Design de Catalisador
Quando usar
- Usuários perguntando como projetar um catalisador, qual composição escolher, como otimizar o desempenho, aconselhamento sobre rota de síntese, formulação de catalisador, design de eletrocatalisador ou como escolher condições de síntese.
- Entrada típica: objetivo de design (tipo de reação + sistema de material / necessidade de desempenho). Opcional: resultados de busca de literatura de catalisadores.
- Abrange HER, OER, ORR, PEMWE, eletrólise geral da água, fotocatálise e reciclagem de plásticos, entre outros sistemas.
Quando NÃO usar
- Busca de literatura pura — use
catalyst-search; esta skill não realiza nova busca. - Design de materiais não catalíticos (por exemplo, cátodos de bateria, dispositivos semicondutores) — não aplicável.
- Consultar um DOI específico ou texto completo — use WebSearch / WebFetch diretamente.
Pré-requisitos
- Possui sua própria base de conhecimento (
references/) e modelos (templates/); funciona sem dependências externas. - Opcional: quando WebSearch / WebFetch estiverem disponíveis, a skill pode rastrear a origem de uma regra específica (não obrigatório).
Interface de entrada
- Obrigatório: objetivo de design — tipo de reação mais sistema de material ou necessidade de desempenho.
- Opcional: a saída de literatura estruturada de
catalyst-search(a tabelaliterature_matrix.md, conclusões de suporte e sugestões de validação).- Com literatura — forneça aconselhamento direcionado usando seus sistemas e métricas específicos, e cite o suporte.
- Sem literatura — forneça aconselhamento geral da metodologia incorporada (consulte
references/design_methodology.md).
Sistema de metodologia (em camadas, multifonte, rastreável, evolutiva)
A metodologia funde continuamente evidências de múltiplas fontes, organizadas em quatro camadas, e evolui dinamicamente com nova literatura.
- Base de conhecimento em camadas completa:
references/design_methodology.md(cada entrada carrega uma tag de fonte, confiança e data de atualização). - Mecanismo de atualização dinâmica:
references/methodology_update_protocol.md. - Registro de rastreabilidade:
references/methodology_registry.md(rastreie por ID até a fonte / DOI).
Estrutura de quatro camadas
- L1 — Teoria: relações estrutura-propriedade, centro da banda d, princípio de Sabatier, tipificação de mecanismo (AEM / LOM; Volmer–Heyrovsky), trade-off atividade-estabilidade, defeitos como atividade, sinergia bifuncional.
- L2 — Métodos e ferramentas: biblioteca de síntese (SEA, dopagem de baixo ponto de fusão, ancoragem de ligante, pirólise de fonte única, aquecimento Joule, modelagem, engenharia de contorno de grão), caracterização e computação (XRD, STEM, XPS, EXAFS, DFT, ML), design estrutural (tamanho, ordenamento, núcleo-casca, suporte, sítios de átomo único e duplo).
- L3 — Parâmetros: temperatura de recozimento (450–1150 °C), taxa de resfriamento (resfriamento lento ≤ 2 °C/min), atmosfera, tamanho de partícula, nível de dopagem, proporção de composição, pós-tratamento.
- L4 — Validação: avaliação em nível RDE → MEA, padrões aplicáveis (TCASMES 400-2024, T/CRES 0030-2025), benchmarks por sistema, validação de ordenamento / estabilidade / scale-up.
Tags de fonte (rastreabilidade)
[CS] recuperação de busca de catalisador (com DOI) · [AI] adquirido pelo usuário via IA / skill · [EXT] canal externo (conferência, patente, padrão, dados internos) · [EXP] palpite empírico (a verificar). Confiança: ★–★★★.
Ao gerar aconselhamento, exiba a tag de fonte de cada entrada citada e distinga "confirmado pela literatura" de "palpite empírico".
Fluxo de trabalho
- Analisar entrada. Extraia o objetivo de design e colete evidências de múltiplas fontes — matriz de busca de catalisador
[CS], fornecido pelo usuário[AI], externo[EXT]. Se a entrada estiver incompleta (faltando tipo de reação ou sistema de material), peça ao usuário para esclarecer primeiro; não adivinhe. - Combinar regras por camada. Mapeie o objetivo para a teoria L1 (direção do mecanismo) → métodos L2 (síntese / caracterização) → parâmetros L3 (janelas) → validação L4 (caminho de avaliação).
- Gerar aconselhamento. Produza composição, estrutura, síntese, condições e validação. Cada citação deve observar sua tag de fonte (e DOI) e confiança, e distinguir o confirmado do palpite.
