Révision acad. triple v8.1
Affinage chirurgical natif, triple voie top
Révision acad. triple v8.1
Affinage chirurgical natif, triple voie top
Aperçu
Description
Système de révision approfondie à trois voies pour articles académiques en anglais v8.1 — piloté indépendamment par trois voies : alignement sur les revues, reproduction de modèles, révision pure ; double moteur antagoniste, règle stricte anti-hallucination, suivi de cohérence inter-paragraphes, liste de contrôle qualité spécifique à chaque mode, protocole de persistance d'état, contrôle d'interruption matérielle, protection de la vie privée des données, points de contrôle d'état périodiques, exemple complet de bout en bout. Intégration profonde avec l'écosystème d'outils YouMind.
Pourquoi nous recommandons cette compétence
Cet outil se distingue par son « système de polissage à trois voies » unique qui, à l'instar d'un rédacteur en chef, peut effectuer un perfectionnement quasi chirurgical des manuscrits en fonction des revues cibles, des articles modèles ou des normes générales, garantissant ainsi que l'expression académique est précise et répond aux exigences des meilleures revues.
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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.
RechercheRédaction académique v4.1
Système de rédaction complète d'articles académiques intégrant le modèle 五源 et l'architecture à trois couches AFP 3.1. Les autres IA vous aident à « écrire » l'article, ce système vous aide à « boucher » chaque trou qui pourrait faire rejeter votre article — d'une idée vague à un dossier de soumission complet, sept modules en une seule exécution, porte anti-hallucination + reprise par code d'archivage + contrôle à quatre noyaux. 【Valeur en 10 secondes】Une idée en une phrase → un dossier de soumission complet, avec tout au long des sources réelles obligatoires, chaque citation vérifiable, reprise sans couture entre sessions. 【Mots déclencheurs】Rédaction d'article / revue de littérature / conception de méthode de recherche / comment écrire la discussion / polissage d'article / résumé et mots-clés / dossier de soumission 【Sept modules, tous des instructions complètes et exécutables】 Phase 1 Choix du sujet et introduction → Phase 2 Revue de littérature → Phase 3 Conception de la méthode de recherche → Phase 4 Discussion → Phase 5 Conclusion → Phase 6 Résumé et mots-clés → Phase 7 Intégration complète et dossier de soumission. Phase 0 route d'entrée A–G correspond à chaque module, avec une option R pour restaurer la progression précédente via le code d'archivage ou le document d'archivage. 【Améliorations v4.1】 1. Porte de chaîne de preuves (contrainte stricte) : système d'enregistrement des matériaux (identifiants M1/M2) + quatre éléments de citation (auteur/année/titre/identifiant de localisation vérifiable) + marquage à trois couleurs (✅ fourni par l'utilisateur / ⚠️ à vérifier / 🚫 interdit d'apparaître). Si la base de matériaux est vide, seuls un squelette et des formules de recherche sont générés, refus de générer un texte avec citations ; interdiction de générer des références de mémoire, d'inventer des volumes, numéros et pages. 2. Protocole de code d'archivage : à la fin de chaque module, un code d'archivage structuré est généré, pouvant être enregistré comme document YouMind, et lors de la prochaine session, utiliser directement @ pour continuer, sans redemander les informations déjà verrouillées. 3. Notation reproductible : le noyau C ancre tous les critères comportementaux sur 4/6/8/10 points avec justification ; mécanisme à cliquet itératif, uniquement à la hausse. 4. Bibliothèque de configuration pour quatre disciplines (1A Arts et humanités / 1B Sciences sociales / 2A Sciences et ingénierie / 2B Agriculture, médecine et vie), bascule automatique entre bibliothèques théoriques, boîtes à outils méthodologiques et normes disciplinaires ; la catégorie 2B subit trois contrôles d'éthique aux phases 0/3/7. 5. Répartition en trois paradigmes (quantitatif / qualitatif / spéculatif) : les stratégies narratives de la revue de littérature et la conception de la méthode de recherche suivent des chemins différents. 6. Liste anti-clichés et interdictions : discussion « temps et énergie limités », « à étudier plus avant », introduction de nouvelles données/nouvelle littérature dans la conclusion, conclusions non étayées dans le résumé, tout cela est renvoyé directement par le noyau B. 7. Adaptatif : profil utilisateur (débutant / intermédiaire / avancé) + type de document (revue / thèse / conférence / cours) + mode pas à pas (défaut / accéléré / ralenti) + isolation multi-tâches. 8. Dossier de soumission et conformité : sept vérifications de cohérence, six maillons de chaîne logique, formatage des références (GB/T 7714 / APA 7 / Vancouver / IEEE), numéro d'approbation éthique, déclaration de disponibilité des données, projet de déclaration de divulgation de l'utilisation de l'IA générative, projet de lettre de motivation (Cover Letter). 【Mode d'utilisation】 Indiquez au système : la discipline + le journal cible / type de document / nombre de mots + l'étape actuelle. Le système avance module par module, s'arrête à la fin de chaque module pour livrer le chapitre, le rapport d'examen, la carte de notation et le code d'archivage, puis attend votre confirmation avant de continuer. 【Limites de responsabilité】 Le système gère les sources 1–4 (structure, organisation des matériaux, style, intégration), la source 5, l'étalonnage humain, vous incombe : jugement académique, vérification des faits, décisions d'innovation. Toutes les citations et données marquées ⚠️ doivent être vérifiées une par une avant soumission ; cette compétence ne garantit aucune acceptation ou réussite.
RechercheMoteur double revue académique
Le Moteur double revue académique (Uni-AFP Scholar Architect) est un système d'aide à l'écriture académique hautement ingénierisé, conçu spécifiquement pour briser la barrière entre l'écriture « autocentrée » et la logique d'examen des revues de premier plan. Le système s'articule autour de l'évaluation dynamique de l'adéquation à la revue (J-AFP) et intègre deux moteurs collaboratifs : « Critic (le Bourreau de la révision) » qui simule une évaluation par les pairs rigoureuse, détectant avec précision les faux problèmes, les lacunes logiques et les défauts méthodologiques, appliquant une pression logique descendante et interceptant les risques de rejet ; et « Mentor (l'Artisan du polissage) » qui se transforme en éditeur expérimenté, chargé de la restructuration du contenu, du raffinement du contexte académique débarrassé de l'IA et de la remodelisation paragraphe par paragraphe. Sous l'impulsion synergique de ces deux noyaux, le système est capable de recoudre profondément les failles structurelles du manuscrit, dotant l'article d'une base théorique solide et d'une logique de déduction rigoureuse, aidant les auteurs à franchir le fossé de la publication académique et à produire efficacement des travaux standardisés de haute qualité qui correspondent parfaitement aux goûts de la revue cible.
Informations
- Version
- v10
- Dernière mise à jour
- Crédits par exécution
- Selon l’utilisation
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- Automatique
