グラッドウェル式ナラティブライティングエンジン
説明
Malcolm Gladwellのノンフィクション・ナラティブ方法論に基づき、スタイル調整済みの長文初稿のナラティブロジックを再構成します。作者のトーンやキャラクターは変えず、ナラティブの緊張感を最優先に、常識を覆すフックの構築、代理モデリング、学際的概念の導入、五幕構成のドラマティックアークを通じて、平板な文章を強いサスペンス、キャラクターアーク、そして認知ギャップを備えた深みのある長文に再構築します。2ステップで納品: まず再構成の概要（原文との差分分析を含む）を出力し、ユーザーの確認後に完全な再構成記事を生成します。
関連スキル
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万维鋼スタイルのライティングエンジン
万维鋼の認知曲線に基づくナラティブ・ライティングエンジン。「読者に安心感を与える→あなたの正しさを証明するが十分ではない」というメインのナラティブフレームワークを採用し、咪蒙スタイルのストーリー強化（シーン化、ストーリー前置き、事例密度）と劉潤スタイルの概念翻訳（類推アンカー、遷移精度、段落の閉じ）を融合。スタイル校正済みの長文初稿に対して、ナラティブロジックを再構成します。2ステップで納品：まず再構成アウトライン（原文との差異分析を含む）を出力し、ユーザーの確認後に完全な再構成記事を生成します。
執筆WeChat公式アカウントのバズる記事作成2.0
クリエイターがWeChat公式アカウントの記事を効率的に完成させることを支援します。有益な情報の共有、深い見解の表明、感情的なストーリーや商品プロモーションなど、本スキルはタイトル構想からコンテンツ執筆までの全プロセスをサポートし、モバイルでの読書環境でより魅力的な文章づくりを支援します。 創作過程では、数字を取り入れたタイトル、サスペンス型、ギャップ型など、多様なスタイルのバズるタイトル案を提案し、記事のテーマに最適な構成フレームワークをマッチングします。ロジックを重視した実用的なまとめでも、感情に訴えかけるストーリーでも、記事の構成が明確で論理的に一貫し、ターゲット層に的確に届くことを保証します。 さらに、このスキルにはプロフェッショナルなレイアウト最適化の提案と品質チェックも含まれています。段落の長さを調整し、文のリズムを最適化し、重要な情報の読みやすさを高めることで、記事全体の質を向上させます。また、SEOキーワードの配置やコンバージョン目標の設定を支援し、すべてのコンテンツが読みやすく、期待通りの拡散効果とコンバージョン効果を実現できるようにします。
執筆論文AIGC類似度低減・品質保持リライトエキスパートv7.0
📚 学術論文 AIGC 類似度低減・品質保持リライトエキスパート v7.0 大学院生、研究者、論文執筆者向けに開発された学術テキスト最適化スキルです。「発生源制御→プロセス修正→結果検証→逆自己チェック→再検査イテレーション」をコアサイクルとし、原意、専門用語、データ、主要な結論を保護しながら、論文内のテンプレート表現、機械的な論理、内容の空虚さ、用語の不正確さ、スタイルの不一致などを体系的に診断・最適化します。🔍📝 🌟 コア機能 🔬 多層リスク診断 10 種類の汎用テキストフィンガープリントをカバーし、ChatGPT、Claude、DeepSeek、文心一言などのモデルに共通する表現パターンを識別します。 🧠 深層意味再構築 単なる同義語置換にとどまらず、命題の表現、情報の順序、論証の切入点、エビデンスの構成方法からアプローチし、より自然で深みのある学術的論証を再構築します。 ✍️ 品質保持リライト 13 種類の文型変換戦略と 20 種類の高頻度テンプレート表現除去手法を組み合わせ、機械的な文構造、繰り返しの接続詞、過度に整った表現を改善します。 📊 論文全体の構造診断 大ループと五大鉄三角形を用いて、研究課題、理論、レビュー、方法、結論、革新性の間に完全なサイクルが形成されているかをチェックします。 🧩 細分化された章対応 要旨、序論、文献レビュー、研究方法、結果、考察、結論に対して、それぞれ異なる診断・リライト戦略を適用します。 🌐 言語間リスクスキャン 翻訳調、受動態の過剰使用、長文の入れ子、中日英混在の異常を識別し、中国語の学術表現をより自然で正確にします。 🔄 逆自己チェックサイクル リライト後、手法の分布、新たに追加されたテキストフィンガープリント、情報の完全性の3点から再検証し、「リライトするほどテンプレート化」や重要な内容の欠落を防ぎます。 🛡️ 学術規範の保護 文献、データ、事例、政策根拠を捏造しません。執筆者が確認すべき情報は個別に注釈を付け、AIの使用状況を正直に開示するよう促します。 🎯 適用シーン ✅ 単一段落または部分的な章の最適化 ✅ 検出レポートでマークされた段落の修正 ✅ 要旨、序論、レビュー、考察、結論の精密修正 ✅ 論文全体のAIGCリスク特徴診断 ✅ 対象ジャーナルの言語・構造適合 ✅ 投稿前の品質レビューと一貫性検証 📦 最終成果物 📄 品質保持されたリライトテキスト 🔎 リスク・問題診断レポート 🛠️ リライト戦略と手法の説明 ✅ 逆自己チェックと情報完全性レポート 💡 執筆者確認事項と修正提案 🎓 原意を歪めず・論理を断ち切らず・データを捏造せず・学術品質を低下させない ⚠️ 本スキルは学術表現の品質向上とテキスト内のリスク特徴低減を目的としており、特定の検出プラットフォームへの通過や特定の検出数値の達成を保証するものではありません。
