Texto pronto à primeira
Reveja estrutura, tom e formato dos seus artigos
Descrição
Os artigos para a secção de teoria dos jornais são frequentemente rejeitados. O problema nem sempre está no conteúdo, mas na estrutura, no tom e nas regras de formatação. Texto pronto à primeira resolve precisamente esse problema — analisa os códigos editoriais e recria com precisão o tipo de artigo que os editores procuram.
Habilidades relacionadas
Ver tudo
Ajuste ao Periódico · Assessor
Rejeitado? Nem sempre é má escrita, é não ter escrito ao estilo do periódico. O «Ajuste ao Periódico» não exalta o prestígio do periódico, faz apenas uma coisa: analisa amostras reais do periódico-alvo, mostra-lhe as suas preferências de escrita e ajuda-o a modificar o seu artigo parágrafo por parágrafo para se adequar a ele. 🎯 Como ajuda Dê um periódico-alvo → Extrai preferências reais em seis dimensões: tema, estrutura, teoria, método, linguagem e argumentação → Diagnostica onde o seu artigo precisa de melhorias → Fornece reescritas aplicáveis (2-3 versões para título/resumo/introdução/conclusão). ✨ Porquê confiar • Cada preferência é classificada com nível de evidência: explícito no site oficial (A), inferido de amostras (B), suposição cautelosa (C). Se for suposição, é dito. • Verificação cruzada: para cada característica, pergunta se outras revistas do mesmo tipo também a têm, mantendo apenas os verdadeiros diferenciais. • Sem falsificações: não inventa fator de impacto, taxa de aceitação, nem promete aceitação. Se faltam dados, reduz a confiança. • Inclui um «cartão de dicas de estilo do periódico» que pode copiar e colar em qualquer modelo de IA para escrever imediatamente ao estilo do periódico. 💬 Como utilizá-lo · «Analise os temas e estilos dos últimos três anos do Journal XX» · «Quero submeter este artigo à Review XX, faça um diagnóstico de adequação» · «Reescreva o meu resumo para se parecer mais com o Research XX» · «Qual é o comprimento típico dos títulos do XX?» (pergunta curta, resposta imediata) 👥 Para quem: estudantes de pós-graduação, jovens investigadores, autores que querem autoavaliar antes de submeter. ⚠️ Limitações: faz análise de «estilo observável», não equivale à opinião real dos editores nem é garantia de aceitação; questões de tema transversal, polimento de título ou escrita de secções serão reencaminhadas para ferramentas mais adequadas.
Investigação学术论文全流程撰写系统 v4.1（五源×AFP 3.1）
Sistema completo de escrita de artigos académicos que integra o modelo 五源 e a arquitetura de três camadas do AFP 3.1. Outras IAs ajudam-no a 'escrever' o artigo; este sistema ajuda-o a 'tapar' todos os buracos que levam à rejeição — de uma ideia vaga a um pacote de submissão completo, corre todos os sete módulos de uma vez, com portão anti-alucinação + continuação por código de arquivo + controlo de quatro núcleos. 【Valor em 10 segundos】Uma ideia em uma frase → pacote completo de artigo submetível, com literatura real obrigatória, cada citação verificável, e continuação de ponto de interrupção entre sessões. 【Palavras de ativação】Escrever artigo / Revisão de literatura / Desenho de métodos de pesquisa / Como escrever a discussão / Polimento de artigo / Resumo e palavras-chave / Pacote de submissão 【Sete módulos, todos com instruções executáveis completas】 Fase 1 Escolha do tema e introdução → Fase 2 Revisão de literatura → Fase 3 Desenho de métodos de pesquisa → Fase 4 Discussão → Fase 5 Conclusão → Fase 6 Resumo e palavras-chave → Fase 7 Integração completa e pacote de submissão. A Fase 0 tem rotas de entrada A–G correspondentes aos sete módulos, e também uma opção R para restaurar o progresso anterior usando código de arquivo/documento de arquivo. 【Atualizações v4.1】 1. Portão de cadeia de evidências (restrição rígida): sistema de registo de materiais (números M1/M2) + quatro elementos de citação (autor/ano/título/localizador verificável) + marcação a três cores (✅ alimentado pelo utilizador / ⚠️ a verificar / 🚫 proibido de aparecer). Se a biblioteca de materiais estiver vazia, apenas gera esqueleto e expressões de pesquisa, recusando gerar texto com citações; é proibido gerar referências de memória, inventar volumes, números e páginas. 2. Protocolo de código de arquivo: no final de cada módulo, emite um código de arquivo estruturado, que pode ser guardado como documento YouMind; na próxima sessão, use a referência @ para continuar, sem pedir novamente informações já bloqueadas. 3. Avaliação reproduzível: o núcleo C ancora em padrões comportamentais de 4/6/8/10 pontos em todas as dimensões e inclui justificação; o mecanismo de catraca só aumenta nas iterações, nunca diminui. 