砚耕 - Super mentor codage ancré
Du codage qualitatif à l'écriture d'articles
Description
Mentor IA pour l'ensemble du processus, des données qualitatives brutes à un article publiable fondé sur la théorie ancrée. Basé sur la théorie ancrée procédurale, il détermine automatiquement votre étape et planifie, étape par étape, le codage ouvert/axial/sélectif, l'écriture ancrée, l'affinement en six étapes et la réduction du taux de détection par l'IA. La progression est strictement pas à pas (arrêt obligatoire) : chaque étape ne valide qu'une seule chose et n'exécute qu'une seule unité de travail, le chercheur gardant toujours le pouvoir de décision théorique. Mots déclencheurs : codage ancré / codage ouvert / codage axial / codage sélectif / théorie ancrée / codage qualitatif / catégorie centrale / fil narratif / réduction du taux de détection IA.
Compétences associées
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Assistant rédaction d'articles
📚 Assistant rédaction d'articles Transformez progressivement un article qui vous inspire en un résultat original de haute qualité qui vous est propre. Particulièrement adapté aux étudiants de master et doctorat qui souhaitent s'inspirer d'excellents articles d'autres disciplines pour effectuer un transfert de sujet, une restructuration et une optimisation de soumission. 🔍 Identification de la littérature inspirante : analyse des mécanismes de titre, de la conscience du problème, de la structure des sections, du cadre théorique, des méthodes de recherche, de l'organisation des preuves et du style linguistique de l'article modèle. 🔄 Transfert de paradigme interdisciplinaire : établissez une matrice de transfert 'domaine source - domaine cible' pour déterminer quelles idées peuvent être transformées et quelles théories, concepts, cas et conclusions doivent être reconstruits. 🧠 Modélisation de la contribution originale : identifiez les lacunes dans la littérature, extrayez les propositions centrales et les mécanismes d'action, et vérifiez si l'article se contente de changer l'objet d'étude ou d'appliquer un cadre générique. 🧭 Planification du design de recherche : prend en charge la recherche théorique, les études de cas, la recherche qualitative, la recherche quantitative, les revues de littérature, l'analyse de textes politiques et la recherche mixte. 🛡️ Porte des preuves authentiques : ne fabriquez pas de données, d'échantillons, d'entretiens, de cas, de résultats statistiques, de références ou de DOI ; en l'absence de preuves réelles, ne générez pas de conclusions empiriques fausses. ✍️ Rédaction basée sur les preuves : construisez une chaîne argumentative via 'proposition - preuve - citation - réfutation', générez du contenu original chapitre par chapitre, et marquez clairement les matériaux de recherche encore à compléter. 📈 Évolution continue de l'article : selon L1 (idée de sujet), L2 (plan de recherche), L3 (preuves formées), L4 (brouillon de soumission), L5 (prêt à soumettre), enregistrez chaque modification, les lacunes de matériaux et les changements de maturité. 🧑⚖️ Simulation triple de relecture : découvrez les risques de rejet du point de vue du relecteur théorique, du relecteur méthodologique et du relecteur de la revue cible, et formulez des stratégies de révision spécifiques. 📨 Boucle complète de soumission : aide à générer le manuscrit final, la table de vérification des citations, la lettre de soumission, la description des points d'innovation, la réponse de l'auteur, l'index des modifications et les modèles de déclarations associés. ✨ Apprenez le paradigme, écrivez de l'original, améliorez votre compétitivité réelle de soumission.
ÉcrireRédaction complète de thèse
« Rédaction complète de thèse » est un outil d'assistance intelligent conçu pour les chercheurs, visant à couvrir chaque étape de la rédaction d'un mémoire académique, de la conception initiale à la version finale. Que vous ayez simplement une idée de recherche vague ou que vous ayez déjà un brouillon à peaufiner, cet outil offre un soutien systématique pour vous aider à produire un travail académique de haute qualité de manière efficace. Cet outil vous guide à travers quatre étapes clés. Tout d'abord, la **planification du sujet** : il vous aide à affiner vos idées préliminaires en un sujet et une problématique de recherche concrets, et génère un « Rapport d'évaluation du sujet » complet, comprenant le cadre de recherche, l'adéquation méthodologique, la planification temporelle et l'identification des contraintes de ressources. Vient ensuite l'étape de la **revue de la littérature** : elle vous assiste dans la construction d'une stratégie de recherche, l'organisation des articles clés et la rédaction d'une première version cohérente de la revue de littérature, en identifiant les lacunes de recherche. La troisième étape est la **rédaction structurée** : l'outil conçoit un plan détaillé de votre article en fonction de votre sujet et de votre revue de littérature, puis rédige chapitre par chapitre l'introduction, la méthodologie, le corps du texte et la conclusion, tout en fournissant du code pour les graphiques scientifiques, garantissant une structure complète et une argumentation rigoureuse. Enfin, l'étape de **révision et correction** : il procède à une vérification complète des normes académiques, à une amélioration linguistique multidimensionnelle et à un examen de la cohérence logique, et intègre une déclaration d'assistance à l'écriture par IA, assurant que votre version finale atteigne un niveau professionnel publiable. Tout au long du processus de rédaction, cet outil respecte les normes éthiques académiques : toutes les citations sont clairement indiquées pour vérification, sans aucune invention. Chaque étape de production est validée par vous avant de progresser, garantissant que chaque étape correspond à votre intention de recherche, vous permettant de vous concentrer sur l'expression de vos idées tout en laissant les aspects fastidieux de la mise en forme et des normes à l'IA.
