Diagnóstico y reescritura IA
Reduce AIGC con diagnóstico 3D y reescritura
Descripción
Asistente inteligente para reducir la tasa AIGC en trabajos académicos. ¿Tu trabajo tiene un 80% de tasa AI? ¿Modificarlo hasta la extenuación y aun así es detectado? No te ayuda a modificar al azar, sino que te ayuda a diagnosticar primero, luego localizar, y luego modificar paso a paso. Diagnóstico sistemático en tres dimensiones (perplejidad, rapidez, regularidad estructural), escaneando dimensión por dimensión y marcando ubicaciones de huellas de AI. Clasificación precisa de diez tipos de huellas, trece técnicas de reestructuración de oraciones, y veinte frases de alta frecuencia de AI en lista negra, descifradas una por una. Mapa de riesgos por capítulo, tratamiento diferenciado según el capítulo. Diagnóstico completo o por pasos, modificación dimensión por dimensión para principiantes o modificación simultánea para expertos. Admite pegar o subir archivos, de 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 trabajo suene como escrito por un investigador real con opiniones, criterio y estilo propios.
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EscribirOptimizador AIGC de Tesis v7.0
📚 Experto en reducción de plagio y reescritura fiel AIGC para tesis académicas v7.0 Dirigido a estudiantes de posgrado, investigadores y autores de tesis, esta habilidad de optimización de textos académicos se basa en un ciclo central de "control de origen → corrección de proceso → verificación de resultados → autoevaluación inversa → revisión iterativa", bajo la premisa de preservar el significado original, la terminología especializada, los datos y las conclusiones clave, diagnosticando y optimizando sistemáticamente problemas como expresiones formularias, lógica mecánica, contenido vago, terminología inexacta e inconsistencias de estilo en el documento. 🔍📝 🌟 Capacidades principales 🔬 Diagnóstico de riesgos multicapa: Cubre 10 tipos de huellas de texto genéricas y ayuda a identificar patrones de expresión comunes de modelos como ChatGPT, Claude, DeepSeek, Wenxin Yiyan, etc. 🧠 Reestructuración semántica profunda: No se limita a la sustitución de sinónimos, sino que reconstruye argumentaciones académicas más naturales y profundas desde la expresión de la proposición, el orden de la información, el punto de partida de la argumentación y la organización de las pruebas. ✍️ Reescritura fiel de calidad: Utiliza 13 estrategias de transformación de oraciones y 20 métodos de limpieza de expresiones formularias de alta frecuencia para mejorar estructuras mecánicas, conectores repetitivos y expresiones excesivamente regulares. 📊 Diagnóstico estructural completo: A través del gran ciclo y los cinco triángulos de hierro, verifica si se forma un ciclo completo entre la pregunta de investigación, la teoría, la revisión, el método, la conclusión y la innovación. 🧩 Adaptación por capítulos: Estrategias de diagnóstico y reescritura diferenciadas para resumen, introducción, revisión bibliográfica, método, resultados, discusión y conclusiones. 🌐 Escaneo de riesgos multilingüe: Ayuda a identificar traducciones literales, acumulación de voz pasiva, oraciones largas anidadas y anomalías de mezcla chino-inglés, haciendo que la expresión académica en chino sea más natural y precisa. 🔄 Ciclo de autoevaluación inversa: Después de la reescritura, verifica nuevamente desde la distribución de técnicas, nuevas huellas de texto e integridad de la información, evitando que "se vuelva más formulario" o se pierda contenido clave. 🛡️ Protección de normas académicas: No inventa literatura, datos, casos ni fundamentos políticos; marca por separado la información que el autor debe verificar y recuerda divulgar honestamente el uso de IA. 🎯 Escenarios de aplicación ✅ Optimización de párrafos o secciones individuales ✅ 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 documento ✅ Adaptación del lenguaje y estructura a la revista objetivo ✅ Revisión de calidad y verificación de consistencia antes del envío 📦 Entregables finales 📄 Texto reescrito con fidelidad de calidad 🔎 Informe de diagnóstico de riesgos y problemas 🛠️ Explicación de estrategias y técnicas de reescritura ✅ Informe de autoevaluación inversa e integridad de la información 💡 Asuntos a verificar por el autor y sugerencias de modificación posteriores 🎓 Significado original sin distorsión · Lógica sin ruptura · Datos sin invención · Calidad académica sin degradación ⚠️ Esta habilidad tiene como objetivo mejorar la calidad de la expresión académica y reducir las características de riesgo del texto, pero no garantiza pasar ninguna plataforma de detección específica ni alcanzar un valor de detección concreto.