4. Biblioteca de configuração de quatro disciplinas (1A Humanidades e Artes / 1B Ciências Sociais / 2A Ciências e Engenharia / 2B Agricultura, Medicina e Vida), alterna automaticamente entre bibliotecas teóricas, caixas de ferramentas de métodos e normas disciplinares; a classe 2B é submetida a revisão ética três vezes nas Fases 0/3/7. 5. Divisão de três paradigmas (quantitativo / qualitativo / especulativo): a estratégia narrativa da revisão de literatura e o desenho de métodos de pesquisa seguem caminhos diferentes. 6. Lista anti-clichés e proibições: discussão com 'tempo e energia limitados', 'a investigação futura é necessária', introdução de novos dados/novas referências na conclusão, ou resumo com conclusões não suportadas pelo corpo de texto — tudo é rejeitado diretamente pelo núcleo B. 7. Adaptativo: perfil do utilizador (iniciante / intermédio / experiente) + tipo de artigo (revista / dissertação / conferência / curso) + modo de avanço (padrão / rápido / lento) + isolamento de múltiplas tarefas. 8. Pacote de submissão e conformidade: sete verificações de consistência, seis elos da cadeia lógica, formatação de referências (GB/T 7714 / APA 7 / Vancouver / IEEE), número de aprovação ética, declaração de disponibilidade de dados, minuta de declaração de divulgação de uso de IA generativa, minuta de Cover Letter. 【Como usar】 Diga ao sistema: área disciplinar + revista alvo/tipo de artigo/número de palavras + em que fase está atualmente. O sistema avança por módulos; após cada módulo, entrega o capítulo, relatório de revisão, cartão de avaliação e código de arquivo, e espera pela sua confirmação antes de continuar. 【Limites de responsabilidade】 O sistema é responsável pelas fontes 1–4 (estrutura, organização de materiais, estilo, integração); a fonte 5, calibração manual, é da sua responsabilidade: julgamento académico, verificação de factos, decisão de inovação. Todas as citações e dados marcados com ⚠️ devem ser verificados por si antes da submissão; esta skill não garante qualquer aceitação ou aprovação.
Criar Livro Didático
Transforme exercícios, respostas, anotações de aula e materiais dispersos num livro didático complementar estruturado e pronto para publicação. Este não é um "AI que organiza documentos". É um fluxo de trabalho editorial de cinco etapas: inventário de materiais e leitura de múltiplas fontes → análise do formato do livro alvo → integração de conteúdo e design estrutural → redação do corpo em capítulos → verificação de qualidade e entrega do livro completo. Cada etapa envolve julgamento profissional, não uma geração única com um prompt. Capacidades principais: • Fusão de materiais de múltiplas fontes: extrai exercícios, respostas, pontos de conhecimento e secções pedagógicas de PDFs, imagens e documentos, identifica as relações entre eles (qual é a pergunta, qual é a resposta, qual é o estilo de referência) e reorganiza tudo num livro completo. • Internalização do formato de material didático: incorpora a lógica de organização típica de materiais didáticos — resumo de pontos de conhecimento → explicação de exemplos típicos → exercícios por níveis → respostas e explicações detalhadas → análise de erros/reflexão/resumo/sugestões/múltiplas soluções → revisão cíclica. • Correção de fórmulas: as fórmulas matemáticas extraídas de PDFs aparecem ilegíveis; a competência infere a expressão original a partir do contexto e reescreve-a em LaTeX padrão — um dos passos mais difíceis na publicação de materiais didáticos. • Correspondência e combinação de perguntas e respostas: associa automaticamente exercícios e respostas dispersos em diferentes ficheiros, suportando dois formatos de organização: integração de explicação e prática, ou separação de perguntas e respostas. • Estrutura de nível editorial: o resultado inclui página de título, prefácio, índice, corpo em capítulos (pontos de conhecimento + exercícios + explicações detalhadas + secções pedagógicas) e posfácio. Cenários de aplicação: - Professores de matemática do ensino básico que organizam anos de exercícios e anotações num manual formal. - Autores/editores de materiais didáticos que integram rapidamente materiais dispersos num manuscrito. - Centros de formação que atualizam apostilas internas para publicações padronizadas. Carregue os seus materiais, diga-nos o objetivo do livro e deixe o resto connosco. O resultado é um manuscrito de alta qualidade em Markdown, com prefácio, índice, conteúdo por capítulos e explicações detalhadas.
