result-to-paper-writing2.0
Prima i risultati empirici, poi la stesura completa
Descrizione
Utilizzato per lo scenario 'risultati di analisi empirica + descrizione delle variabili → scrittura completa del documento'. Aggiornamento v2.1: nuove specifiche per il formato delle citazioni (distinzione cinese-inglese, etichettatura di duplicati), regole di completezza della specificazione del modello (metodo a tre fasi di mediazione + termini di interazione di moderazione), quadro di giustificazione metodologica (parole proibite + esempi), rapporto aureo del conteggio delle parole, strategia di denominazione dei concetti chiave, specifiche del formato delle formule e lista di controllo completa.
Abilità correlate
Vedi tutto
RicercaScrittura accademica v4.1
Un sistema completo di scrittura accademica che integra il modello 五源 e l'architettura a tre livelli AFP 3.1. Mentre altre IA ti aiutano a 'scrivere' la tesi, questo sistema ti aiuta a 'tappare' ogni buca che potrebbe far respingere il tuo lavoro: da un'idea vaga a un pacchetto di invio completo, sette moduli completati in un'unica sessione, con controllo anti-allucinazioni, ripristino tramite codice di archiviazione e verifica quadrupla. 【10 秒价值】Una frase → un pacchetto di invio completo, con letteratura reale obbligatoria, riferimenti verificabili e ripresa senza interruzioni tra sessioni. 【触发词】Scrivere la tesi / Revisione della letteratura / Progettazione della metodologia di ricerca / Come scrivere la discussione / Rifinitura della tesi / Abstract e parole chiave / Pacchetto di invio 【七个模块，全部为完整可执行指令】 Fase 1: Scelta dell'argomento e introduzione → Fase 2: Revisione della letteratura → Fase 3: Progettazione della metodologia di ricerca → Fase 4: Discussione → Fase 5: Conclusioni → Fase 6: Abstract e parole chiave → Fase 7: Integrazione completa e pacchetto di invio. La Fase 0 fornisce un routing di ingresso A–G corrispondente ai sette moduli, oltre a un'opzione R per ripristinare l'ultimo progresso tramite codice di archiviazione o documento. 【v4.1 升级】 1. Cancello della catena di evidenze (vincolo rigido): registrazione dei materiali (codici M1/M2) + quattro elementi di citazione (autore/anno/titolo/identificatore verificabile) + marcatura a tre colori (✅ fornito dall'utente / ⚠️ da verificare / 🚫 vietato). Se il database dei materiali è vuoto, vengono generati solo struttura e query di ricerca, rifiutando di creare testo con citazioni; è vietato generare riferimenti a memoria o inventare numeri di volume, fascicolo e pagine. 2. Protocollo del codice di archiviazione: alla fine di ogni modulo viene emesso un codice strutturato salvabile come documento YouMind; nella sessione successiva puoi riprendere direttamente con @, senza richiedere nuovamente le informazioni già bloccate. 3. Valutazione riproducibile: il nucleo C ancorato a standard comportamentali a 4/6/8/10 punti con relative motivazioni; meccanismo a cricchetto che consente solo miglioramenti. 4. Libreria di configurazione per quattro discipline (1A Umanistiche/Arti / 1B Scienze sociali / 2A Scienze e ingegneria / 2B Agricoltura, Medicina e Scienze della vita), con passaggio automatico a librerie teoriche, toolbox metodologici e normative disciplinari; la categoria 2B prevede tre controlli etici nelle Fasi 0/3/7. 5. Divisione in tre paradigmi (quantitativo / qualitativo / speculativo): strategie narrative per la revisione della letteratura e progettazione della metodologia di ricerca seguono percorsi diversi. 6. Elenco anti-cliché e divieti: espressioni come 'limiti di tempo ed energia' o 'da approfondire in futuro', introduzione di nuovi dati o letteratura nelle conclusioni, o conclusioni nell'abstract non supportate dal corpo del testo vengono respinte dal nucleo B. 7. Adattività: profilo utente (principiante / intermedio / esperto) + tipo di tesi (rivista / laurea / conferenza / corso) + modalità passo (default / veloce / lento) + isolamento multitasking. 8. Pacchetto di invio e conformità: sette controlli di coerenza, sei anelli della catena logica, formattazione dei riferimenti (GB/T 7714 / APA 7 / Vancouver / IEEE), numero di approvazione etica, dichiarazione di disponibilità dei dati, bozza di dichiarazione sull'uso dell'IA generativa, bozza di cover letter. 【使用方式】 Comunica al sistema: area disciplinare + rivista target / tipo di tesi / numero di parole + fase attuale. Il sistema procede modulo per modulo e, al termine di ciascuno, si ferma per consegnare sezione, report di revisione, scheda di valutazione e codice di archiviazione, attendendo la tua conferma prima di continuare. 【责任边界】 Il sistema gestisce le fonti 1–4 (struttura, organizzazione dei materiali, stile, integrazione), mentre la fonte 5 di calibrazione manuale spetta a te: giudizio accademico, verifica dei fatti e decisioni innovative. Tutti i riferimenti e i dati contrassegnati con ⚠️ devono essere verificati da te prima dell'invio; questa competenza non garantisce alcuna accettazione o superamento.
