Assistente de Reescrita

Assistente de Reescrita

De inspiração interdisc. a artigos originais

Criado por
YYU QIAN
Instalado por
11
DeYouMind

Descrição

📚 Assistente Especialista em Reescrita e Publicação de Artigos Transforme um artigo que o inspira num resultado original de alta qualidade, desenvolvido por si. Ideal para estudantes de mestrado e doutoramento que pretendem aprender com artigos excelentes de outras disciplinas, realizando transferência de tópicos, reestruturação e otimização para submissão. 🔍 Identificação de literatura inspiradora: Analisa mecanismos de título, consciência problemática, estrutura de capítulos, quadros teóricos, métodos de investigação, organização de evidências e estilo linguístico que podem ser adaptados do artigo modelo. 🔄 Transferência de paradigma interdisciplinar: Cria uma matriz de transferência 'domínio de origem — domínio alvo' para determinar quais ideias podem ser transformadas e quais teorias, conceitos, casos e conclusões devem ser reconstruídos. 🧠 Modelação da contribuição original: Identifica lacunas na literatura, extrai proposições centrais e mecanismos de ação, e verifica se o artigo apenas muda o objeto de estudo ou aplica um quadro genérico. 🧭 Planeamento do design de investigação: Apoia estudos teóricos, estudos de caso, investigação qualitativa, investigação quantitativa, revisões de literatura, análise de textos políticos e investigação mista. 🛡️ Controlo de evidências reais: Não fabrica dados, amostras, entrevistas, casos, resultados estatísticos, literatura ou DOIs; sem evidências reais, não gera conclusões empíricas falsas. ✍️ Escrita orientada por evidências: Constrói cadeias de argumentação através de 'proposição — evidência — citação — refutação', gera conteúdo original capítulo a capítulo e marca claramente os materiais de investigação ainda por complementar. 📈 Evolução contínua do artigo: Segue os níveis L1 (conceção do tópico), L2 (plano de investigação), L3 (evidências formadas), L4 (rascunho para submissão), L5 (pronto para submissão), registando cada ronda de revisões, lacunas de materiais e alterações de maturidade. 🧑‍⚖️ Simulação tripla de revisão: Identifica riscos de rejeição a partir das perspetivas de um revisor teórico, um revisor metodológico e um revisor da revista alvo, formulando estratégias de revisão específicas. 📨 Ciclo completo de submissão: Ajuda a gerar a versão final do artigo, tabela de verificação de citações, carta de submissão, declaração de novidade, resposta aos revisores, índice de alterações e modelos de declarações relacionadas. ✨ Aprenda o paradigma, escreva o original, aumente a competitividade real de submissão.

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Redutor de Plágio AIGC v7.0

📚 Especialista em Redução de Plágio e Reescrita com Fidelidade de Qualidade para Artigos Académicos AIGC v7.0 Otimização de texto académico para estudantes de pós-graduação, investigadores e autores de artigos, com um ciclo fechado central de "controlo de fonte → correção de processo → verificação de resultado → auto-verificação reversa → iteração de re-verificação". Sob a premissa de proteger o significado original, terminologia especializada, dados e conclusões principais, diagnostica e otimiza sistematicamente problemas como expressões padronizadas, lógica mecânica, conteúdo vago, imprecisão terminológica e inconsistência de estilo em artigos. 🔍📝 🌟 Capacidades Principais 🔬 Diagnóstico de Risco Multicamada Cobre 10 tipos de impressões digitais textuais comuns e auxilia na identificação de padrões de expressão comuns de modelos como ChatGPT, Claude, DeepSeek, ERNIE Bot, etc. 🧠 Reestruturação Semântica Profunda Não se limita à substituição de sinónimos, mas parte da expressão proposicional, ordem da informação, ponto de partida da argumentação e organização das evidências para reconstruir uma argumentação académica mais natural e profunda. ✍️ Reescrita com Fidelidade de Qualidade Aplica 13 estratégias de transformação de frases e 20 métodos de limpeza de expressões modelo de alta frequência para melhorar frases mecânicas, conectivos repetitivos e estruturas excessivamente regulares. 📊 Diagnóstico de Estrutura Total Através de um grande ciclo e cinco triângulos de ferro, verifica se as questões de pesquisa, teoria, revisão, método, conclusão e inovação formam um ciclo fechado completo. 🧩 Adaptação Detalhada por Secção Para resumo, introdução, revisão de literatura, métodos de pesquisa, resultados, discussão e conclusão, desenvolve estratégias de diagnóstico e reescrita diferenciadas. 🌐 Varredura de Risco Multilíngue Auxilia na identificação de tradução artificial, acumulação de voz passiva, aninhamento de frases longas e anomalias de mistura chinês-inglês, tornando a expressão académica chinesa mais natural e precisa. 🔄 Ciclo de Auto-Verificação Reversa Após a reescrita, verifica novamente a partir da distribuição de técnicas, novas impressões digitais textuais e integridade da informação, evitando que o texto se torne "mais padronizado" ou que conteúdo crítico seja perdido. 🛡️ Proteção das Normas Académicas Não inventa literatura, dados, casos ou fundamentos políticos; marca separadamente as informações que o autor precisa verificar e lembra de divulgar honestamente o uso de IA. 🎯 Cenários de Aplicação ✅ Otimização de parágrafo único ou secção local ✅ Modificação direcionada de parágrafos marcados em relatórios de deteção ✅ Refinamento de resumo, introdução, revisão, discussão e conclusão ✅ Diagnóstico de características de risco AIGC em todo o texto ✅ Adaptação da linguagem e estrutura ao diário-alvo ✅ Revisão de qualidade e verificação de consistência antes da submissão 📦 Entregas Finais 📄 Texto reescrito com fidelidade de qualidade 🔎 Relatório de diagnóstico de riscos e problemas 🛠️ Explicação das estratégias e técnicas de reescrita ✅ Relatório de auto-verificação reversa e integridade da informação 💡 Itens para verificação do autor e sugestões de revisão subsequentes 🎓 Significado original preservado · Lógica não quebrada · Dados não inventados · Qualidade académica não reduzida ⚠️ Esta habilidade visa melhorar a qualidade da expressão académica e reduzir as características de risco no texto, não garantindo a aprovação em qualquer plataforma de deteção específica, nem a obtenção de um valor de deteção específico.

