foryourhealth111-pixel/research-innovation-explorer

**Этот рабочий процесс, ориентированный на поиск, превращает структурированный бумажный пул и матрицу A + B в основанный на фактических данных ландшафт исследовательских вопросов, неопределенностей и следующих проверок для обзора исследователя.

中

Почему это существует

Большинство научно-исследовательских проектов терпят неудачу одним из трех способов:

Они полагаются на смутную интуицию вместо систематического поиска. Они генерируют комбинации, но не могут объяснить, почему комбинация имеет значение. Они теряют доказательства и неопределенность, которые должны направлять следующее решение исследования.

research-innovation-explorer построен так, чтобы закрыть эти пробелы одним последовательным рабочим процессом:

1.Поиск широко и неоднократно. 2 Разложить бумаги на многоразовые возможности. 3. Создание и ранжирование комбинаций кандидатов для рассмотрения. 4.Проверить оба направления комбинации на предмет наличия доказательств. 5.Верните предварительный ландшафт кандидата с подтверждающими доказательствами, неопределенностью и следующими проверками.

Формирование теории, планирование экспериментов и отчетность, ориентированная на публикацию, остаются доступными в качестве явных последующих уровней для выбранного исследователем кандидата.

Основная методология

Этот навык построен вокруг одного явного цикла исследований и производства:

Why This Exists

Most research-idea workflows fail in one of three ways:

• they rely on vague intuition instead of systematic search
• they generate combinations but cannot explain why the combination matters
• they lose the evidence and uncertainty that should guide the next research decision

research-innovation-explorer is built to close those gaps with one coherent workflow:

1. Search broadly and repeatedly.
2. Decompose papers into reusable capabilities.
3. Generate and rank candidate combinations for review.
4. Check both combination directions against source evidence.
5. Return a provisional candidate landscape with supporting evidence, uncertainty, and next checks.

Theory framing, experiment planning, and publication-oriented reporting remain available as explicit follow-up layers for a researcher-selected candidate.

Core Methodology

This skill is built around one explicit research-production loop:

1. Collect roughly 40 relevant, high-quality papers with enough detail to support comparison.
2. Build a pairwise combination matrix over those papers.
3. Keep one row per unique paper pair; 40 papers produce 40 x 39 / 2 = 780 rows with the current generator.
4. Use matrix scores to build a review queue, then examine both A -> B and B -> A through focused source, prior-art, code, or benchmark checks.
5. Keep a provisional set of questions with evidence, contrary evidence, uncertainty, and recommended next actions.