Chequeo de propuesta de tesis
Antes de invertir decenas de horas en escribir tu tesis, dedica diez minutos a hacer una revisión estructurada. 【Este Skill solo hace una cosa】 Diagnóstico, no redacción. Te dice: si el tema puede sostenerse, si hay suficiente material, qué falta, dónde conseguirlo, en qué orden, y luego te entrega una lista de materiales accionable y una estrategia de búsqueda. No escribirá tu introducción, revisión de literatura, métodos ni discusión. 【Cuatro etapas】 1. Diagnóstico de disciplina: clasifica en 1A Artes y Humanidades / 1B Ciencias Sociales / 2A Ingeniería y Ciencias / 2B Agricultura, Medicina y Ciencias de la Vida, y carga las líneas rojas normativas correspondientes; para 2B se bloquea la revisión ética obligatoriamente. 2. Revisión del tema: examina el tema desde las tres dimensiones «impulso, forma y palabras» para determinar si la unidad de investigación puede operacionalizarse, si la pregunta de investigación puede responderse y si el tema está sobreexplotado. 3. Revisión de materiales: registra tus referencias como una base de materiales M1/M2…, verifica cada una con los cuatro elementos (autor/año/título/localizador verificable) y calcula la cobertura real. 4. Lista de carencias y estrategia de búsqueda: especifica cuántos y qué tipos de referencias faltan, qué eslabón de evidencia falta, y proporciona una estrategia de búsqueda directamente pegable en la base de datos (incluyendo combinación booleana de palabras clave, rango de tiempo y criterios de filtrado). 【Cuándo usarlo】（palabras de activación） «Ayúdame a revisar mi propuesta», «¿Se puede hacer este tema?», «¿Tengo suficientes referencias?», «Mi propuesta fue rechazada», «Quiero confirmarlo antes de empezar a escribir»: estudiantes de posgrado que acaban de definir su dirección y aún no han escrito; aquellos cuya propuesta fue rechazada pero no saben cuál es el problema; los que tienen un montón de referencias pero no están seguros de si son suficientes para empezar; los que quieren confirmar si vale la pena el tema antes de invertir formalmente. 【Entregables】 Un documento de «Informe de revisión de propuesta» + una tarjeta de puntuación de preparación de cinco fuentes (cada nivel tiene criterios de comportamiento claros, no puntuaciones vagas) + una lista de prioridad de materiales + la estrategia de búsqueda + un código de archivo. El código de archivo es compatible con el «Sistema de escritura de tesis académica v4.0», así que después de la revisión puedes pegarlo directamente para continuar sin volver a explicar disciplina, tema o revista. 【Lo que no hace】 No escribe el texto, no genera una lista de referencias, no inventa autores, años, volúmenes, números, páginas o DOI. Cualquier referencia encontrada en línea se marca con ⚠️ pendiente de verificación, y debes verificarla tú mismo antes de usarla. Este Skill no promete ningún resultado de aceptación o aprobación.