グラッドウェル式ナラティブライティングエンジン
説明
Malcolm Gladwellのノンフィクション・ナラティブ方法論に基づき、スタイル調整済みの長文初稿のナラティブロジックを再構成します。作者のトーンやキャラクターは変えず、ナラティブの緊張感を最優先に、常識を覆すフックの構築、代理モデリング、学際的概念の導入、五幕構成のドラマティックアークを通じて、平板な文章を強いサスペンス、キャラクターアーク、そして認知ギャップを備えた深みのある長文に再構築します。2ステップで納品: まず再構成の概要（原文との差分分析を含む）を出力し、ユーザーの確認後に完全な再構成記事を生成します。
関連スキル
すべて表示万维鋼スタイルのライティングエンジン
万维鋼の認知曲線に基づくナラティブ・ライティングエンジン。「読者に安心感を与える→あなたの正しさを証明するが十分ではない」というメインのナラティブフレームワークを採用し、咪蒙スタイルのストーリー強化（シーン化、ストーリー前置き、事例密度）と劉潤スタイルの概念翻訳（類推アンカー、遷移精度、段落の閉じ）を融合。スタイル校正済みの長文初稿に対して、ナラティブロジックを再構成します。2ステップで納品：まず再構成アウトライン（原文との差異分析を含む）を出力し、ユーザーの確認後に完全な再構成記事を生成します。
執筆WeChat公式アカウントのバズる記事作成2.0
クリエイターがWeChat公式アカウントの記事を効率的に完成させることを支援します。有益な情報の共有、深い見解の表明、感情的なストーリーや商品プロモーションなど、本スキルはタイトル構想からコンテンツ執筆までの全プロセスをサポートし、モバイルでの読書環境でより魅力的な文章づくりを支援します。 創作過程では、数字を取り入れたタイトル、サスペンス型、ギャップ型など、多様なスタイルのバズるタイトル案を提案し、記事のテーマに最適な構成フレームワークをマッチングします。ロジックを重視した実用的なまとめでも、感情に訴えかけるストーリーでも、記事の構成が明確で論理的に一貫し、ターゲット層に的確に届くことを保証します。 さらに、このスキルにはプロフェッショナルなレイアウト最適化の提案と品質チェックも含まれています。段落の長さを調整し、文のリズムを最適化し、重要な情報の読みやすさを高めることで、記事全体の質を向上させます。また、SEOキーワードの配置やコンバージョン目標の設定を支援し、すべてのコンテンツが読みやすく、期待通りの拡散効果とコンバージョン効果を実現できるようにします。
執筆論文AIGC類似度低減・品質保持リライトエキスパートv7.0
📚 学術論文 AIGC 類似度低減・品質保持リライトエキスパート v7.0 大学院生、研究者、論文執筆者向けに開発された学術テキスト最適化スキルです。「発生源制御→プロセス修正→結果検証→逆自己チェック→再検査イテレーション」をコアサイクルとし、原意、専門用語、データ、主要な結論を保護しながら、論文内のテンプレート表現、機械的な論理、内容の空虚さ、用語の不正確さ、スタイルの不一致などを体系的に診断・最適化します。🔍📝 🌟 コア機能 🔬 多層リスク診断 10 種類の汎用テキストフィンガープリントをカバーし、ChatGPT、Claude、DeepSeek、文心一言などのモデルに共通する表現パターンを識別します。 🧠 深層意味再構築 単なる同義語置換にとどまらず、命題の表現、情報の順序、論証の切入点、エビデンスの構成方法からアプローチし、より自然で深みのある学術的論証を再構築します。 ✍️ 品質保持リライト 13 種類の文型変換戦略と 20 種類の高頻度テンプレート表現除去手法を組み合わせ、機械的な文構造、繰り返しの接続詞、過度に整った表現を改善します。 📊 論文全体の構造診断 大ループと五大鉄三角形を用いて、研究課題、理論、レビュー、方法、結論、革新性の間に完全なサイクルが形成されているかをチェックします。 🧩 細分化された章対応 要旨、序論、文献レビュー、研究方法、結果、考察、結論に対して、それぞれ異なる診断・リライト戦略を適用します。 🌐 言語間リスクスキャン 翻訳調、受動態の過剰使用、長文の入れ子、中日英混在の異常を識別し、中国語の学術表現をより自然で正確にします。 🔄 逆自己チェックサイクル リライト後、手法の分布、新たに追加されたテキストフィンガープリント、情報の完全性の3点から再検証し、「リライトするほどテンプレート化」や重要な内容の欠落を防ぎます。 🛡️ 学術規範の保護 文献、データ、事例、政策根拠を捏造しません。執筆者が確認すべき情報は個別に注釈を付け、AIの使用状況を正直に開示するよう促します。 🎯 適用シーン ✅ 単一段落または部分的な章の最適化 ✅ 検出レポートでマークされた段落の修正 ✅ 要旨、序論、レビュー、考察、結論の精密修正 ✅ 論文全体のAIGCリスク特徴診断 ✅ 対象ジャーナルの言語・構造適合 ✅ 投稿前の品質レビューと一貫性検証 📦 最終成果物 📄 品質保持されたリライトテキスト 🔎 リスク・問題診断レポート 🛠️ リライト戦略と手法の説明 ✅ 逆自己チェックと情報完全性レポート 💡 執筆者確認事項と修正提案 🎓 原意を歪めず・論理を断ち切らず・データを捏造せず・学術品質を低下させない ⚠️ 本スキルは学術表現の品質向上とテキスト内のリスク特徴低減を目的としており、特定の検出プラットフォームへの通過や特定の検出数値の達成を保証するものではありません。
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