Diagnóstico AntiIA Reescritura
Diagnóstico anti-AIGC y reescritura
Descripción
Asistente inteligente para reducir la tasa de AIGC en artículos académicos. ¿Tu artículo tiene un 80% de tasa de IA? ¿Modificarlo hasta colapsar o que siga en rojo? No te ayuda a cambiar al azar: te ayuda a diagnosticar primero, luego localizar y luego modificar paso a paso. Diagnóstico sistemático en tres dimensiones (perplejidad, burstiness, regularidad estructural), escanea y marca las ubicaciones de las huellas dactilares de IA dimensión por dimensión. Clasificación precisa de diez tipos de huellas, trece técnicas de reestructuración de oraciones y veinte frases de alta frecuencia de IA en lista negra descifradas una por una. Mapa de riesgos por sección, tratamiento diferenciado según el capítulo. Diagnóstico completo o paso a paso; modificación dimensión por dimensión para principiantes o simultánea para expertos. Admite pegar o cargar archivos, cualquier longitud y nivel. Genera un informe completo de diagnóstico y reescritura que se guarda automáticamente. No se trata de engañar al detector, sino de hacer que tu artículo suene como escrito por un investigador humano real con opiniones, juicios y estilo propio.
Habilidades relacionadas
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EscribirExperto en reducción AIGC v7.0
📚 Experto en reducción AIGC y reescritura fiel de calidad para artículos académicos v7.0 Habilidad de optimización de textos académicos diseñada para estudiantes de posgrado, investigadores y autores de artículos, con un ciclo central de 'control de origen → corrección de proceso → verificación de resultados → autoverificación inversa → revisión iterativa'. Bajo la premisa de proteger el significado original, la terminología especializada, los datos y las conclusiones clave, diagnostica y optimiza sistemáticamente problemas como expresiones de plantilla, lógica mecánica, contenido vago, terminología imprecisa y falta de coherencia de estilo en el artículo. 🔍📝 🌟 Capacidades principales 🔬 Diagnóstico de riesgos multi nivel: Cubre 10 tipos de huellas de texto genéricas y ayuda a identificar patrones de expresión comunes en modelos como ChatGPT, Claude, DeepSeek, Wenxin Yiyan, etc. 🧠 Reconstrucción semántica profunda: No se limita al reemplazo de sinónimos, sino que aborda la expresión de proposiciones, el orden de la información, los puntos de partida de la argumentación y la organización de las evidencias para reconstruir argumentos académicos más naturales y profundos. ✍️ Reescritura fiel de calidad: Utiliza una combinación de 13 estrategias de transformación de oraciones y 20 métodos de limpieza de expresiones de plantilla de alta frecuencia para mejorar oraciones mecánicas, conectores repetitivos y estructuras de expresión excesivamente rígidas. 📊 Diagnóstico de estructura completa: Mediante un gran ciclo y cinco triángulos de hierro, verifica si existe un ciclo cerrado completo entre la pregunta de investigación, la teoría, la revisión, el método, la conclusión y la innovación. 🧩 Adaptación detallada de secciones: Desarrolla estrategias de diagnóstico y reescritura diferenciadas para el resumen, la introducción, la revisión de la literatura, el método de investigación, los resultados, la discusión y las conclusiones. 🌐 Escaneo de riesgos interlingüísticos: Ayuda a identificar traducciones literales, acumulación de voz pasiva, anidamiento de oraciones largas y anomalías de mezcla chino-inglés, haciendo que la expresión académica en chino sea más natural y precisa. 🔄 Ciclo de autoverificación inversa: Una vez completada la reescritura, verifica nuevamente desde tres aspectos: distribución de técnicas, nuevas huellas de texto e integridad de la información, para evitar que 'cuanto más se reescribe, más parece una plantilla' o la pérdida de contenido clave. 🛡️ Protección de normas académicas: No inventa literatura, datos, casos ni fundamentos políticos; marca por separado la información que requiere verificación por parte del autor y recuerda divulgar honestamente el uso de IA. 🎯 Escenarios de aplicación ✅ Optimización de párrafos individuales o secciones locales ✅ Modificación dirigida de párrafos marcados en informes de detección ✅ Refinamiento de resumen, introducción, revisión, discusión y conclusiones ✅ Diagnóstico de características de riesgo AIGC en todo el texto ✅ Adaptación del lenguaje y la estructura a la revista objetivo ✅ Revisión de calidad y verificación de coherencia antes del envío 📦 Entrega final 📄 Texto reescrito con fidelidad de calidad 🔎 Informe de diagnóstico de riesgos y problemas 🛠️ Explicación de estrategias y técnicas de reescritura ✅ Informe de autoverificación inversa e integridad de la información 💡 Asuntos a verificar por el autor y sugerencias de modificación posteriores 🎓 Significado original sin distorsión · Lógica sin rupturas · Datos sin invención · Calidad académica sin disminución ⚠️ Esta habilidad tiene como objetivo mejorar la calidad de la expresión académica y reducir las características de riesgo en el texto, pero no garantiza pasar ninguna plataforma de detección específica ni alcanzar un valor de detección determinado.