ScrivereRid. 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.
ScrivereScrittura articoli accademici
Inserisci un tema di ricerca in una frase, il motore passo-passo AFP ti guida attraverso l'intero processo. P1 Progettazione del tema — Teoria del divertimento di Davis + metodo di selezione del tema a cinque livelli di Problematization, per estrarre un vero problema dal fenomeno. P2 Scrittura dell'introduzione — Analisi del modello a cinque colori, smontaggio paragrafo per paragrafo degli esempi di articoli top: appello emotivo → gap conoscitivo → posizionamento della letteratura → spazio di ricerca → dichiarazione di valore, con prompt di decostruzione completi integrati. P3 Rassegna della letteratura — Organizzazione strutturata, distinguendo tra filoni di ricerca e interlocutori. P4 Quadro teorico — 6 modelli di integrazione teorica completamente integrati (complementare, contrastivo, ponte, gerarchico, evolutivo, generale), ciascuno con sei sezioni: introduzione → motivazione → riorganizzazione → premessa → analisi → conclusione; inoltre, una struttura di frasi a cinque livelli per l'approfondimento di una singola teoria. P5 Metodo di ricerca — Strategia di adattamento automatico in base a quattro percorsi: empirico quantitativo, qualitativo, speculativo e misto. P6 Scrittura del corpo — Struttura piramidale 9-3-1. P7 Scrittura della conclusione — Elaborazione su tre livelli (scoperta → dialogo → estensione). P8 Preparazione per la sottomissione — 8 metodi per ridurre l'AI rate. P9 Assemblaggio globale — Documenti separati di ogni fase riuniti in una bozza completa, con supporto per il backfill incrociato tra capitoli e iterazioni di backtracking in qualsiasi momento. 🎯 Adatto a: studenti laureandi e dottorandi e giovani ricercatori che inviano a riviste C (CSSCI), core e SSCI, specialmente quelli in difficoltà con il quadro teorico e la scrittura dell'introduzione. ⚙️ Architettura sottostante: modello a cinque fonti × protocollo di staffetta uomo-macchina passo-passo AFP, segnale di heartbeat + punto di stop forzato + audit dual-core.
result-to-paper-writing2.0
Prima i risultati empirici, poi la stesura completa
Descrizione
Utilizzato per lo scenario 'risultati di analisi empirica + descrizione delle variabili → scrittura completa del documento'. Aggiornamento v2.1: nuove specifiche per il formato delle citazioni (distinzione cinese-inglese, etichettatura di duplicati), regole di completezza della specificazione del modello (metodo a tre fasi di mediazione + termini di interazione di moderazione), quadro di giustificazione metodologica (parole proibite + esempi), rapporto aureo del conteggio delle parole, strategia di denominazione dei concetti chiave, specifiche del formato delle formule e lista di controllo completa.
Abilità correlate
Vedi tuttoRicercaScrittura accademica v4.1
Un sistema completo di scrittura accademica che integra il modello 五源 e l'architettura a tre livelli AFP 3.1. Mentre altre IA ti aiutano a 'scrivere' la tesi, questo sistema ti aiuta a 'tappare' ogni buca che potrebbe far respingere il tuo lavoro: da un'idea vaga a un pacchetto di invio completo, sette moduli completati in un'unica sessione, con controllo anti-allucinazioni, ripristino tramite codice di archiviazione e verifica quadrupla. 【10 秒价值】Una frase → un pacchetto di invio completo, con letteratura reale obbligatoria, riferimenti verificabili e ripresa senza interruzioni tra sessioni. 【触发词】Scrivere la tesi / Revisione della letteratura / Progettazione della metodologia di ricerca / Come scrivere la discussione / Rifinitura della tesi / Abstract e parole chiave / Pacchetto di invio 【七个模块，全部为完整可执行指令】 Fase 1: Scelta dell'argomento e introduzione → Fase 2: Revisione della letteratura → Fase 3: Progettazione della metodologia di ricerca → Fase 4: Discussione → Fase 5: Conclusioni → Fase 6: Abstract e parole chiave → Fase 7: Integrazione completa e pacchetto di invio. La Fase 0 fornisce un routing di ingresso A–G corrispondente ai sette moduli, oltre a un'opzione R per ripristinare l'ultimo progresso tramite codice di archiviazione o documento. 【v4.1 升级】 1. Cancello della catena di evidenze (vincolo rigido): registrazione dei materiali (codici M1/M2) + quattro elementi di citazione (autore/anno/titolo/identificatore verificabile) + marcatura a tre colori (✅ fornito dall'utente / ⚠️ da verificare / 🚫 vietato). Se il database dei materiali è vuoto, vengono generati solo struttura e query di ricerca, rifiutando di creare testo con citazioni; è vietato generare riferimenti a memoria o inventare numeri di volume, fascicolo e pagine. 