Texto pronto à primeira
Reveja estrutura, tom e formato dos seus artigos
Descrição
Os artigos para a secção de teoria dos jornais são frequentemente rejeitados. O problema nem sempre está no conteúdo, mas na estrutura, no tom e nas regras de formatação. Texto pronto à primeira resolve precisamente esse problema — analisa os códigos editoriais e recria com precisão o tipo de artigo que os editores procuram.
Habilidades relacionadas
Ver tudoAjuste ao Periódico · Assessor
Rejeitado? Nem sempre é má escrita, é não ter escrito ao estilo do periódico. O «Ajuste ao Periódico» não exalta o prestígio do periódico, faz apenas uma coisa: analisa amostras reais do periódico-alvo, mostra-lhe as suas preferências de escrita e ajuda-o a modificar o seu artigo parágrafo por parágrafo para se adequar a ele. 🎯 Como ajuda Dê um periódico-alvo → Extrai preferências reais em seis dimensões: tema, estrutura, teoria, método, linguagem e argumentação → Diagnostica onde o seu artigo precisa de melhorias → Fornece reescritas aplicáveis (2-3 versões para título/resumo/introdução/conclusão). ✨ Porquê confiar • Cada preferência é classificada com nível de evidência: explícito no site oficial (A), inferido de amostras (B), suposição cautelosa (C). Se for suposição, é dito. • Verificação cruzada: para cada característica, pergunta se outras revistas do mesmo tipo também a têm, mantendo apenas os verdadeiros diferenciais. • Sem falsificações: não inventa fator de impacto, taxa de aceitação, nem promete aceitação. Se faltam dados, reduz a confiança. • Inclui um «cartão de dicas de estilo do periódico» que pode copiar e colar em qualquer modelo de IA para escrever imediatamente ao estilo do periódico. 💬 Como utilizá-lo · «Analise os temas e estilos dos últimos três anos do Journal XX» · «Quero submeter este artigo à Review XX, faça um diagnóstico de adequação» · «Reescreva o meu resumo para se parecer mais com o Research XX» · «Qual é o comprimento típico dos títulos do XX?» (pergunta curta, resposta imediata) 👥 Para quem: estudantes de pós-graduação, jovens investigadores, autores que querem autoavaliar antes de submeter. ⚠️ Limitações: faz análise de «estilo observável», não equivale à opinião real dos editores nem é garantia de aceitação; questões de tema transversal, polimento de título ou escrita de secções serão reencaminhadas para ferramentas mais adequadas.
Investigação学术论文全流程撰写系统 v4.1（五源×AFP 3.1）
Sistema completo de escrita de artigos académicos que integra o modelo 五源 e a arquitetura de três camadas do AFP 3.1. Outras IAs ajudam-no a 'escrever' o artigo; este sistema ajuda-o a 'tapar' todos os buracos que levam à rejeição — de uma ideia vaga a um pacote de submissão completo, corre todos os sete módulos de uma vez, com portão anti-alucinação + continuação por código de arquivo + controlo de quatro núcleos. 【Valor em 10 segundos】Uma ideia em uma frase → pacote completo de artigo submetível, com literatura real obrigatória, cada citação verificável, e continuação de ponto de interrupção entre sessões. 【Palavras de ativação】Escrever artigo / Revisão de literatura / Desenho de métodos de pesquisa / Como escrever a discussão / Polimento de artigo / Resumo e palavras-chave / Pacote de submissão 【Sete módulos, todos com instruções executáveis completas】 Fase 1 Escolha do tema e introdução → Fase 2 Revisão de literatura → Fase 3 Desenho de métodos de pesquisa → Fase 4 Discussão → Fase 5 Conclusão → Fase 6 Resumo e palavras-chave → Fase 7 Integração completa e pacote de submissão. A Fase 0 tem rotas de entrada A–G correspondentes aos sete módulos, e também uma opção R para restaurar o progresso anterior usando código de arquivo/documento de arquivo. 【Atualizações v4.1】 1. Portão de cadeia de evidências (restrição rígida): sistema de registo de materiais (números M1/M2) + quatro elementos de citação (autor/ano/título/localizador verificável) + marcação a três cores (✅ alimentado pelo utilizador / ⚠️ a verificar / 🚫 proibido de aparecer). Se a biblioteca de materiais estiver vazia, apenas gera esqueleto e expressões de pesquisa, recusando gerar texto com citações; é proibido gerar referências de memória, inventar volumes, números e páginas. 2. Protocolo de código de arquivo: no final de cada módulo, emite um código de arquivo estruturado, que pode ser guardado como documento YouMind; na próxima sessão, use a referência @ para continuar, sem pedir novamente informações já bloqueadas. 3. Avaliação reproduzível: o núcleo C ancora em padrões comportamentais de 4/6/8/10 pontos em todas as dimensões e inclui justificação; o mecanismo de catraca só aumenta nas iterações, nunca diminui. 