Markdown lisible sans perte
Markdown lisible, sans perte d’informations
Markdown lisible sans perte
Markdown lisible, sans perte d’informations
Aperçu
Description
Transforme les documents Markdown pour que même les personnes dont l’attention se disperse facilement puissent les lire : conclusions en premier, paragraphes découpés, phrases raccourcies, actions explicites et bruit supprimé. Ce qui distingue cette approche d’une simple demande d’« optimisation de la mise en forme » tient à trois points. Premièrement, l’étendue des modifications reste contrôlable. Vous pouvez modifier uniquement le format, sans changer un seul mot du texte, en réorganisant seulement les marqueurs, les espaces et l’ordre des blocs. Vous pouvez aussi ne modifier que la formulation, sans toucher au style de mise en page. Si rien n’est précisé, les deux seront modifiés. Pour les normes et la documentation d’API, qui supportent mal les changements, utilisez le mode retouche légère ; pour les comptes rendus de réunion et les notes désordonnées, le mode refonte. Deuxièmement, aucune information n’est supprimée. Quand on demande à un modèle de « simplifier », le résultat le plus courant est la disparition discrète de deux contraintes, sans que vous vous en rendiez compte immédiatement. La règle absolue de cette compétence est de réorganiser sans supprimer : si le document est trop long, le contenu est replié ou déplacé en annexe. Une fois le travail terminé, elle liste aussi ce qui n’a volontairement pas été modifié, afin que vous puissiez vérifier. Troisièmement, elle élimine au passage les tournures typiques de l’IA. Formulations qui prennent le contrepied, deux-points annonciateurs, ton prétentieux, jargon, quantificateurs vagues, affirmations non chiffrées et enchaînements de subordonnées : ce ne sont pas seulement des questions de style, car chacune demande un effort d’attention supplémentaire au lecteur. Or ce sont précisément les formulations qu’un modèle produit facilement lorsqu’il réécrit le contenu. Le projet d’origine est une skill utilisable avec plusieurs agents, dotée d’une couche de scripts déterministes pour l’évaluation et la vérification sans perte (installable avec Claude Code, Codex, Grok Build, Gemini CLI, Cursor et opencode). Sur YouMind, cette version repose uniquement sur des prompts : les règles y sont intégrées directement, mais il n’y a pas de vérification par script. Après modification, comparez donc le résultat au document original pour contrôler les chiffres et les conditions particulières. Code source et bibliothèque de règles : github.com/tsonglew/adhd-md
Compétences associées
Tout voirÉpure et double réécriture
Utilisez souvent cette compétence : elle décuple votre sens de l’observation et votre maîtrise de l’écriture ! Elle transforme les articles et contenus rédigés de façon dispersée, surchargée ou déséquilibrée en textes aboutis, à la structure claire et à la langue percutante. Qu’il s’agisse de phrases courtes, de paragraphes ou de formulations d’idées, elle examine attentivement les coquilles, l’abus de mots-outils, les ruptures syntaxiques, l’accumulation de modificateurs ainsi que les confusions temporelles et spatiales, en indiquant précisément les problèmes et les pistes de révision. Tout en préservant le sens d’origine, elle fournit deux versions réécrites à comparer : la version sobre élimine le superflu et renforce la densité de l’information ainsi que la structure des phrases ; la version austère va plus loin en resserrant les jugements abstraits pour privilégier les actions, les objets et les images concrètes. Le texte se débarrasse ainsi de l’automise en scène pour gagner en fermeté et en profondeur. Cette compétence convient aux extraits de romans, essais, critiques, contenus pour les réseaux sociaux et écrits personnels à peaufiner. Vous obtenez un diagnostic direct et deux réécritures faciles à comparer et à retravailler. De quoi repérer les formules toutes faites, les concepts vagues et les postures inconscientes de l’auteur, afin de rendre chaque phrase plus précise et plus concise.
Mero – Mémoire pour IA
【Le problème résolu】 À chaque fois que vous demandez quelque chose à l’IA, devez-vous commencer par répéter les mêmes consignes ? « Réponds brièvement », « évite ces formules toutes faites », « écris avec mon ton », « commence par la conclusion », « je travaille dans le produit, inutile de m’expliquer les notions de base »… Vous l’avez dit des dizaines de fois, puis vous ouvrez une nouvelle conversation et elle a tout oublié. 【Ce qui change après l’installation】 Vous ne dites ces choses qu’une seule fois. Ensuite, à chaque tâche, l’IA commence par suivre vos habitudes : · Rédaction : elle adopte automatiquement votre ton et n’utilise plus les mots ni les formats que vous avez demandé d’éviter · Compte rendu hebdomadaire ou proposition : elle sait ce que vous faites et sur quoi vous travaillez en ce moment, sans que vous ayez à rappeler le contexte · Questions : ses réponses correspondent à la longueur et à la manière que vous souhaitez 【Ce que vous obtenez】 1. Un projet appelé « Ma base de mémoire », organisé en catégories : « qui vous êtes / comment collaborer avec vous / vos activités du moment / vos préférences ». Vous pouvez l’ouvrir, le modifier ou le supprimer à tout moment 2. Un « petit carnet de mémoire » placé dans le projet que vous utilisez ; l’IA le consulte avant chaque conversation 3. Une présentation rédigée intitulée « Qui suis-je ? », à coller dans les réglages personnels de YouMind pour qu’elle s’applique à tous vos projets ; vous pouvez aussi l’envoyer directement à 豆包, ChatGPT ou à d’autres IA 4. Une organisation automatique chaque semaine : les doublons sont supprimés, les informations obsolètes sont mises de côté et les contradictions vous sont signalées 【Comment l’utiliser ensuite】 Aucune manipulation à apprendre : dites simplement ce que vous voulez dans vos conversations : « Retiens que je veux toujours ça », « oublie cette information », « remplace-la par ceci », « que sais-tu de moi ? » Les nouvelles informations que vous mentionnez au fil des échanges — par exemple un changement de travail, un nouveau projet ou un rendu prévu la semaine prochaine — sont également enregistrées automatiquement. 【Pour qui】 Pour les personnes qui utilisent souvent l’IA pour écrire ou travailler et en ont assez de répéter les mêmes consignes. Aucun savoir technique n’est nécessaire. 【Pour commencer】 Lors de la première utilisation, dites l’une ou deux phrases que vous répétez le plus souvent à l’IA, par exemple « parle simplement et donne davantage d’exemples », ou dites directement « installe-moi ça ». 【Confidentialité】 Les informations personnelles sur la santé, les émotions ou les finances ne sont pas mémorisées par défaut. Les contenus enregistrés depuis des pages web et les articles d’autres personnes ne sont pas considérés comme vos informations. Vous pouvez demander à tout moment ce qui a été mémorisé et pourquoi.
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.
Informations
- Version
- v5
- Dernière mise à jour
- Crédits par exécution
- Selon l’utilisation
- Modèles
- Automatique