ÉcrireAIGC anti-plagiat & réécriture
📚 Expert AIGC en réduction de plagiat et réécriture fidèle pour articles académiques v7.0 Conçu pour les étudiants diplômés, chercheurs et auteurs de thèses, ce skill d'optimisation de texte académique repose sur un cycle central : 'contrôle à la source → correction en cours → vérification des résultats → auto-vérification inverse → itération de re-vérification'. Il diagnostique et optimise systématiquement les expressions stéréotypées, la logique mécanique, le contenu vague, les termes inexacts et les incohérences de style, tout en préservant le sens original, la terminologie spécialisée, les données et les conclusions essentielles. 🔍📝 🌟 Capacités clés 🔬 Diagnostic multicouche des risques Couvre 10 types d'empreintes textuelles génériques et aide à identifier les schémas d'expression courants de modèles comme ChatGPT, Claude, DeepSeek, Wenxin Yiyan, etc. 🧠 Restructuration sémantique profonde Ne se limite pas à la substitution de synonymes, mais reconstruit une argumentation académique plus naturelle et plus profonde en abordant l'expression de la proposition, l'ordre des informations, les points d'entrée de l'argumentation et l'organisation des preuves. ✍️ Réécriture fidèle de qualité Combine 13 stratégies de transformation de phrases et 20 méthodes de nettoyage d'expressions modèles fréquentes pour améliorer les phrases mécaniques, les connecteurs répétés et les structures d'expression trop rigides. 📊 Diagnostic de la structure globale À travers la grande boucle et les cinq triangles de fer, vérifie si la question de recherche, la théorie, la revue, la méthode, les résultats et l'innovation forment une boucle fermée complète. 🧩 Adaptation fine des sections Élabore des stratégies de diagnostic et de réécriture différenciées pour le résumé, l'introduction, la revue de littérature, les méthodes de recherche, les résultats, la discussion et la conclusion. 🌐 Scan des risques interlingues Aide à identifier les traductions artificielles, l'accumulation de voix passive, les longues phrases imbriquées et les anomalies de mélange chinois-anglais, rendant l'expression académique chinoise plus naturelle et précise. 🔄 Boucle d'auto-vérification inverse Après la réécriture, vérifie à nouveau sous trois aspects : la répartition des techniques, les nouvelles empreintes textuelles et l'intégrité des informations, pour éviter que la réécriture ne devienne trop stéréotypée ou que des contenus clés ne soient perdus. 🛡️ Protection des normes académiques N'invente pas de références, de données, d'études de cas ni de bases politiques ; marque séparément les informations nécessitant une vérification par l'auteur et rappelle de divulguer honnêtement l'utilisation de l'IA. 🎯 Scénarios d'application ✅ Optimisation de paragraphes uniques ou de sections locales ✅ Modification ciblée des paragraphes marqués dans les rapports de détection ✅ Affinage du résumé, de l'introduction, de la revue, de la discussion et de la conclusion ✅ Diagnostic des caractéristiques de risque AIGC sur l'ensemble du texte ✅ Adaptation linguistique et structurelle à la revue cible ✅ Examen de qualité et vérification de cohérence avant soumission 📦 Livrables finaux 📄 Texte réécrit avec fidélité de qualité 🔎 Rapport de diagnostic des risques et problèmes 🛠️ Explication des stratégies et techniques de réécriture ✅ Rapport d'auto-vérification inverse et d'intégrité des informations 💡 Éléments à vérifier par l'auteur et suggestions de modifications ultérieures 🎓 Sens original préservé · Logique intacte · Données non fabriquées · Qualité académique maintenue ⚠️ Ce skill vise à améliorer la qualité de l'expression académique et à réduire les caractéristiques de risque dans le texte, mais ne garantit pas le passage d'une plateforme de détection spécifique ni l'atteinte d'une valeur de détection particulière.