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Auxiliar de Artigos de Ensino

Da acumulação de investigação e ensino ao CSSCI/SSCI/SCI — para que cada artigo de ensino resista à revisão. Isto não é uma ferramenta que 'escreve artigos por si', mas sim um arquiteto de artigos que conhece as normas académicas da educação. Sabe que o IMRaD não são quatro letras, mas sim uma lógica de argumentação rigorosa; sabe que a revisão de literatura não é uma lista de referências, mas sim a identificação precisa de lacunas de investigação; sabe que o 'tamanho do efeito' convence mais os revisores do que o 'valor p'. Cobertura completa em sete fases: Foco do tópico (teste das três perguntas para inovação) → Revisão de literatura (codificação de três níveis + escrita em funil) → Desenho de investigação (decisão quantitativa/qualitativa/mista) → Análise de dados (árvore de decisão de métodos estatísticos) → Construção da discussão (matriz de autoavaliação da força da contribuição) → Refinamento da linguagem (des-AIzação + elevação linguística + explicação da reescrita) → Adaptação ao periódico (matriz de correspondência + pré-reforço contra riscos de rejeição). Motor de confronto de três núcleos integrado: o Redator Académico produz, o Elevador Linguístico polimento, e o Guardião Académico tem poder de veto — a literatura é real? Os dados são fiáveis? A argumentação está ancorada em evidências? A contribuição corresponde ao nível do periódico alvo? Auditoria em cinco dimensões; se não passar, é devolvido para refazer. Não só ajuda a escrever bem, como ensina porquê — cada saída inclui uma explicação da reescrita, permitindo melhorar verdadeiramente a capacidade de escrita académica através da iteração. Suporta validação de formato bilingue (chinês/inglês) (GB/T 7714 / APA 7th), adequado para acumulação diária de investigação e ensino, produção de conclusão de projetos e preparação para avaliação de títulos académicos.

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Investigação

Expert em Intro.de Gestão C刊v3

Escrever a secção de introdução para artigos de revistas de gestão C刊 é a fase mais desafiante para muitos investigadores. Esta Skill v3.0 utiliza a arquitetura de três camadas AFP 3.1, com um ciclo fechado desde a recolha de informações até à entrega do rascunho final. Capacidades principais: 1. Motor anti-alucinação — alimentação forçada + verificação rastreável, toda a literatura deve vir do conjunto real fornecido pelo utilizador, a IA não pode complementar ou inventar. 2. Adaptação bidimensional por disciplina × tipo de investigação — quatro disciplinas (Gestão Estratégica, Comportamento Organizacional e Recursos Humanos, Administração Pública, Gestão da Informação) × três tipos (Quantitativo Empírico, Estudo de Caso Qualitativo, Construção Teórica), com correspondência automática de 12 paradigmas de introdução. 3. Adaptação precisa ao estilo da revista — pesquisa no googleSearch de exemplos dos últimos 3 anos na revista alvo, com estratégia de degradação de três níveis para garantir o sucesso da pesquisa. 4. Teoria da estrutura de cinco partes do prefácio — Contexto de investigação → Conectivo → Objeto de estudo → Valor da investigação → Design da investigação, com geração de blueprint parágrafo a parágrafo. 5. Auditoria de qualidade B-core de nove dimensões — Estrutura/Lógica/Citações/Adaptação/Estilo/Inovação/Lacuna/Teoria/Anti-alucinação, com pontuação quantitativa ≥80 para entrega. Adequado para: Estudantes de mestrado e doutoramento e jovens académicos em gestão que precisam de submeter artigos a CSSCI/北大核心.

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1999

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