Reescritor anti-IA texto 2.0
Nota sobre los principios clave para reducir la detección de IA Principios de detección de los detectores de IA 1. Perplejidad: 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 precisas, por lo que la perplejidad es alta. → Estrategia de reescritura: S4 desestandarización léxica. 2. Burstiness: Las oraciones generadas por IA tienen longitudes muy uniformes, baja burstiness. Las oraciones humanas varían mucho en longitud, a veces muy cortas, a veces muy largas, alta burstiness. → Estrategia de reescritura: S1 inyección de variación en la longitud de las oraciones. 3. Densidad de conectores: La IA depende en exceso de conectores explícitos ('además', 'sin embargo', 'por lo tanto', 'en resumen'), con una densidad anormalmente alta. Los humanos usan más transiciones semánticas implícitas. → Estrategia de reescritura: S2 eliminación de palabras de plantilla. 4. Estructura basada en plantillas: La IA tiende a usar un esquema de tres partes (introducción-desarrollo-conclusión), elementos paralelos de igual longitud y estructuras secuenciales como 'primero, segundo, finalmente'. La estructura humana es más flexible. → Estrategia de reescritura: S3 ruptura de estructura. 5. Diversidad léxica (TTR): La IA tiene alta repetición de palabras en textos largos, TTR bajo. La escritura humana tiene un rango léxico más amplio. → Estrategia de reescritura: S4 desestandarización léxica. 6. Linealidad en la presentación de información: La IA suele presentar información en orden lógico y uniforme. Los humanos utilizan técnicas no lineales como analepsis, elipsis, saltos de contraste, etc. → Estrategia de reescritura: S6 reorganización de la densidad informativa. Restricciones específicas del estilo de los materiales educativos • Límite de rigor académico: No se deben usar jerga de internet, expresiones excesivamente coloquiales ni emojis. • Límite de precisión terminológica: Los términos técnicos deben conservarse tal cual, sin reemplazarlos por sinónimos inexactos. • Límite de integridad lógica: La lógica de relaciones causales, sistemas de clasificación y pasos operativos no debe alterarse por la reescritura. • Límite de normas de citación: Las referencias, regulaciones y números de estándar no deben ser alterados. • Límite de aplicabilidad didáctica: El texto reescrito debe seguir siendo comprensible para los estudiantes; no se debe sacrificar la legibilidad para reducir la tasa de IA.
Diagnóstico y reescritura IA
Reduce AIGC con diagnóstico 3D y reescritura
Descripción
Asistente inteligente para reducir la tasa AIGC en trabajos académicos. ¿Tu trabajo tiene un 80% de tasa AI? ¿Modificarlo hasta la extenuación y aun así es detectado? No te ayuda a modificar al azar, sino que te ayuda a diagnosticar primero, luego localizar, y luego modificar paso a paso. Diagnóstico sistemático en tres dimensiones (perplejidad, rapidez, regularidad estructural), escaneando dimensión por dimensión y marcando ubicaciones de huellas de AI. Clasificación precisa de diez tipos de huellas, trece técnicas de reestructuración de oraciones, y veinte frases de alta frecuencia de AI en lista negra, descifradas una por una. Mapa de riesgos por capítulo, tratamiento diferenciado según el capítulo. Diagnóstico completo o por pasos, modificación dimensión por dimensión para principiantes o modificación simultánea para expertos. Admite pegar o subir archivos, de 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 trabajo suene como escrito por un investigador real con opiniones, criterio y estilo propios.
