Revisor de calidad SEO v2.0
Antes de publicar: qué corregir primero
Revisor de calidad SEO v2.0
Antes de publicar: qué corregir primero
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Descripción
Antes de publicar, revisa tu artículo SEO: si realmente le sirve al lector, qué afirmaciones no se sostienen y qué partes pueden hacer que parezca poco confiable. Lo compara con las pautas públicas de calidad de contenido de Google Search Central y enumera, según su impacto, las 3–5 correcciones más importantes. Cada una señala la ubicación en el texto original y propone una forma concreta de mejorarla. Si quieres, también puede ayudarte a reescribirlo, pero no inventará experiencias ni datos que no estén en el original. Puedes pegar el texto completo o enviar directamente el enlace. Actualización v2.0: elimina los años y nombres de actualizaciones de algoritmo fijados de antemano y consulta en el momento la documentación oficial de Google cuando se trata de políticas específicas. Ya no asigna puntuaciones con reglas mecánicas como el número de palabras o de veces que aparece una palabra clave. El informe pasa de una tabla extensa con 8 dimensiones a una lista de cambios ordenada por prioridad. Al reescribir, no inventa experiencias del autor, casos ni datos.
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Motor de visibilidad SEO+GEO
Te ayuda a optimizar el rendimiento en búsquedas y la preparación para citas de IA de artículos, páginas de producto y páginas de destino. Identifica rápidamente los problemas que más vale la pena corregir y también puede ofrecerte títulos, textos reescritos, briefs de contenido, listas de correcciones técnicas o planes para volver a medir resultados. Cuatro modos según la tarea: si solo envías un enlace o el texto, se realiza un diagnóstico rápido por defecto; si solicitas redacción, primero recibirás un texto utilizable; la auditoría completa se desglosa por motor objetivo y página; y la nueva medición de resultados especifica claramente las fuentes de datos, el numerador, el denominador y las condiciones de comparación. Las tareas sencillas no requieren un informe largo completo. Admite revisiones por plataforma para Google AI Overviews / AI Mode, Bing / Copilot, ChatGPT Search, Perplexity y Claude. Evalúa por separado las visitas activadas por búsquedas, entrenamiento y usuarios; para las plataformas en chino, se adapta a los datos realmente disponibles y a la observación directa, sin aplicar las reglas de otros motores. La v8 unificó los criterios de puntuación y evidencia, limitó el alcance de los bloqueos parciales, distinguió entre la tasa de activación de respuestas, la tasa de citas condicionada y la tasa general de citas, y actualizó la revisión de los controles de IA a nivel de sitio de Google. Puede utilizarse con sitios propios, artículos publicados en plataformas de terceros y borradores no publicados. Las recomendaciones distinguen entre el contenido que puedes modificar y los aspectos de la plataforma que deben validarse. Cada conclusión clave incluye evidencia o una limitación claramente indicada. Las puntuaciones se proporcionan cuando es necesario; no se inventan datos, autores ni citas, y no se garantizan posiciones, indexación ni citas de IA. Ejemplo de ejecución real (2026-09-07; material de prueba, no resultados comerciales) Modo de títulos: al solicitar a un texto de prueba sobre “cómo redactar el informe semanal del equipo” que devolviera solo 3 títulos, la salida real fue: 1. ¿Cómo redactar el informe semanal del equipo? Incluye una plantilla en blanco 2. Guía para redactar el informe semanal del equipo: avances, problemas y plan para la próxima semana (con plantilla) 3. Plantilla de informe semanal del equipo: avances de esta semana, problemas encontrados y plan para la próxima semana Modo de cálculo: se simularon 12 intentos; 10 fueron exitosos y 2 agotaron el tiempo de espera. En las ejecuciones exitosas, se generaron 2 respuestas de IA y 1 citó el sitio objetivo. La salida real fue: tasa de activación de respuestas de IA 2/10=20%, tasa de citas condicionada 1/2=50% y tasa general observada de citas 1/10=10%. Los casos normales sin respuesta se mantienen en el denominador general; los tiempos de espera agotados se indican por separado. Estas cifras solo validan los criterios de cálculo y no representan resultados reales de citas.
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.
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