- Preenchimento dinâmico (evoluir, opt-in). Apenas quando o usuário solicitar explicitamente a atualização da base de conhecimento (por exemplo, "atualize sua metodologia" / "lembre disso"): valide novas regras conforme
methodology_update_protocol.mde preencha de volta os próprios arquivosreferences/design_methodology.mdereferences/methodology_registry.mdda skill (fonte, DOI, confiança, status). Caso contrário, mantenha a metodologia incorporada como somente leitura e não modifique nenhum arquivo da skill. Para direções com pouca evidência (apenas[EXP]), sugira proativamente uma nova verificação de busca de catalisador para atualizar para[CS]. - Saída. Escreva a proposta de design conforme
templates/design_proposal.mde cite no formato GB/T 7714 (consultetemplates/citation_gb7714.mdda busca de catalisador ou a cópia própria desta skill).
Interface de saída
- Proposta de design cobrindo composição, estrutura, síntese, condições e validação; formato conforme
templates/design_proposal.md. - Ao citar literatura, forneça uma citação GB/T 7714 e rotule cada item como "suportado pela literatura" ou "palpite empírico".
Divisão de trabalho
- A busca de literatura é trabalho de
catalyst-search; esta skill não realiza nova busca, apenas consome essa saída ou usa seu conhecimento incorporado. - Para rastrear a origem de uma regra específica, WebSearch / WebFetch podem ser usados (opcional).
Notas
- O aconselhamento deve ser fundamentado na metodologia incorporada ou na literatura fornecida; sem alegações infundadas.
- Distinga claramente "confirmado pela literatura" de "palpite empírico".
- O aconselhamento deve incluir um caminho de validação acionável (caracterização, teste) para verificação do usuário.
- Segurança e permissões: por padrão, esta skill apenas lê seus próprios
references/etemplates/; não executa comandos do sistema e não faz requisições de rede além de WebSearch / WebFetch opcionais; não coleta ou exfiltra dados do usuário. Auto-atualização opcional: o passo 4 ("Preenchimento dinâmico") pode escrever nos próprios arquivosreferences/design_methodology.mdereferences/methodology_registry.mdda skill — mas apenas quando você o habilita explicitamente (por exemplo, "atualize sua metodologia"). Nunca escreve em seus próprios arquivos ou diretórios de projeto.
Exemplo
- Entrada: projetar um catalisador OER ácido com η₁₀ < 200 mV e estabilidade > 500 h.
- Saída:
- Composição: Ru@IrOₓ núcleo-casca (núcleo Ru de alta atividade, casca IrOₓ resistente à dissolução).
[CS]★★★ - Estrutura: redistribuição de carga interfacial núcleo-casca, otimizando a adsorção de intermediários de oxigênio no Ru.
[CS]★★★ - Síntese: fusão Adams para a casca IrOₓ, seguida por deposição redutora de Ru.
[CS]★★ - Condições: recozer a 400–500 °C (muito alto leva Ru para a casca, muito baixo dá ordenamento insuficiente).
[EXP]★ - Validação: RDE para η₁₀ e inclinação de Tafel; ICP-MS para monitoramento de dissolução de Ru / Ir; ADT de 30.000 ciclos.
[CS]★★★
- Composição: Ru@IrOₓ núcleo-casca (núcleo Ru de alta atividade, casca IrOₓ resistente à dissolução).
Página inicial do projeto
- GitHub: https://github.com/ANDYPENG09/catalyst-design-skill — fonte, atualizações e rastreador de issues.