砚耕 - Super mentor codage ancré
Du codage qualitatif à l'écriture d'articles
Description
Mentor IA pour l'ensemble du processus, des données qualitatives brutes à un article publiable fondé sur la théorie ancrée. Basé sur la théorie ancrée procédurale, il détermine automatiquement votre étape et planifie, étape par étape, le codage ouvert/axial/sélectif, l'écriture ancrée, l'affinement en six étapes et la réduction du taux de détection par l'IA. La progression est strictement pas à pas (arrêt obligatoire) : chaque étape ne valide qu'une seule chose et n'exécute qu'une seule unité de travail, le chercheur gardant toujours le pouvoir de décision théorique. Mots déclencheurs : codage ancré / codage ouvert / codage axial / codage sélectif / théorie ancrée / codage qualitatif / catégorie centrale / fil narratif / réduction du taux de détection IA.
Compétences associées
Tout voirAssistant rédaction d'articles
📚 Assistant rédaction d'articles Transformez progressivement un article qui vous inspire en un résultat original de haute qualité qui vous est propre. Particulièrement adapté aux étudiants de master et doctorat qui souhaitent s'inspirer d'excellents articles d'autres disciplines pour effectuer un transfert de sujet, une restructuration et une optimisation de soumission. 🔍 Identification de la littérature inspirante : analyse des mécanismes de titre, de la conscience du problème, de la structure des sections, du cadre théorique, des méthodes de recherche, de l'organisation des preuves et du style linguistique de l'article modèle. 🔄 Transfert de paradigme interdisciplinaire : établissez une matrice de transfert 'domaine source - domaine cible' pour déterminer quelles idées peuvent être transformées et quelles théories, concepts, cas et conclusions doivent être reconstruits. 🧠 Modélisation de la contribution originale : identifiez les lacunes dans la littérature, extrayez les propositions centrales et les mécanismes d'action, et vérifiez si l'article se contente de changer l'objet d'étude ou d'appliquer un cadre générique. 🧭 Planification du design de recherche : prend en charge la recherche théorique, les études de cas, la recherche qualitative, la recherche quantitative, les revues de littérature, l'analyse de textes politiques et la recherche mixte. 🛡️ Porte des preuves authentiques : ne fabriquez pas de données, d'échantillons, d'entretiens, de cas, de résultats statistiques, de références ou de DOI ; en l'absence de preuves réelles, ne générez pas de conclusions empiriques fausses. ✍️ Rédaction basée sur les preuves : construisez une chaîne argumentative via 'proposition - preuve - citation - réfutation', générez du contenu original chapitre par chapitre, et marquez clairement les matériaux de recherche encore à compléter. 📈 Évolution continue de l'article : selon L1 (idée de sujet), L2 (plan de recherche), L3 (preuves formées), L4 (brouillon de soumission), L5 (prêt à soumettre), enregistrez chaque modification, les lacunes de matériaux et les changements de maturité. 🧑⚖️ Simulation triple de relecture : découvrez les risques de rejet du point de vue du relecteur théorique, du relecteur méthodologique et du relecteur de la revue cible, et formulez des stratégies de révision spécifiques. 📨 Boucle complète de soumission : aide à générer le manuscrit final, la table de vérification des citations, la lettre de soumission, la description des points d'innovation, la réponse de l'auteur, l'index des modifications et les modèles de déclarations associés. ✨ Apprenez le paradigme, écrivez de l'original, améliorez votre compétitivité réelle de soumission.
ÉcrireRédaction complète de thèse
« Rédaction complète de thèse » est un outil d'assistance intelligent conçu pour les chercheurs, visant à couvrir chaque étape de la rédaction d'un mémoire académique, de la conception initiale à la version finale. Que vous ayez simplement une idée de recherche vague ou que vous ayez déjà un brouillon à peaufiner, cet outil offre un soutien systématique pour vous aider à produire un travail académique de haute qualité de manière efficace. Cet outil vous guide à travers quatre étapes clés. Tout d'abord, la **planification du sujet** : il vous aide à affiner vos idées préliminaires en un sujet et une problématique de recherche concrets, et génère un « Rapport d'évaluation du sujet » complet, comprenant le cadre de recherche, l'adéquation méthodologique, la planification temporelle et l'identification des contraintes de ressources. Vient ensuite l'étape de la **revue de la littérature** : elle vous assiste dans la construction d'une stratégie de recherche, l'organisation des articles clés et la rédaction d'une première version cohérente de la revue de littérature, en identifiant les lacunes de recherche. La troisième étape est la **rédaction structurée** : l'outil conçoit un plan détaillé de votre article en fonction de votre sujet et de votre revue de littérature, puis rédige chapitre par chapitre l'introduction, la méthodologie, le corps du texte et la conclusion, tout en fournissant du code pour les graphiques scientifiques, garantissant une structure complète et une argumentation rigoureuse. Enfin, l'étape de **révision et correction** : il procède à une vérification complète des normes académiques, à une amélioration linguistique multidimensionnelle et à un examen de la cohérence logique, et intègre une déclaration d'assistance à l'écriture par IA, assurant que votre version finale atteigne un niveau professionnel publiable. Tout au long du processus de rédaction, cet outil respecte les normes éthiques académiques : toutes les citations sont clairement indiquées pour vérification, sans aucune invention. Chaque étape de production est validée par vous avant de progresser, garantissant que chaque étape correspond à votre intention de recherche, vous permettant de vous concentrer sur l'expression de vos idées tout en laissant les aspects fastidieux de la mise en forme et des normes à l'IA.