Habilidades relacionadas
Ver todoEscribirOptimizador AIGC de Tesis v7.0
📚 Experto en reducción de plagio y reescritura fiel AIGC para tesis académicas v7.0 Dirigido a estudiantes de posgrado, investigadores y autores de tesis, esta habilidad de optimización de textos académicos se basa en un ciclo central de "control de origen → corrección de proceso → verificación de resultados → autoevaluación inversa → revisión iterativa", bajo la premisa de preservar el significado original, la terminología especializada, los datos y las conclusiones clave, diagnosticando y optimizando sistemáticamente problemas como expresiones formularias, lógica mecánica, contenido vago, terminología inexacta e inconsistencias de estilo en el documento. 🔍📝 🌟 Capacidades principales 🔬 Diagnóstico de riesgos multicapa: Cubre 10 tipos de huellas de texto genéricas y ayuda a identificar patrones de expresión comunes de modelos como ChatGPT, Claude, DeepSeek, Wenxin Yiyan, etc. 🧠 Reestructuración semántica profunda: No se limita a la sustitución de sinónimos, sino que reconstruye argumentaciones académicas más naturales y profundas desde la expresión de la proposición, el orden de la información, el punto de partida de la argumentación y la organización de las pruebas. ✍️ Reescritura fiel de calidad: Utiliza 13 estrategias de transformación de oraciones y 20 métodos de limpieza de expresiones formularias de alta frecuencia para mejorar estructuras mecánicas, conectores repetitivos y expresiones excesivamente regulares. 📊 Diagnóstico estructural completo: A través del gran ciclo y los cinco triángulos de hierro, verifica si se forma un ciclo completo entre la pregunta de investigación, la teoría, la revisión, el método, la conclusión y la innovación. 🧩 Adaptación por capítulos: Estrategias de diagnóstico y reescritura diferenciadas para resumen, introducción, revisión bibliográfica, método, resultados, discusión y conclusiones. 🌐 Escaneo de riesgos multilingüe: Ayuda a identificar traducciones literales, acumulación de voz pasiva, oraciones largas anidadas y anomalías de mezcla chino-inglés, haciendo que la expresión académica en chino sea más natural y precisa. 🔄 Ciclo de autoevaluación inversa: Después de la reescritura, verifica nuevamente desde la distribución de técnicas, nuevas huellas de texto e integridad de la información, evitando que "se vuelva más formulario" o se pierda contenido clave. 🛡️ Protección de normas académicas: No inventa literatura, datos, casos ni fundamentos políticos; marca por separado la información que el autor debe verificar y recuerda divulgar honestamente el uso de IA. 🎯 Escenarios de aplicación ✅ Optimización de párrafos o secciones individuales ✅ 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 documento ✅ Adaptación del lenguaje y estructura a la revista objetivo ✅ Revisión de calidad y verificación de consistencia antes del envío 📦 Entregables finales 📄 Texto reescrito con fidelidad de calidad 🔎 Informe de diagnóstico de riesgos y problemas 🛠️ Explicación de estrategias y técnicas de reescritura ✅ Informe de autoevaluación inversa e integridad de la información 💡 Asuntos a verificar por el autor y sugerencias de modificación posteriores 🎓 Significado original sin distorsión · Lógica sin ruptura · Datos sin invención · Calidad académica sin degradación ⚠️ Esta habilidad tiene como objetivo mejorar la calidad de la expresión académica y reducir las características de riesgo del texto, pero no garantiza pasar ninguna plataforma de detección específica ni alcanzar un valor de detección concreto.
Chequeo de propuesta de tesis
Antes de invertir decenas de horas en escribir tu tesis, dedica diez minutos a hacer una revisión estructurada. 【Este Skill solo hace una cosa】 Diagnóstico, no redacción. Te dice: si el tema puede sostenerse, si hay suficiente material, qué falta, dónde conseguirlo, en qué orden, y luego te entrega una lista de materiales accionable y una estrategia de búsqueda. No escribirá tu introducción, revisión de literatura, métodos ni discusión. 【Cuatro etapas】 1. Diagnóstico de disciplina: clasifica en 1A Artes y Humanidades / 1B Ciencias Sociales / 2A Ingeniería y Ciencias / 2B Agricultura, Medicina y Ciencias de la Vida, y carga las líneas rojas normativas correspondientes; para 2B se bloquea la revisión ética obligatoriamente. 2. Revisión del tema: examina el tema desde las tres dimensiones «impulso, forma y palabras» para determinar si la unidad de investigación puede operacionalizarse, si la pregunta de investigación puede responderse y si el tema está sobreexplotado. 