2. Protocollo del codice di archiviazione: alla fine di ogni modulo viene emesso un codice strutturato salvabile come documento YouMind; nella sessione successiva puoi riprendere direttamente con @, senza richiedere nuovamente le informazioni già bloccate. 3. Valutazione riproducibile: il nucleo C ancorato a standard comportamentali a 4/6/8/10 punti con relative motivazioni; meccanismo a cricchetto che consente solo miglioramenti. 4. Libreria di configurazione per quattro discipline (1A Umanistiche/Arti / 1B Scienze sociali / 2A Scienze e ingegneria / 2B Agricoltura, Medicina e Scienze della vita), con passaggio automatico a librerie teoriche, toolbox metodologici e normative disciplinari; la categoria 2B prevede tre controlli etici nelle Fasi 0/3/7. 5. Divisione in tre paradigmi (quantitativo / qualitativo / speculativo): strategie narrative per la revisione della letteratura e progettazione della metodologia di ricerca seguono percorsi diversi. 6. Elenco anti-cliché e divieti: espressioni come 'limiti di tempo ed energia' o 'da approfondire in futuro', introduzione di nuovi dati o letteratura nelle conclusioni, o conclusioni nell'abstract non supportate dal corpo del testo vengono respinte dal nucleo B. 7. Adattività: profilo utente (principiante / intermedio / esperto) + tipo di tesi (rivista / laurea / conferenza / corso) + modalità passo (default / veloce / lento) + isolamento multitasking. 8. Pacchetto di invio e conformità: sette controlli di coerenza, sei anelli della catena logica, formattazione dei riferimenti (GB/T 7714 / APA 7 / Vancouver / IEEE), numero di approvazione etica, dichiarazione di disponibilità dei dati, bozza di dichiarazione sull'uso dell'IA generativa, bozza di cover letter. 【使用方式】 Comunica al sistema: area disciplinare + rivista target / tipo di tesi / numero di parole + fase attuale. Il sistema procede modulo per modulo e, al termine di ciascuno, si ferma per consegnare sezione, report di revisione, scheda di valutazione e codice di archiviazione, attendendo la tua conferma prima di continuare. 【责任边界】 Il sistema gestisce le fonti 1–4 (struttura, organizzazione dei materiali, stile, integrazione), mentre la fonte 5 di calibrazione manuale spetta a te: giudizio accademico, verifica dei fatti e decisioni innovative. Tutti i riferimenti e i dati contrassegnati con ⚠️ devono essere verificati da te prima dell'invio; questa competenza non garantisce alcuna accettazione o superamento.
ScrivereRid. 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.
ScrivereScrittura articoli accademici
Inserisci un tema di ricerca in una frase, il motore passo-passo AFP ti guida attraverso l'intero processo. P1 Progettazione del tema — Teoria del divertimento di Davis + metodo di selezione del tema a cinque livelli di Problematization, per estrarre un vero problema dal fenomeno. P2 Scrittura dell'introduzione — Analisi del modello a cinque colori, smontaggio paragrafo per paragrafo degli esempi di articoli top: appello emotivo → gap conoscitivo → posizionamento della letteratura → spazio di ricerca → dichiarazione di valore, con prompt di decostruzione completi integrati. P3 Rassegna della letteratura — Organizzazione strutturata, distinguendo tra filoni di ricerca e interlocutori. P4 Quadro teorico — 6 modelli di integrazione teorica completamente integrati (complementare, contrastivo, ponte, gerarchico, evolutivo, generale), ciascuno con sei sezioni: introduzione → motivazione → riorganizzazione → premessa → analisi → conclusione; inoltre, una struttura di frasi a cinque livelli per l'approfondimento di una singola teoria. P5 Metodo di ricerca — Strategia di adattamento automatico in base a quattro percorsi: empirico quantitativo, qualitativo, speculativo e misto. P6 Scrittura del corpo — Struttura piramidale 9-3-1. P7 Scrittura della conclusione — Elaborazione su tre livelli (scoperta → dialogo → estensione). P8 Preparazione per la sottomissione — 8 metodi per ridurre l'AI rate. P9 Assemblaggio globale — Documenti separati di ogni fase riuniti in una bozza completa, con supporto per il backfill incrociato tra capitoli e iterazioni di backtracking in qualsiasi momento. 🎯 Adatto a: studenti laureandi e dottorandi e giovani ricercatori che inviano a riviste C (CSSCI), core e SSCI, specialmente quelli in difficoltà con il quadro teorico e la scrittura dell'introduzione. ⚙️ Architettura sottostante: modello a cinque fonti × protocollo di staffetta uomo-macchina passo-passo AFP, segnale di heartbeat + punto di stop forzato + audit dual-core.
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