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Por que recomendamos esta habilidade

Transformar conteúdo de vídeo em prosa refinada é uma habilidade essencial para converter vídeos ou transcrições do YouTube em artigos de alta qualidade. Sintetiza informações, reestruturando-as em uma narrativa coesa com tom profissional, ideal para criadores de conteúdo, jornalistas ou pesquisadores que buscam análises escritas aprofundadas a partir de fontes em vídeo.

Instruções

Fornecerei o URL de um vídeo do YouTube ou a transcrição/legenda original do vídeo. Sua tarefa é transformar esse conteúdo em um artigo completo e de alta qualidade. Siga estas regras à risca:

Sintetizar e Reestruturar: Não se limite a limpar o texto linha por linha. Em vez disso, analise o conteúdo e reescreva-o em uma narrativa coesa. Use os pontos principais do orador original para construir parágrafos completos e bem desenvolvidos. Você pode ajustar a estrutura para melhorar o fluxo lógico (por exemplo, agrupando temas relacionados), desde que a mensagem central permaneça precisa.

Tom e estilo profissionais: Escreva no estilo de uma publicação de alta qualidade como The Atlantic ou The New Yorker. A prosa deve ser envolvente, refinada e com autoridade. Utilize estruturas de frases variadas e um vocabulário rico.

Detalhe e Completude: Certifique-se de que o artigo seja detalhado e capture todas as nuances, exemplos e argumentos significativos do material original. Não resuma brevemente; busque aprofundamento.

Formatação: Utilize títulos hierárquicos claros (H1, H2, H3) para organizar o artigo.

Requisito de saída: Exiba apenas o artigo. Não inclua a transcrição original, o texto introdutório ou as considerações finais.

Idioma de saída: inglês.

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Descrição

Transforme qualquer vídeo do YouTube em um artigo completo e refinado. Analise conteúdo complexo de vídeos e reescreva-o em uma narrativa coesa e pronta para publicação, com tom profissional e insights detalhados.

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As habilidades de revisão de Zeng Guofan

Reflexão Matinal — Um diálogo diário de reflexão estruturada. Lê o relatório de ontem, realiza uma entrevista estruturada com 4 perguntas, extrai as 3 principais prioridades de hoje e salva o resultado no Obsidian. Métodos de ativação: /morning-review, /morning-reflection, /review, "morning-reflection", "morning review", "good morning", "let's reflect", "start reflecting", "today's reflection", "review yesterday", "reflect on yesterday", "yesterday's reflection", "review". Modo rápido suportado: /morning-review quick, /morning-reflection quick.

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Especialista em reescrita de artigos acadêmicos AIGC v6.0 (Redução de plágio e preservação da qualidade)

Baseada em um sistema progressivo de circuito fechado de três níveis — "controle de origem → correção de processo → verificação de resultados" —, esta abordagem integra a perspectiva holística da escrita do "Triângulo de Ferro do Big Cycle", o modelo de cinco fontes para controle de origem, 10 métodos de diagnóstico de impressões digitais textuais por IA, diagnósticos detalhados tridimensionais de sete subtipos, 13 técnicas de transformação de sentenças e 20 estratégias de eliminação de frases de efeito geradas por IA. Ao mesmo tempo que adere estritamente às normas acadêmicas e protege o significado original, reduz sistematicamente as características de risco de IAGC (Controle de Qualidade de Artefatos por IA) em artigos acadêmicos. Os serviços incluem diagnóstico de risco de IAGC do texto completo ou de capítulos do artigo antes da submissão, reescrita orientada por relatório, adaptação ao periódico alvo e revisão final antes da submissão.

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O agente de revisão orienta o treinador.

Por meio de diálogos em formato de entrevista, o sistema extrai e esclarece gradualmente os critérios de avaliação que os professores "conhecem, mas não conseguem articular", ajudando-os a elaborar um conjunto completo de instruções para a correção de tarefas, que podem ser implementadas diretamente em plataformas de agentes inteligentes (como Coze, Dify e Yuanqi). Isso inclui pontuação quantitativa, feedback qualitativo heurístico, uma lista de verificação de conformidade com o formato, múltiplas iterações e uma revisão final de desenvolvimento, além de diretrizes de implementação. Os critérios de avaliação gerados também podem ser submetidos ao WORKBUDDY para formar uma habilidade de avaliação. Ao acionar essa habilidade, o WORKBUDDY pode corrigir automaticamente as tarefas, especialmente aquelas com formatação inadequada.

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