4. Biblioteca de configuração de quatro disciplinas (1A Humanidades e Artes / 1B Ciências Sociais / 2A Ciências e Engenharia / 2B Agricultura, Medicina e Vida), alterna automaticamente entre bibliotecas teóricas, caixas de ferramentas de métodos e normas disciplinares; a classe 2B é submetida a revisão ética três vezes nas Fases 0/3/7. 5. Divisão de três paradigmas (quantitativo / qualitativo / especulativo): a estratégia narrativa da revisão de literatura e o desenho de métodos de pesquisa seguem caminhos diferentes. 6. Lista anti-clichés e proibições: discussão com 'tempo e energia limitados', 'a investigação futura é necessária', introdução de novos dados/novas referências na conclusão, ou resumo com conclusões não suportadas pelo corpo de texto — tudo é rejeitado diretamente pelo núcleo B. 7. Adaptativo: perfil do utilizador (iniciante / intermédio / experiente) + tipo de artigo (revista / dissertação / conferência / curso) + modo de avanço (padrão / rápido / lento) + isolamento de múltiplas tarefas. 8. Pacote de submissão e conformidade: sete verificações de consistência, seis elos da cadeia lógica, formatação de referências (GB/T 7714 / APA 7 / Vancouver / IEEE), número de aprovação ética, declaração de disponibilidade de dados, minuta de declaração de divulgação de uso de IA generativa, minuta de Cover Letter. 【Como usar】 Diga ao sistema: área disciplinar + revista alvo/tipo de artigo/número de palavras + em que fase está atualmente. O sistema avança por módulos; após cada módulo, entrega o capítulo, relatório de revisão, cartão de avaliação e código de arquivo, e espera pela sua confirmação antes de continuar. 【Limites de responsabilidade】 O sistema é responsável pelas fontes 1–4 (estrutura, organização de materiais, estilo, integração); a fonte 5, calibração manual, é da sua responsabilidade: julgamento académico, verificação de factos, decisão de inovação. Todas as citações e dados marcados com ⚠️ devem ser verificados por si antes da submissão; esta skill não garante qualquer aceitação ou aprovação.
Criar Livro Didático
Transforme exercícios, respostas, anotações de aula e materiais dispersos num livro didático complementar estruturado e pronto para publicação. Este não é um "AI que organiza documentos". É um fluxo de trabalho editorial de cinco etapas: inventário de materiais e leitura de múltiplas fontes → análise do formato do livro alvo → integração de conteúdo e design estrutural → redação do corpo em capítulos → verificação de qualidade e entrega do livro completo. Cada etapa envolve julgamento profissional, não uma geração única com um prompt. Capacidades principais: • Fusão de materiais de múltiplas fontes: extrai exercícios, respostas, pontos de conhecimento e secções pedagógicas de PDFs, imagens e documentos, identifica as relações entre eles (qual é a pergunta, qual é a resposta, qual é o estilo de referência) e reorganiza tudo num livro completo. • Internalização do formato de material didático: incorpora a lógica de organização típica de materiais didáticos — resumo de pontos de conhecimento → explicação de exemplos típicos → exercícios por níveis → respostas e explicações detalhadas → análise de erros/reflexão/resumo/sugestões/múltiplas soluções → revisão cíclica. • Correção de fórmulas: as fórmulas matemáticas extraídas de PDFs aparecem ilegíveis; a competência infere a expressão original a partir do contexto e reescreve-a em LaTeX padrão — um dos passos mais difíceis na publicação de materiais didáticos. • Correspondência e combinação de perguntas e respostas: associa automaticamente exercícios e respostas dispersos em diferentes ficheiros, suportando dois formatos de organização: integração de explicação e prática, ou separação de perguntas e respostas. • Estrutura de nível editorial: o resultado inclui página de título, prefácio, índice, corpo em capítulos (pontos de conhecimento + exercícios + explicações detalhadas + secções pedagógicas) e posfácio. Cenários de aplicação: - Professores de matemática do ensino básico que organizam anos de exercícios e anotações num manual formal. - Autores/editores de materiais didáticos que integram rapidamente materiais dispersos num manuscrito. - Centros de formação que atualizam apostilas internas para publicações padronizadas. Carregue os seus materiais, diga-nos o objetivo do livro e deixe o resto connosco. O resultado é um manuscrito de alta qualidade em Markdown, com prefácio, índice, conteúdo por capítulos e explicações detalhadas.
Encontra a tua próxima habilidade favorita
Explora mais habilidades de IA selecionadas para pesquisa, criação e trabalho do dia a dia.