Sencillamente, el mayor directorio de sugerencias de IA especializado en diseño e innovación de productos
Bienvenido al mayor directorio de instrucciones de IA del mundo dedicado al diseño avanzado de productos, la ingeniería, la ciencia, la innovación, la calidad y la fabricación. Aunque las herramientas de IA en línea están transformando rápidamente el panorama de la ingeniería al aumentar las capacidades humanas, su verdadero poder se desbloquea a través de instrucciones precisas y elaboradas por expertos. Este completo directorio le proporciona una colección de tales instrucciones, permitiéndole comandar sistemas de IA que pueden procesar grandes cantidades de datos, identificar patrones complejos y generar soluciones novedosas de forma mucho más eficiente que los métodos tradicionales.
Descubra y perfeccione las instrucciones exactas necesarias para aprovechar los agentes de IA en línea con el fin de optimizar sus diseños para obtener el máximo rendimiento y facilidad de fabricación, acelerar simulaciones complejas, predecir con precisión las propiedades de los materiales y automatizar una amplia gama de tareas analíticas críticas.
Los filtros de búsqueda avanzada permiten acceder rápidamente a este amplio directorio y abarcan todo el espectro de la ingeniería moderna.
Dados los recursos del servidor y el tiempo, los propios avisos están reservados sólo a los miembros registrados, y no son visibles a continuación si no se ha iniciado sesión. Puede registrarse, 100% gratis:
- Generación y depuración de código
AI Prompt to Debug VHDL State Machine Code Snippet
- Diseño para la fabricación (DfM), Optimización del diseño, Análisis de modos de fallo y efectos (FMEA), Método de los elementos finitos (MEF), FPGA, Seguro de calidad, Control de calidad, Validación, Verificación
This prompt analyzes a provided VHDL code snippet for a Finite State Machine (FSM) and a description of an observed incorrect behavior or error message. The AI should identify potential issues such as state transition errors output logic faults race conditions or syntax problems and suggest corrections. This aids in FPGA/ASIC development.
Salida:
- Texto
- no requiere Internet en directo
- Fields: {vhdl_code_snippet} {fsm_description_and_ports} {observed_problem_or_error_message} {target_fpga_family_optional}
- Best for: Identifying and suggesting fixes for common errors in VHDL FSM implementations helping engineers debug designs for FPGAs or ASICs more efficiently.
- Generación o aumento de datos
AI Prompt to Generate Synthetic ADC Noise CSV
- Gemelo digital, Aprendizaje automático, Seguro de calidad, Control de calidad, Procesamiento de señales, Simulación, Métodos de ensayo
This prompt generates a CSV dataset of synthetic Analog-to-Digital Converter (ADC) output codes incorporating various noise types. Users specify ADC resolution signal level and characteristics of quantization noise thermal noise and 1/f noise. This is useful for testing digital signal processing algorithms.
Salida:
- CSV
- no requiere Internet en directo
- Fields: {adc_resolution_bits} {num_samples} {noise_parameters_json} {dc_signal_level_percent_fs}
- Best for: Creating realistic ADC output data with controlled noise characteristics for simulating and testing DSP algorithms filter performance or ADC modeling without needing hardware.
- Extracción de información
AI Prompt to Extract Algorithm Details Research Paper
- Gráfico de control, Aprendizaje automático, Seguimiento del rendimiento, Mejora de procesos, Gestión de calidad, Investigación y desarrollo, Procesamiento de señales, Análisis estadístico
This prompt analyzes the text of a research paper focusing on a specific signal processing or control algorithm. It extracts key details such as the algorithms steps mathematical formulation performance metrics reported and implementation notes. The output is a structured text summary.
Salida:
- Texto
- no requiere Internet en directo
- Fields: {research_paper_text} {algorithm_name} {sections_to_focus_on_list}
- Best for: Efficiently understanding the core aspects of a new or complex algorithm presented in a research paper without reading the entire document useful for feasibility studies or implementation planning.
- Solución de problemas y diagnóstico
- Ingeniería eléctrica
AI Prompt to Interpretación de los registros de alarmas SCADA para el análisis de la causa raíz
- Ingeniería eléctrica, Análisis de modos de fallo y efectos (FMEA), Algoritmos de mantenimiento predictivo, Mejora de procesos, Optimización de procesos, Control de calidad, Gestión de calidad, Análisis de causa raíz, Red inteligente de respuesta a la demanda
Este aviso procesa extractos de registros de alarmas SCADA para agrupar alarmas temporal y lógicamente con el fin de inferir las causas raíz y sugerir acciones de mantenimiento preventivo para los equipos de la red eléctrica.