3. Revisión de materiales: registra tus referencias como una base de materiales M1/M2…, verifica cada una con los cuatro elementos (autor/año/título/localizador verificable) y calcula la cobertura real. 4. Lista de carencias y estrategia de búsqueda: especifica cuántos y qué tipos de referencias faltan, qué eslabón de evidencia falta, y proporciona una estrategia de búsqueda directamente pegable en la base de datos (incluyendo combinación booleana de palabras clave, rango de tiempo y criterios de filtrado). 【Cuándo usarlo】（palabras de activación） «Ayúdame a revisar mi propuesta», «¿Se puede hacer este tema?», «¿Tengo suficientes referencias?», «Mi propuesta fue rechazada», «Quiero confirmarlo antes de empezar a escribir»: estudiantes de posgrado que acaban de definir su dirección y aún no han escrito; aquellos cuya propuesta fue rechazada pero no saben cuál es el problema; los que tienen un montón de referencias pero no están seguros de si son suficientes para empezar; los que quieren confirmar si vale la pena el tema antes de invertir formalmente. 【Entregables】 Un documento de «Informe de revisión de propuesta» + una tarjeta de puntuación de preparación de cinco fuentes (cada nivel tiene criterios de comportamiento claros, no puntuaciones vagas) + una lista de prioridad de materiales + la estrategia de búsqueda + un código de archivo. El código de archivo es compatible con el «Sistema de escritura de tesis académica v4.0», así que después de la revisión puedes pegarlo directamente para continuar sin volver a explicar disciplina, tema o revista. 【Lo que no hace】 No escribe el texto, no genera una lista de referencias, no inventa autores, años, volúmenes, números, páginas o DOI. Cualquier referencia encontrada en línea se marca con ⚠️ pendiente de verificación, y debes verificarla tú mismo antes de usarla. Este Skill no promete ningún resultado de aceptación o aprobación.
Reescritor anti-IA texto 2.0
Nota sobre los principios clave para reducir la detección de IA Principios de detección de los detectores de IA 1. Perplejidad: 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 precisas, por lo que la perplejidad es alta. → Estrategia de reescritura: S4 desestandarización léxica. 2. Burstiness: Las oraciones generadas por IA tienen longitudes muy uniformes, baja burstiness. Las oraciones humanas varían mucho en longitud, a veces muy cortas, a veces muy largas, alta burstiness. → Estrategia de reescritura: S1 inyección de variación en la longitud de las oraciones. 3. Densidad de conectores: La IA depende en exceso de conectores explícitos ('además', 'sin embargo', 'por lo tanto', 'en resumen'), con una densidad anormalmente alta. Los humanos usan más transiciones semánticas implícitas. → Estrategia de reescritura: S2 eliminación de palabras de plantilla. 4. Estructura basada en plantillas: La IA tiende a usar un esquema de tres partes (introducción-desarrollo-conclusión), elementos paralelos de igual longitud y estructuras secuenciales como 'primero, segundo, finalmente'. La estructura humana es más flexible. → Estrategia de reescritura: S3 ruptura de estructura. 5. Diversidad léxica (TTR): La IA tiene alta repetición de palabras en textos largos, TTR bajo. La escritura humana tiene un rango léxico más amplio. → Estrategia de reescritura: S4 desestandarización léxica. 6. Linealidad en la presentación de información: La IA suele presentar información en orden lógico y uniforme. Los humanos utilizan técnicas no lineales como analepsis, elipsis, saltos de contraste, etc. → Estrategia de reescritura: S6 reorganización de la densidad informativa. Restricciones específicas del estilo de los materiales educativos • Límite de rigor académico: No se deben usar jerga de internet, expresiones excesivamente coloquiales ni emojis. • Límite de precisión terminológica: Los términos técnicos deben conservarse tal cual, sin reemplazarlos por sinónimos inexactos. • Límite de integridad lógica: La lógica de relaciones causales, sistemas de clasificación y pasos operativos no debe alterarse por la reescritura. • Límite de normas de citación: Las referencias, regulaciones y números de estándar no deben ser alterados. • Límite de aplicabilidad didáctica: El texto reescrito debe seguir siendo comprensible para los estudiantes; no se debe sacrificar la legibilidad para reducir la tasa de IA.
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