Diagnóstico de tesis:5 fuentes
Antes de invertir decenas de horas en tu tesis, tómate diez minutos para hacer una revisión estructurada. 【Esta habilidad hace una sola cosa】 Diagnostica, no escribe por ti. Te dice si tu tema se sostiene, si tienes suficiente material, qué falta, dónde conseguirlo y en qué orden completarlo, y luego te entrega una lista de materiales a completar y una estrategia de búsqueda ejecutable. No escribirá tu introducción, revisión de literatura, métodos ni discusión. 【Cuatro pasos】 1. Diagnóstico de disciplina: Clasifica según 1A Humanidades y Artes / 1B Ciencias Sociales / 2A Ingeniería / 2B Agricultura, Medicina y Biología, y carga las reglas normativas correspondientes; para 2B se bloquea obligatoriamente la revisión ética. 2. Revisión del tema: Examina el tema desde las tres dimensiones: potencial, forma y palabras, para determinar si la unidad de investigación se puede operacionalizar, si la pregunta de investigación puede responderse y si el tema ya está sobreexplotado. 3. Revisión de materiales: Registra la literatura que tienes en una biblioteca de materiales M1/M2…, verifica cada entrada con los cuatro elementos (autor/año/título/localizador verificable) y calcula la cobertura real. 4. Lista de vacíos y estrategia de búsqueda: Especifica cuántos artículos de qué tipo faltan, qué evidencia falta, y proporciona una estrategia de búsqueda que se pueda pegar directamente en la base de datos (incluye combinación booleana de palabras clave, rango de tiempo y criterios de filtrado). 【Cuándo usarla】（disparadores） «Ayúdame a revisar mi propuesta», «¿Se puede hacer este tema?», «¿Tengo suficiente bibliografía?», «Me rechazaron la propuesta», «Quiero confirmar antes de escribir» — para estudiantes de posgrado que acaban de elegir su tema y aún no han empezado a escribir; para quienes recibieron su propuesta de vuelta sin saber qué falla; para quienes tienen una pila de bibliografía pero no están seguros de si es suficiente para comenzar; para quienes quieren confirmar si el tema vale la pena antes de invertir tiempo. 【Entregables】 Un documento de «Informe de revisión de propuesta» + una tarjeta de puntuación de preparación de las cinco fuentes (con criterios de evaluación conductuales para cada nivel, no una calificación vaga) + una lista de prioridades de materiales a completar + una estrategia de búsqueda + un código de archivo. El código de archivo es compatible con el «Sistema de redacción completa de artículos académicos v4.0», por lo que después de la revisión puedes pegarlo directamente para continuar sin tener que volver a explicar la disciplina, el tema o la revista. 【Lo que no hace】 No escribe el cuerpo del texto, no genera listas de referencias, no inventa autores, años, volúmenes, páginas ni DOI. Toda la literatura encontrada en línea se marca con ⚠️ pendiente de verificación; debes verificarla tú mismo antes de usarla. Esta habilidad no promete ningún resultado de aceptación o aprobación.
