 필요한 표본 크기를 계산합니다(검증 지침 포함).

2단계 개인정보 보호 통계 상담: AI가 연구 설계에 맞춤화된 데이터 프로파일링 스크립트를 생성하고, 로컬에서 실행한 후 익명화된 출력을 기반으로 완전한 통계 분석 계획을 제공합니다. 원시 데이터는 기기를 벗어나지 않습니다.

변수 및 결과를 기반으로 데이터에 적합한 통계적 검정 방법을 빠르게 결정하고 간단한 근거와 소프트웨어 명령 힌트를 제공합니다.

귀하의 진료과, 사용 가능한 리소스 및 특정 관심사에 맞춤화된 3-5개의 혁신적이고 실행 가능한 임상 연구 주제를 생성합니다.

방법론, 모집단 또는 메커니즘별로 분류하여 귀하의 분야에서 의미 있는 연구 격차와 실행 가능한 진입점을 발견하십시오.

연구 설계를 스트레스 테스트하고, 숨겨진 편향을 노출하며, RCT에서 기준 임상시험 모방까지 가장 엄격한 방법론을 권장하는 '악마의 대변인' AI.

모든 임상 질문을 구조화된 PICO/PECO 연구 질문으로 변환하고 일치하는 연구 설계 권장 사항을 제공합니다. 근거 기반 연구 계획에 필수적입니다.

학파 비교, 분류된 연구 격차, PICO 권장 사항을 포함하는 연구 수준의 문헌 고찰 — 비조화 분석과 ‘So What?’ 영향력 검증으로 학술적 깊이를 보장합니다.

모든 의학 주제에서 연구 핫스팟, 대표적인 논문 및 미개척 기회를 빠르게 매핑합니다 - 800단어 미만의 구조화된 출력.

상세한 변경 추적, 학술지 스타일 최적화, 섹션별 맞춤 지침을 포함한 종합적인 원고 교정으로 투고 가능한 수준의 결과물을 제공합니다.

의학 논문의 빠르고 언어적인 교정: 몇 분 만에 문법, 명확성 및 학술적인 톤을 개선해 줍니다.

기초 실험 연구(세포생물학, 분자 기전, 동물 모델, 오믹스)를 위한 파인만 형식의 심층 해석. 연구 가설, 실험 설계, 핵심 기법, 기전 논리 사슬, 중개 연구의 한계 포함.

임상 및 역학 연구 전용. PICO 분석, 통계적 직관, 도표 해석 및 자가 점검 질문을 포함하는 파인만 형식의 심층 해석.

바쁜 임상의를 위한 파인만 스타일의 빠른 요약: 5분 이내에 문제, 방법, 결과 및 핵심 내용을 파악합니다.