- Skill complementar: https://github.com/ANDYPENG09/catalyst-search-skill — busca de literatura em catálise.
催化剂设计指导
何时使用
- 用户咨询:催化剂怎么设计、选什么组分、怎么优化性能、合成路线建议、催化剂配方、电催化剂设计、合成条件怎么选等。
- 典型输入:设计目标(反应类型 + 材料体系 / 性能诉求)。可选:catalyst-search 的文献检索结果。
- 覆盖反应:HER、OER、ORR、PEMWE、全解水、光催化、塑料升级回收等。
何时不使用
- 纯文献检索任务 —— 用
catalyst-search,本技能不重复检索。 - 非催化领域的材料设计(如电池正极、半导体器件)—— 不适用。
- 仅需查一个具体 DOI 或论文全文 —— 直接用 WebSearch / WebFetch。
前置条件
- 本技能自带知识库(
references/)与模板(templates/),无需外部依赖即可运行。 - 可选:当 WebSearch / WebFetch 可用时,可补查特定规律的出处(非必需)。
输入接口
- 必填:设计目标,含反应类型 + 材料体系或性能诉求。
- 可选:
catalyst-search的结构化文献输出,即literature_matrix.md格式的文献矩阵表 + 支撑结论 + 验证建议。- 提供了文献 —— 结合文献中的具体体系与指标,给出针对性建议并标注文献支撑。
- 未提供文献 —— 基于内置设计方法论(见
references/design_methodology.md)给出通用建议。
设计方法论体系(分层、多来源、可追溯、可演进)
方法论持续融合多来源证据,按四层体系组织,并可随新增文献动态更新。
- 完整分层知识库:
references/design_methodology.md(每条带来源标签 + 置信度 + 更新日期)。 - 动态更新机制:
references/methodology_update_protocol.md。 - 可追溯条目台账:
references/methodology_registry.md(编号 → 出处 / DOI 逐级溯源)。
四层体系
- L1 基础理论层:构效关系、d 带中心、Sabatier 原理、反应机理分型(AEM / LOM;Volmer–Heyrovsky)、活性–稳定性权衡、缺陷即活性、双功能协同。
- L2 方法工具层:合成方法库(SEA、低熔点掺杂、配体锚定、单源热解、Joule heating、模板、晶界工程等);表征与计算工具(XRD、STEM、XPS、EXAFS、DFT、ML);结构设计手段(尺寸、有序化、核壳、载体、单/双原子)。
- L3 技术参数层:退火温度(450–1150 °C)、降温速率(慢冷 ≤ 2 °C/min)、气氛、粒径、掺杂量、组分配比、后处理。
- L4 实践验证层:RDE → MEA 分级评测、相关标准(TCASMES 400-2024、T/CRES 0030-2025)、各体系性能基准、有序度 / 稳定性 / 放大验证。
来源标签(可追溯性)
[CS] catalyst-search 检索文献(含 DOI) · [AI] 用户经 AI / skill 获取 · [EXT] 外部渠道(会议、专利、标准、内部数据) · [EXP] 经验推测(待验证)。置信度:★–★★★。
生成建议时须带出所引条目的来源标签,区分"文献已证实"与"经验推测"。
工作流
- 解析输入。提取设计目标(反应类型 / 体系 / 性能),并收集多来源证据——catalyst-search 文献矩阵
[CS]、用户经 AI / skill 提供的资料[AI]、外部渠道[EXT]。输入不完整(缺反应类型或材料体系)时,先向用户澄清,不臆测。 - 按四层匹配规律。目标映射到 L1 理论(选机理方向)→ L2 方法工具(选合成 / 表征手段)→ L3 参数(定参数窗口)→ L4 验证(定评测路径)。
- 生成建议。输出组分选择 + 结构设计 + 合成策略 + 条件优化 + 验证建议。每条引用注明来源标签(及 DOI)与置信度,区分"文献已证实"与"经验推测"。
- 动态回填(演进,需显式启用)。仅当用户明确要求更新知识库时(例如"更新你的方法论 / 记住这条"),才按
references/methodology_update_protocol.md校验后回填本技能自身的references/design_methodology.md与references/methodology_registry.md(含来源、DOI、置信、状态)。否则保持内置方法论只读,不修改任何技能文件。证据不足(仅[EXP])的方向,主动建议调用 catalyst-search 补检以升级为[CS]。 - 输出。按
templates/design_proposal.md输出设计建议书,引用采用 GB/T 7714(格式见 catalyst-search 的templates/citation_gb7714.md,本技能自带同名模板亦可)。
输出接口
- 设计建议书(组分 / 结构 / 合成 / 条件 / 验证),格式见
templates/design_proposal.md。 - 若引用文献,给出 GB/T 7714 引用,并标明"文献支撑"或"经验推测"。
与其他能力分工
- 文献检索由
catalyst-search负责;本技能不重复检索,仅消费其输出或基于内置知识给建议。 - 如需补查特定设计规律的出处,可用 WebSearch / WebFetch(可选,非必需)。
注意事项
- 建议须有据(内置方法论或所提供文献),不凭空断言。
- 明确区分"文献已证实"与"经验推测"。
- 设计建议须附带可执行的验证路径(表征 / 测试),便于用户复核。
- 安全与权限:默认情况下本技能仅读取自带
references/、templates/;不执行系统命令,除可选的 WebSearch / WebFetch 外不发起网络请求,不收集或外传用户数据。可选的自更新:工作流第 4 步"动态回填"可写入本技能自身的references/design_methodology.md与references/methodology_registry.md以演进知识库——但仅在您显式启用时(例如"更新你的方法论")才会发生,且绝不会写入您自己的文件或项目目录。
示例
- 输入:设计一个酸性 OER 催化剂,要求 η₁₀ < 200 mV、稳定 > 500 h。
- 输出:
- 组分:Ru@IrOₓ 核壳(Ru 核活性高、IrOₓ 壳抗溶)。
[CS]★★★ - 结构:核壳界面电荷重分布,优化 Ru 的含氧中间体吸附。
[CS]★★★ - 合成:Adams Fusion 制 IrOₓ 壳 + 还原沉积 Ru 核。
[CS]★★ - 条件:退火 400–500 °C(过高致 Ru 溶入壳,过低有序度不足)。
[EXP]★ - 验证:RDE 测 η₁₀ / Tafel;ICP-MS 监测 Ru / Ir 溶解;30k 圈 ADT。
[CS]★★★
- 组分:Ru@IrOₓ 核壳(Ru 核活性高、IrOₓ 壳抗溶)。
项目主页
- GitHub:https://github.com/ANDYPENG09/catalyst-design-skill —— 源码、更新与 Issue 反馈。
- 配套技能:https://github.com/ANDYPENG09/catalyst-search-skill —— 催化文献检索。