Reescritor anti-IA 2.0
Nota sobre los principios clave para reducir la detección de IA Principios de detección de los detectores de IA Las herramientas de detección de IA (como AIGC de CNKI, GPTZero, Originality.ai, etc.) basan su lógica de detección en las siguientes características estadísticas: 1. Perplejidad (Perplexity): El texto generado por IA tiene baja perplejidad porque elige la siguiente palabra con mayor probabilidad. La escritura humana elige palabras menos comunes pero más apropiadas, resultando en alta perplejidad. → Estrategia de reescritura: S4 Desestandarización léxica. 2. Burstiness: Las oraciones generadas por IA tienen una longitud muy uniforme, baja burstiness. La escritura humana tiene una longitud de oración variable, a veces muy corta, a veces muy larga, alta burstiness. → Estrategia de reescritura: S1 Inyección de variación en longitud de oraciones. 3. Densidad de palabras de transición: La IA depende excesivamente de palabras de transición explícitas ("además", "sin embargo", "por lo tanto", "en resumen"), con una densidad anormalmente alta. Los humanos usan más conexiones semánticas implícitas. → Estrategia de reescritura: S2 Eliminación de palabras de plantilla. 4. Estructura de plantilla: La IA tiende a usar estructura de tres partes (introducción-desarrollo-conclusión), elementos paralelos de igual longitud, y estructuras secuenciales como "primero-segundo-último". La estructura humana es más flexible y variada. → Estrategia de reescritura: S3 Ruptura de estructura. 5. Diversidad léxica (TTR): La IA tiene alta repetición de vocabulario en textos largos, TTR bajo. La escritura humana natural tiene un rango de vocabulario más amplio. → Estrategia de reescritura: S4 Desestandarización léxica. 6. Linealidad de la presentación de información: La IA tiende a presentar información en orden lógico de manera lineal, con densidad uniforme. Los humanos usan técnicas no lineales como flashbacks, interludios, saltos de contraste, etc. → Estrategia de reescritura: S6 Reorganización de densidad de información. Restricciones especiales para textos educativos La reducción de detección de IA en materiales educativos no puede ser tan informal como el contenido web general. Debe cumplir con: • Límite de rigor académico: No se pueden usar jergas de internet, expresiones demasiado coloquiales ni emojis. • Límite de precisión terminológica: Los términos técnicos de la disciplina deben conservarse en su forma original, no se pueden reemplazar por sinónimos inexactos. • Límite de integridad lógica: La lógica de relaciones causales, sistemas de clasificación y pasos de procedimiento no debe alterarse por la reescritura. • Límite de integridad de citas: Las referencias, regulaciones y números de estándar citados no deben ser modificados. • Límite de aplicabilidad educativa: El texto reescrito debe seguir siendo adecuado para la comprensión de los estudiantes y no sacrificar la legibilidad para reducir la detección.
Diagnóstico AntiIA Reescritura
Diagnóstico anti-AIGC y reescritura
Descripción
Asistente inteligente para reducir la tasa de AIGC en artículos académicos. ¿Tu artículo tiene un 80% de tasa de IA? ¿Modificarlo hasta colapsar o que siga en rojo? No te ayuda a cambiar al azar: te ayuda a diagnosticar primero, luego localizar y luego modificar paso a paso. Diagnóstico sistemático en tres dimensiones (perplejidad, burstiness, regularidad estructural), escanea y marca las ubicaciones de las huellas dactilares de IA dimensión por dimensión. Clasificación precisa de diez tipos de huellas, trece técnicas de reestructuración de oraciones y veinte frases de alta frecuencia de IA en lista negra descifradas una por una. Mapa de riesgos por sección, tratamiento diferenciado según el capítulo. Diagnóstico completo o paso a paso; modificación dimensión por dimensión para principiantes o simultánea para expertos. Admite pegar o cargar archivos, cualquier longitud y nivel. Genera un informe completo de diagnóstico y reescritura que se guarda automáticamente. No se trata de engañar al detector, sino de hacer que tu artículo suene como escrito por un investigador humano real con opiniones, juicios y estilo propio.
