Motore narrativo Gladwell

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Descrizione

Basato sul metodo di narrazione non-fiction di Malcolm Gladwell, riorganizza la logica narrativa di una bozza di articolo lungo già calibrato stilisticamente. Senza alterare il tono dell'autore, dà priorità alla tensione narrativa: tramite ganci controintuitivi, modellazione del protagonista, inserimento di concetti interdisciplinari e un arco drammatico in cinque atti, trasforma un testo lineare in un articolo profondo con forte suspense, arco del personaggio e dissonanza cognitiva. Consegna in due fasi: prima una scaletta ristrutturata (con analisi delle differenze rispetto all'originale), poi, dopo conferma, l'articolo completo.

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Motore scrittura Wan Weigang

Motore di scrittura narrativa basato sull'arco cognitivo di Wan Weigang, con la struttura narrativa principale 'far sentire il lettore al sicuro → dimostrare che hai ragione ma non abbastanza', integrando il potenziamento narrativo alla Mi Meng (scenari, anteposizione della storia, densità di casi) e la traduzione concettuale alla Liu Run (ancoraggio analogico, precisione di transizione, chiusura del paragrafo), per riorganizzare la logica narrativa di una bozza lunga già calibrata stilisticamente. Consegna in due passi: prima output dello schema di ricostruzione (con analisi delle differenze rispetto all'originale), poi, dopo la conferma dell'utente, generazione dell'articolo ricostruito completo.

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Scrittura virale WeChat 2.0

Questa skill assiste i creatori nella produzione efficiente di articoli per WeChat. Che si tratti di contenuti utili, opinioni profonde, storie emozionanti o promozione di prodotti, offre un supporto completo dall'ideazione del titolo alla stesura del testo, rendendo i tuoi contenuti più accattivanti per la lettura su mobile. Durante la creazione, propone una serie di soluzioni per titoli virali, come quelli numerici, di suspense e di contrasto, e adatta la struttura al tema dell'articolo. Che tu voglia un riassunto logico o una narrazione emotiva, garantisce una struttura chiara e una coerenza logica, raggiungendo con precisione il pubblico target. Inoltre, la skill include suggerimenti professionali per l'ottimizzazione dell'impaginazione e il controllo di qualità. Gestendo la lunghezza dei paragrafi, il ritmo delle frasi e la leggibilità delle informazioni chiave, eleva la qualità complessiva del testo. Aiuta anche nella disposizione delle parole chiave SEO e nell'orientamento verso gli obiettivi di conversione, così ogni contenuto non solo scorre bene, ma ottiene i risultati di diffusione e conversione desiderati.

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Rid. e Riscr. Tesi AIGC v7.0

📚 Esperto di riduzione e riscrittura fedele di qualità per tesi accademiche AIGC v7.0 Progettato per studenti laureati, ricercatori e autori di tesi, questa competenza di ottimizzazione del testo accademico ha come ciclo chiuso principale 'Controllo delle fonti → Correzione del processo → Verifica dei risultati → Auto-controllo inverso → Iterazione della revisione'. Preservando il significato originale, la terminologia specialistica, i dati e le conclusioni chiave, diagnostica e ottimizza sistematicamente espressioni standardizzate, logiche meccaniche, contenuti vuoti, terminologia imprecisa e incongruenze stilistiche nei documenti. 🔍📝 🌟 Capacità principali 🔬 Diagnosi dei rischi a più livelli Copre 10 tipi di impronte testuali generiche e aiuta a identificare i modelli espressivi comuni di modelli come ChatGPT, Claude, DeepSeek e 文心一言. 🧠 Ricostruzione semantica profonda Non si limita alla sostituzione di sinonimi, ma parte dall'espressione della proposizione, dall'ordine delle informazioni, dai punti di ingresso dell'argomentazione e dall'organizzazione delle prove per ricostruire un'argomentazione accademica più naturale e profonda. ✍️ Riscrittura fedele della qualità Utilizza 13 strategie di trasformazione delle frasi e 20 metodi di pulizia delle espressioni modello ad alta frequenza per migliorare le frasi meccaniche, le congiunzioni ripetute e le strutture espressive eccessivamente regolari. 📊 Diagnosi della struttura dell'intero documento Attraverso il grande ciclo e i cinque triangoli di ferro, verifica se si forma un ciclo chiuso completo tra domanda di ricerca, teoria, revisione, metodi, conclusioni e innovazione. 🧩 Adattamento preciso delle sezioni Per ciascuna sezione (abstract, introduzione, revisione della letteratura, metodi di ricerca, risultati, discussione e conclusioni), sviluppa strategie di diagnosi e riscrittura differenziate. 🌐 Scansione dei rischi interlinguistici Aiuta a identificare la traduzione letterale, l'accumulo di voce passiva, l'annidamento di frasi lunghe e le anomalie di miscelazione cinese-inglese, rendendo l'espressione accademica cinese più naturale e accurata. 🔄 Ciclo di auto-controllo inverso Una volta completata la riscrittura, verifica nuovamente da tre aspetti: distribuzione delle tecniche, impronte testuali aggiunte e integrità delle informazioni, per evitare che 'più si modifica, più sembra un modello' o la perdita di contenuti chiave. 🛡️ Protezione delle norme accademiche Non inventa letteratura, dati, casi o basi politiche; segnala separatamente le informazioni che richiedono la verifica da parte dell'autore e ricorda di divulgare onestamente l'uso dell'IA. 🎯 Scenari di applicazione ✅ Ottimizzazione di singoli paragrafi o sezioni locali ✅ Modifica mirata di paragrafi evidenziati in report di rilevamento ✅ Revisione accurata di abstract, introduzione, revisione, discussione e conclusioni ✅ Diagnosi delle caratteristiche di rischio AIGC dell'intero documento ✅ Adattamento linguistico e strutturale per la rivista target ✅ Revisione di qualità pre-invio e verifica di coerenza 📦 Consegna finale 📄 Testo riscritto con fedeltà di qualità 🔎 Report di diagnosi dei rischi e dei problemi 🛠️ Spiegazione delle strategie e tecniche di riscrittura ✅ Report di auto-controllo inverso e integrità delle informazioni 💡 Elementi da verificare da parte dell'autore e suggerimenti per modifiche successive 🎓 Significato originale non distorto · Logica non spezzata · Dati non inventati · Qualità accademica non ridotta ⚠️ Questa competenza mira a migliorare la qualità dell'espressione accademica e a ridurre le caratteristiche di rischio nel testo, ma non promette di superare alcuna piattaforma di rilevamento specifica né garantisce di raggiungere un determinato valore di rilevamento.

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