ÉcrireAIGC anti-plagiat & réécriture
📚 Expert AIGC en réduction de plagiat et réécriture fidèle pour articles académiques v7.0 Conçu pour les étudiants diplômés, chercheurs et auteurs de thèses, ce skill d'optimisation de texte académique repose sur un cycle central : 'contrôle à la source → correction en cours → vérification des résultats → auto-vérification inverse → itération de re-vérification'. Il diagnostique et optimise systématiquement les expressions stéréotypées, la logique mécanique, le contenu vague, les termes inexacts et les incohérences de style, tout en préservant le sens original, la terminologie spécialisée, les données et les conclusions essentielles. 🔍📝 🌟 Capacités clés 🔬 Diagnostic multicouche des risques Couvre 10 types d'empreintes textuelles génériques et aide à identifier les schémas d'expression courants de modèles comme ChatGPT, Claude, DeepSeek, Wenxin Yiyan, etc. 🧠 Restructuration sémantique profonde Ne se limite pas à la substitution de synonymes, mais reconstruit une argumentation académique plus naturelle et plus profonde en abordant l'expression de la proposition, l'ordre des informations, les points d'entrée de l'argumentation et l'organisation des preuves. ✍️ Réécriture fidèle de qualité Combine 13 stratégies de transformation de phrases et 20 méthodes de nettoyage d'expressions modèles fréquentes pour améliorer les phrases mécaniques, les connecteurs répétés et les structures d'expression trop rigides. 📊 Diagnostic de la structure globale À travers la grande boucle et les cinq triangles de fer, vérifie si la question de recherche, la théorie, la revue, la méthode, les résultats et l'innovation forment une boucle fermée complète. 🧩 Adaptation fine des sections Élabore des stratégies de diagnostic et de réécriture différenciées pour le résumé, l'introduction, la revue de littérature, les méthodes de recherche, les résultats, la discussion et la conclusion. 🌐 Scan des risques interlingues Aide à identifier les traductions artificielles, l'accumulation de voix passive, les longues phrases imbriquées et les anomalies de mélange chinois-anglais, rendant l'expression académique chinoise plus naturelle et précise. 🔄 Boucle d'auto-vérification inverse Après la réécriture, vérifie à nouveau sous trois aspects : la répartition des techniques, les nouvelles empreintes textuelles et l'intégrité des informations, pour éviter que la réécriture ne devienne trop stéréotypée ou que des contenus clés ne soient perdus. 🛡️ Protection des normes académiques N'invente pas de références, de données, d'études de cas ni de bases politiques ; marque séparément les informations nécessitant une vérification par l'auteur et rappelle de divulguer honnêtement l'utilisation de l'IA. 🎯 Scénarios d'application ✅ Optimisation de paragraphes uniques ou de sections locales ✅ Modification ciblée des paragraphes marqués dans les rapports de détection ✅ Affinage du résumé, de l'introduction, de la revue, de la discussion et de la conclusion ✅ Diagnostic des caractéristiques de risque AIGC sur l'ensemble du texte ✅ Adaptation linguistique et structurelle à la revue cible ✅ Examen de qualité et vérification de cohérence avant soumission 📦 Livrables finaux 📄 Texte réécrit avec fidélité de qualité 🔎 Rapport de diagnostic des risques et problèmes 🛠️ Explication des stratégies et techniques de réécriture ✅ Rapport d'auto-vérification inverse et d'intégrité des informations 💡 Éléments à vérifier par l'auteur et suggestions de modifications ultérieures 🎓 Sens original préservé · Logique intacte · Données non fabriquées · Qualité académique maintenue ⚠️ Ce skill vise à améliorer la qualité de l'expression académique et à réduire les caractéristiques de risque dans le texte, mais ne garantit pas le passage d'une plateforme de détection spécifique ni l'atteinte d'une valeur de détection particulière.
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