Habilidades relacionadas
Ver todoEscribirExperto en reducción AIGC v7.0
📚 Experto en reducción AIGC y reescritura fiel de calidad para artículos académicos v7.0 Habilidad de optimización de textos académicos diseñada para estudiantes de posgrado, investigadores y autores de artículos, con un ciclo central de 'control de origen → corrección de proceso → verificación de resultados → autoverificación inversa → revisión iterativa'. Bajo la premisa de proteger el significado original, la terminología especializada, los datos y las conclusiones clave, diagnostica y optimiza sistemáticamente problemas como expresiones de plantilla, lógica mecánica, contenido vago, terminología imprecisa y falta de coherencia de estilo en el artículo. 🔍📝 🌟 Capacidades principales 🔬 Diagnóstico de riesgos multi nivel: Cubre 10 tipos de huellas de texto genéricas y ayuda a identificar patrones de expresión comunes en modelos como ChatGPT, Claude, DeepSeek, Wenxin Yiyan, etc. 🧠 Reconstrucción semántica profunda: No se limita al reemplazo de sinónimos, sino que aborda la expresión de proposiciones, el orden de la información, los puntos de partida de la argumentación y la organización de las evidencias para reconstruir argumentos académicos más naturales y profundos. ✍️ Reescritura fiel de calidad: Utiliza una combinación de 13 estrategias de transformación de oraciones y 20 métodos de limpieza de expresiones de plantilla de alta frecuencia para mejorar oraciones mecánicas, conectores repetitivos y estructuras de expresión excesivamente rígidas. 📊 Diagnóstico de estructura completa: Mediante un gran ciclo y cinco triángulos de hierro, verifica si existe un ciclo cerrado completo entre la pregunta de investigación, la teoría, la revisión, el método, la conclusión y la innovación. 🧩 Adaptación detallada de secciones: Desarrolla estrategias de diagnóstico y reescritura diferenciadas para el resumen, la introducción, la revisión de la literatura, el método de investigación, los resultados, la discusión y las conclusiones. 🌐 Escaneo de riesgos interlingüísticos: Ayuda a identificar traducciones literales, acumulación de voz pasiva, anidamiento de oraciones largas y anomalías de mezcla chino-inglés, haciendo que la expresión académica en chino sea más natural y precisa. 🔄 Ciclo de autoverificación inversa: Una vez completada la reescritura, verifica nuevamente desde tres aspectos: distribución de técnicas, nuevas huellas de texto e integridad de la información, para evitar que 'cuanto más se reescribe, más parece una plantilla' o la pérdida de contenido clave. 🛡️ Protección de normas académicas: No inventa literatura, datos, casos ni fundamentos políticos; marca por separado la información que requiere verificación por parte del autor y recuerda divulgar honestamente el uso de IA. 🎯 Escenarios de aplicación ✅ Optimización de párrafos individuales o secciones locales ✅ Modificación dirigida de párrafos marcados en informes de detección ✅ Refinamiento de resumen, introducción, revisión, discusión y conclusiones ✅ Diagnóstico de características de riesgo AIGC en todo el texto ✅ Adaptación del lenguaje y la estructura a la revista objetivo ✅ Revisión de calidad y verificación de coherencia antes del envío 📦 Entrega final 📄 Texto reescrito con fidelidad de calidad 🔎 Informe de diagnóstico de riesgos y problemas 🛠️ Explicación de estrategias y técnicas de reescritura ✅ Informe de autoverificación inversa e integridad de la información 💡 Asuntos a verificar por el autor y sugerencias de modificación posteriores 🎓 Significado original sin distorsión · Lógica sin rupturas · Datos sin invención · Calidad académica sin disminución ⚠️ Esta habilidad tiene como objetivo mejorar la calidad de la expresión académica y reducir las características de riesgo en el texto, pero no garantiza pasar ninguna plataforma de detección específica ni alcanzar un valor de detección determinado.
Diagnóstico de tesis:5 fuentes
Antes de invertir decenas de horas en tu tesis, tómate diez minutos para hacer una revisión estructurada. 【Esta habilidad hace una sola cosa】 Diagnostica, no escribe por ti. Te dice si tu tema se sostiene, si tienes suficiente material, qué falta, dónde conseguirlo y en qué orden completarlo, y luego te entrega una lista de materiales a completar y una estrategia de búsqueda ejecutable. No escribirá tu introducción, revisión de literatura, métodos ni discusión. 【Cuatro pasos】 1. Diagnóstico de disciplina: Clasifica según 1A Humanidades y Artes / 1B Ciencias Sociales / 2A Ingeniería / 2B Agricultura, Medicina y Biología, y carga las reglas normativas correspondientes; para 2B se bloquea obligatoriamente la revisión ética. 2. Revisión del tema: Examina el tema desde las tres dimensiones: potencial, forma y palabras, para determinar si la unidad de investigación se puede operacionalizar, si la pregunta de investigación puede responderse y si el tema ya está sobreexplotado. 