Salida:
- Markdown
- no requiere Internet en directo
- Campos: {scada_alarm_log_text}
- Ideal para: Reconocimiento de patrones de alarma SCADA y resumen de causas de fallos
- Generación o aumento de datos
- Ingeniería eléctrica
AI Prompt to Ampliar el conjunto de datos de casos de avería en el sistema eléctrico
- Aprendizaje automático, Algoritmos de mantenimiento predictivo, Mejora de procesos, Gestión de calidad, Energía renovable, Análisis de riesgos, Simulación, Prácticas de sostenibilidad
Esta aplicación crea nuevos escenarios de fallos realistas con parámetros variados (tipo de fallo, ubicación, duración) basados en un conjunto de datos de fallos del sistema eléctrico existente para ayudar en el entrenamiento del modelo de aprendizaje automático o en las pruebas de estrés.
Salida:
- JSON
- no requiere Internet en directo
- Campos: {power_faults_dataset_json} {número_de_casos_nuevos}
- Ideal para: Aumentar los conjuntos de datos de fallos para simulaciones de sistemas eléctricos o entrenamiento de ML.
- Generación o aumento de datos
- Ingeniería eléctrica
AI Prompt to Generación de datos sintéticos sobre el ruido de los sensores
- Artificial Intelligence (AI), Aprendizaje automático, Seguro de calidad, Control de calidad, Sensores, Procesamiento de señales, Simulación, Análisis estadístico
Esta solicitud genera datos de ruido sintéticos que se ajustan a las características estadísticas (media, varianza, tipo de distribución) del conjunto de datos de ruido del sensor de entrada para aumentar las mediciones de la señal del sensor en experimentos electrónicos o simulaciones.
Salida:
- CSV
- no requiere Internet en directo
- Campos: {sensor_noise_data_csv} {número_deseado_de_puntos}
- Ideal para: Crear conjuntos de datos de ruido sintético para el análisis de sensores
- Generación o aumento de datos
- Ingeniería mecánica
AI Prompt to Generación de datos sintéticos de curvas de tensión-deformación
- Aleaciones, Método de los elementos finitos (MEF), Materiales, Ingeniería Mecánica, Propiedades mecánicas, Metalurgia, Desarrollo de productos, Simulación, Corrosión bajo tensión
Este comando genera puntos de datos sintéticos de tensión-deformación para una aleación metálica hipotética basada en propiedades mecánicas clave. Es útil para crear conjuntos de datos ilustrativos para el preprocesamiento FEM o con fines educativos cuando no se dispone de datos experimentales reales. La salida está en formato CSV.
Salida:
- CSV
- no requiere Internet en directo
- Campos: {nombre_de_la_aleación} {resistencia_a_la_tensión_mpa} {resistencia_al_rendimiento_mpa} {alargamiento_a_la_rotura_porcentual}
- Ideal para: Crear conjuntos de datos de comportamiento de materiales plausibles para simulaciones o ejemplos educativos cuando se carece de datos experimentales específicos.
- Extracción de información
- Ingeniería mecánica
AI Prompt to Recopilación de la tabla de dimensiones estándar de los componentes
- Diseño para fabricación aditiva (DfAM), Diseño para la fabricación (DfM), Fijaciones, Materiales, Ingeniería Mecánica, Diseño de producto, Desarrollo de productos, Seguro de calidad, Control de calidad
Esta solicitud ayuda a extraer y tabular dimensiones estándar para componentes mecánicos comunes (por ejemplo, pernos, cojinetes, tuberías) a partir de un fragmento de texto proporcionado de un manual de ingeniería o una URL de página web relevante. El objetivo es obtener una tabla estructurada de estas dimensiones. El resultado es una tabla Markdown de fácil lectura.
Salida:
- Markdown
- requiere Internet en directo
- Campos: {handbook_section_text_or_URL} {component_name} {dimension_headers_list}
- Ideal para: Crear tablas de referencia rápida de dimensiones de componentes estándar a partir de materiales de referencia, útiles para el diseño y el dibujo.
- Extracción de información
- Ingeniería mecánica
AI Prompt to Extraer los modos de fallo de la investigación
- Corrosión, Diseño para fabricación aditiva (DfAM), Diseño para la fabricación (DfM), Análisis de fallos, Análisis de modos de fallo y efectos (FMEA), Mantenimiento, Ingeniería Mecánica, Gestión de calidad, Análisis de riesgos
Esta pregunta está diseñada para escanear el texto de un trabajo de investigación o una URL de un trabajo de investigación de acceso público en busca de menciones de modos de fallo específicos en componentes o sistemas mecánicos. Enumerará los modos de fallo identificados y el contexto o las causas que se les atribuyen. Esto ayuda a recopilar rápidamente información sobre mecanismos de fallo comunes o novedosos.
Salida:
- Markdown
- requiere Internet en directo
- Campos: {research_source_text_or_URL} {tipo_componente} {lista_de_palabras_clave_de_fallo}
- Ideal para: Recopilación de conocimientos sobre mecanismos de fallo a partir de bibliografía técnica para fundamentar el diseño, la selección de materiales o las estrategias de mantenimiento.
¿Nadie discute el posible sesgo en la selección de IA para estos directorios? La IA no es inmune a los prejuicios, amigos.