result-to-paper-writing2.0

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Resultados empíricos primero, luego redactar el manuscrito

Creado por
羊小羊
Instalado por
0
DesdeYouMind

Descripción

Para el escenario de "tener resultados de análisis empíricos + descripción de variables → redacción completa del artículo". Actualización v2.1: nuevas reglas de formato de citas (distinción entre chino e inglés, anotación de deduplicación), reglas de integridad de especificación del modelo (tres pasos de mediación + términos de interacción de moderación), marco de justificación metodológica (palabras prohibidas + ejemplos), proporción áurea de palabras, estrategia de nombres de conceptos clave, reglas de formato de fórmulas y lista de verificación completa.

Habilidades relacionadas

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Investigación

Redactor v4.1 (五源×AFP 3.1)

Sistema de redacción de papers académicos de flujo completo que integra el modelo 五源 y la arquitectura de tres capas de AFP 3.1. Mientras que otras IA te ayudan a 'escribir' el paper, este sistema te ayuda a 'tapar' cada agujero por el que el paper podría ser rechazado: desde una idea vaga hasta un paquete de envío completo, siete módulos en un solo flujo, con puerta anti-alucinaciones + reanudación con código de archivo + control de cuatro núcleos. 【Valor en 10 segundos】Una idea en una frase → un paquete completo de paper listo para enviar, con literatura real obligatoria en todo el proceso, cada cita verificable y reanudación de punto de interrupción entre sesiones. 【Palabras desencadenantes】Escribir paper / Revisión de literatura / Diseño de método de investigación / Cómo escribir la discusión / Pulido de paper / Resumen y palabras clave / Paquete de envío 【Siete módulos, todos como instrucciones completas y ejecutables】 Fase 1 Selección del tema e introducción → Fase 2 Revisión de literatura → Fase 3 Diseño del método de investigación → Fase 4 Discusión → Fase 5 Conclusión → Fase 6 Resumen y palabras clave → Fase 7 Integración del texto completo y paquete de envío. El enrutamiento de entrada de la Fase 0 A–G corresponde uno a uno con los siete módulos, y también hay una opción R para restaurar el progreso anterior con el código de archivo o documento de archivo. 【Actualización v4.1】 1. Puerta de cadena de evidencias (restricción dura): sistema de registro de materiales (numeración M1/M2) + cuatro elementos de cita (autor/año/título/localizador verificable) + marcado de tres colores (✅ proporcionado por el usuario / ⚠️ pendiente de verificación / 🚫 prohibido aparecer). Si la base de materiales está vacía, solo se genera el esqueleto y la ecuación de búsqueda, y se rechaza generar texto con citas; se prohíbe generar referencias de memoria o inventar volúmenes, números y páginas. 2. Protocolo de código de archivo: al final de cada módulo se genera un código de archivo estructurado, que se puede guardar como documento de YouMind, y en la próxima sesión se puede continuar directamente con la referencia @, sin volver a solicitar información ya bloqueada. 3. Puntuación reproducible: el núcleo C ancla estándares de comportamiento de 4/6/8/10 puntos en todas las dimensiones, con justificación; el mecanismo de trinquete solo sube, nunca baja. 4. Biblioteca de configuración de cuatro disciplinas (1A Humanidades y Arte / 1B Ciencias Sociales / 2A Ciencia e Ingeniería / 2B Agricultura, Medicina y Vida), con cambio automático de biblioteca teórica, caja de herramientas de métodos y normas disciplinarias; la categoría 2B se somete a revisión ética tres veces en las Fases 0/3/7. 5. División de tres paradigmas (cuantitativo / cualitativo / especulativo): la estrategia narrativa de la revisión de literatura y el diseño del método de investigación siguen caminos diferentes. 6. Lista de frases hechas prohibidas y vetos: en la discusión, frases como 'tiempo y energía limitados' o 'requiere más investigación', en la conclusión, introducir nuevos datos/literatura, o en el resumen, conclusiones no respaldadas por el texto, son rechazadas directamente por el núcleo B. 7. Adaptativo: perfil de usuario (principiante / intermedio / experimentado) + tipo de paper (revista / tesis / conferencia / curso) + modo de avance (por defecto / rápido / lento) + aislamiento de múltiples tareas. 8. Paquete de envío y cumplimiento: siete verificaciones de coherencia, seis eslabones de cadena lógica, formato de referencias (GB/T 7714 / APA 7 / Vancouver / IEEE), número de aprobación ética, declaración de disponibilidad de datos, borrador de declaración de divulgación de uso de IA generativa, y borrador de carta de presentación. 【Modo de uso】 Dile al sistema: disciplina + revista objetivo/tipo de paper/número de palabras + en qué etapa te encuentras. El sistema avanza por módulos, y al completar cada módulo se detiene para entregar el capítulo, el informe de revisión, la tarjeta de puntuación y el código de archivo, y espera tu confirmación antes de continuar. 【Límites de responsabilidad】 El sistema se encarga de las fuentes 1 a 4 (estructura, organización de materiales, estilo, integración), y la fuente 5 (calibración manual) la realizas tú: juicio académico, verificación de hechos, decisiones de innovación. Todas las citas y datos marcados con ⚠️ deben ser verificados por ti uno por uno antes de enviar; esta habilidad no garantiza ningún resultado de aceptación o aprobación.

F
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Experto 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.

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582k
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Motor para redactar artículos

Ingresa tu tema de investigación en una frase. El motor AFP paso a paso te guía a lo largo de todo el proceso. P1 Diseño del tema — Teoría de la diversión de Davis + Método de selección de temas de cinco niveles de Problematization, para extraer preguntas reales de los fenómenos. P2 Redacción de la introducción — Análisis de plantilla de cinco colores, desglosando párrafo por párrafo los ejemplos de las mejores revistas: movilización emocional → brecha de conocimiento → localización de la literatura → espacio de investigación → declaración de valor, con indicaciones completas de deconstrucción integradas. P3 Revisión de la literatura — Organización estructurada, distinguiendo el contexto de la investigación y los interlocutores del diálogo. P4 Marco teórico — Seis plantillas de integración teórica incorporadas (complementaria, comparativa, puente, jerárquica, evolutiva, general), cada una con seis secciones: introducción → justificación → organización → premisa → análisis → conclusión; además, un esqueleto de oraciones de cinco niveles de profundidad para el desarrollo de una sola teoría. P5 Metodología de investigación — Estrategias de adaptación automática según cuatro rutas: empírica cuantitativa, cualitativa, especulativa y mixta. P6 Redacción del cuerpo — Estructura piramidal 9-3-1. P7 Redacción de la conclusión — Procesamiento en tres niveles de la conclusión (hallazgo → diálogo → extensión). P8 Preparación para el envío — 8 métodos para reducir la tasa de IA. P9 Ensamblaje global — Los documentos independientes de cada etapa se resumen en un borrador completo, compatible con el relleno bidireccional entre capítulos, interrupción en cualquier momento e iteración con retroalimentación. 🎯 Ideal para: estudiantes de maestría y doctorado e investigadores jóvenes que necesitan enviar a revistas chinas de categoría C, núcleo o SSCI, especialmente aquellos atascados en el marco teórico y la redacción de la introducción. ⚙️ Arquitectura subyacente: Modelo de cinco fuentes × Protocolo de relevo humano-máquina AFP paso a paso, con señal de latido + punto de parada forzada + auditoría de doble núcleo.

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