3. Revisión de materiales: Registra la literatura que tienes en una biblioteca de materiales M1/M2…, verifica cada entrada con los cuatro elementos (autor/año/título/localizador verificable) y calcula la cobertura real. 4. Lista de vacíos y estrategia de búsqueda: Especifica cuántos artículos de qué tipo faltan, qué evidencia falta, y proporciona una estrategia de búsqueda que se pueda pegar directamente en la base de datos (incluye combinación booleana de palabras clave, rango de tiempo y criterios de filtrado). 【Cuándo usarla】（disparadores） «Ayúdame a revisar mi propuesta», «¿Se puede hacer este tema?», «¿Tengo suficiente bibliografía?», «Me rechazaron la propuesta», «Quiero confirmar antes de escribir» — para estudiantes de posgrado que acaban de elegir su tema y aún no han empezado a escribir; para quienes recibieron su propuesta de vuelta sin saber qué falla; para quienes tienen una pila de bibliografía pero no están seguros de si es suficiente para comenzar; para quienes quieren confirmar si el tema vale la pena antes de invertir tiempo. 【Entregables】 Un documento de «Informe de revisión de propuesta» + una tarjeta de puntuación de preparación de las cinco fuentes (con criterios de evaluación conductuales para cada nivel, no una calificación vaga) + una lista de prioridades de materiales a completar + una estrategia de búsqueda + un código de archivo. El código de archivo es compatible con el «Sistema de redacción completa de artículos académicos v4.0», por lo que después de la revisión puedes pegarlo directamente para continuar sin tener que volver a explicar la disciplina, el tema o la revista. 【Lo que no hace】 No escribe el cuerpo del texto, no genera listas de referencias, no inventa autores, años, volúmenes, páginas ni DOI. Toda la literatura encontrada en línea se marca con ⚠️ pendiente de verificación; debes verificarla tú mismo antes de usarla. Esta habilidad no promete ningún resultado de aceptación o aprobación.
Reescritor anti-IA 2.0
Nota sobre los principios clave para reducir la detección de IA Principios de detección de los detectores de IA Las herramientas de detección de IA (como AIGC de CNKI, GPTZero, Originality.ai, etc.) basan su lógica de detección en las siguientes características estadísticas: 1. Perplejidad (Perplexity): El texto generado por IA tiene baja perplejidad porque elige la siguiente palabra con mayor probabilidad. La escritura humana elige palabras menos comunes pero más apropiadas, resultando en alta perplejidad. → Estrategia de reescritura: S4 Desestandarización léxica. 2. Burstiness: Las oraciones generadas por IA tienen una longitud muy uniforme, baja burstiness. La escritura humana tiene una longitud de oración variable, a veces muy corta, a veces muy larga, alta burstiness. → Estrategia de reescritura: S1 Inyección de variación en longitud de oraciones. 3. Densidad de palabras de transición: La IA depende excesivamente de palabras de transición explícitas ("además", "sin embargo", "por lo tanto", "en resumen"), con una densidad anormalmente alta. Los humanos usan más conexiones semánticas implícitas. → Estrategia de reescritura: S2 Eliminación de palabras de plantilla. 4. Estructura de plantilla: La IA tiende a usar estructura de tres partes (introducción-desarrollo-conclusión), elementos paralelos de igual longitud, y estructuras secuenciales como "primero-segundo-último". La estructura humana es más flexible y variada. → Estrategia de reescritura: S3 Ruptura de estructura. 5. Diversidad léxica (TTR): La IA tiene alta repetición de vocabulario en textos largos, TTR bajo. La escritura humana natural tiene un rango de vocabulario más amplio. → Estrategia de reescritura: S4 Desestandarización léxica. 6. Linealidad de la presentación de información: La IA tiende a presentar información en orden lógico de manera lineal, con densidad uniforme. Los humanos usan técnicas no lineales como flashbacks, interludios, saltos de contraste, etc. → Estrategia de reescritura: S6 Reorganización de densidad de información. Restricciones especiales para textos educativos La reducción de detección de IA en materiales educativos no puede ser tan informal como el contenido web general. Debe cumplir con: • Límite de rigor académico: No se pueden usar jergas de internet, expresiones demasiado coloquiales ni emojis. • Límite de precisión terminológica: Los términos técnicos de la disciplina deben conservarse en su forma original, no se pueden reemplazar por sinónimos inexactos. • Límite de integridad lógica: La lógica de relaciones causales, sistemas de clasificación y pasos de procedimiento no debe alterarse por la reescritura. • Límite de integridad de citas: Las referencias, regulaciones y números de estándar citados no deben ser modificados. • Límite de aplicabilidad educativa: El texto reescrito debe seguir siendo adecuado para la comprensión de los estudiantes y no sacrificar la legibilidad para reducir la detección.
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