一流誌模写術：SCI 7ステップライティング
SCI論文の書き方ではありません。トップレベルのSCI論文の書き方です。
説明
このスキルをおすすめする理由
このスキルは革新的に「サンプル学習」手法を導入し、トップジャーナルの例を深く分析してSCI論文執筆を正確に指導します。論文生成に加え、実際のトップジャーナルとの比較を通じて、出版における核心的な差を直接見極めることができます。
トップジャーナルSCIの書き方を教えます。AIにあなたが提供するトップジャーナルの例を学習させてから、あなたのためにSCIを書かせます。7つのステップで実験データから英文原稿へ：文献調査→データからテーマへ→発見の抽出→例文学習→中国語での執筆→中英翻訳・推敲→比較学習。この方法はCEJ 2021の実文献で一文一文検証済み——AI生成81点、実文献90点、差はわずか9点。理工系の大学院生や若手教員のSCI投稿に適しています。社会科学系にも同様に適用可能です。カスタマーサポート微信：foreverme17、フィードバック歓迎。 最初の3名は無料、3名ごとに500ずつ上昇、最高20000で打ち止め。（もし3名に達しても値上がりしていなければ、おめでとうございます、私が寝ています、お早めに！）
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論文パラフレーズ・投稿アシスタント
📚 論文パラフレーズ・投稿アシスタント インスピレーションを与えてくれた論文を、徐々に自分自身の高品質なオリジナル成果に発展させます。特に、他の分野の優れた論文を参考にして、テーマの移行、構成の再構築、投稿の最適化を目指す大学院生に最適です。 🔍 インスピレーション文献の特定：見本論文から参考にできるタイトルの仕組み、問題意識、章構成、理論的枠組み、研究方法、証拠の整理、言語スタイルを分析します。 🔄 学際的パラダイム移行：「ソース領域—ターゲット領域」移行マトリックスを構築し、どのアイデアを変換できるか、どの理論、概念、事例、結論を再構築しなければならないかを判断します。 🧠 オリジナル貢献のモデル化：文献のギャップを特定し、核心的な命題と作用メカニズムを抽出し、論文が単に研究対象を変更したり汎用フレームワークを適用したりしていないかを確認します。 🧭 研究デザインの計画：理論研究、ケーススタディ、定性研究、定量研究、文献レビュー、政策文書分析、混合研究をサポートします。 🛡️ 本物の証拠のゲート：データ、サンプル、インタビュー、ケース、統計結果、文献、DOIを捏造しません。実際の証拠がない場合、虚偽の実証的結論は生成しません。 ✍️ 証拠主導の執筆：「命題—証拠—引用—反論」を通じて論証の連鎖を構築し、章ごとにオリジナルコンテンツを生成し、まだ補完が必要な研究資料を明確にマークします。 📈 論文の継続的進化：L1テーマ構想、L2研究計画、L3証拠形成、L4投稿草稿、L5投稿準備完了に従い、毎回の修正、資料のギャップ、成熟度の変化を記録します。 🧑⚖️ 三重模擬査読：理論査読者、方法査読者、対象ジャーナル査読者の視点からリジェクトリスクを発見し、具体的な改訂戦略を形成します。 📨 完全な投稿サイクル：論文最終稿、引用検証表、投稿カバーレター、新規性の説明、著者返信、修正索引、関連声明テンプレートの生成を支援します。 ✨ 学ぶのはパラダイム、書くのはオリジナル、高めるのは実際の投稿競争力。
SCI-cover letterスロー先生
SCI Cover Letter 作成スキル——論文投稿のカバーレターを論文の「広告」として書くものです。まず研究中の内容を1つの核心的イノベーション（「一言」）に絞り、「理」（材料/構造/メカニズム/手法）か「工」（性能/応用）の路線を決定し、8段落構成で即投稿可能な英文カバーレターを生成します：問題—イノベーション—データ—意義の4文セールスアーク、ジャーナルマッチング説明、規範声明。全体を通して最も簡潔で客観的な表現（employs、shatter the ceiling 等の誇張表現は排除）で、1ページ以内に収めます。「図の挿入」を必須とし、性能型の場合は文献比較散布図や比較表を、メカニズム/構造型の場合は手元の図を積極的に診断（5つのチェックポイント）、再描画リストを提供し、直接SVGドラフトを出力します。また、既存のドラフトを逆に評価し、「複数のイノベーション点を列挙」「データがない」「抄録のコピー」「ジャーナルを無視した一斉送信」などの一般的な欠点を指摘して書き直すこともできます。Claude Code、Codexなどの汎用エージェントに対応しており、トリガーワードは「投稿書/カバーレターを書いて」「SCIに投稿」「この手紙はどうですか」「編集者にどの図を見せるべきか」などです。
教育論文作成アシスタント
教育研究の蓄積からCSSCI/SSCI/SCIへ——あらゆる教育論文が査読に耐えられるように。 これは「論文を書いてくれる」ツールではなく、教育の学術規範を理解した論文アーキテクトです。IMRaDが単なる4文字ではなく、厳密な論証ロジックであることを知っており、文献レビューは文献の羅列ではなく研究ギャップの正確な特定であること、効果量がp値よりも査読者を納得させることを理解しています。 7段階の全工程をカバー：テーマの絞り込み（革新性の三問チェック）→ 文献レビュー（三段階コーディング＋ファネル式ライティング）→ 研究デザイン（量的/質的/混合アプローチの意思決定）→ データ分析（統計手法決定木）→ 議論の構築（貢献度自己点検マトリックス）→ 言語の洗練（AI臭の除去＋言語昇格＋リライト説明）→ ジャーナル適応（マッチングマトリックス＋リジェクトリスク事前強化）。 3つの核となる対抗エンジンを内蔵：アカデミックライターが出力を担当、言語昇格官がブラッシュアップ、学術ゲートキーパーが拒否権を持つ——文献は本物か？データは信頼できるか？論証は証拠に基づいているか？貢献は目標ジャーナルのレベルに合っているか？5つの次元で一つずつ監査し、不合格なら差し戻してやり直し。 書くのを助けるだけでなく、なぜそのように修正するのかを教えてくれます。毎回の出力にリライト説明が付属し、反復の中で本当のアカデミックライティング力を向上させます。中国語・英語二軸フォーマット検証に対応（GB/T 7714 / APA 7th）、日常の教育研究の蓄積、研究課題の成果物作成、職位評価の追い込みに適用可能。
一流誌模写術：SCI 7ステップライティング
SCI論文の書き方ではありません。トップレベルのSCI論文の書き方です。
説明
このスキルをおすすめする理由
このスキルは革新的に「サンプル学習」手法を導入し、トップジャーナルの例を深く分析してSCI論文執筆を正確に指導します。論文生成に加え、実際のトップジャーナルとの比較を通じて、出版における核心的な差を直接見極めることができます。
トップジャーナルSCIの書き方を教えます。AIにあなたが提供するトップジャーナルの例を学習させてから、あなたのためにSCIを書かせます。7つのステップで実験データから英文原稿へ：文献調査→データからテーマへ→発見の抽出→例文学習→中国語での執筆→中英翻訳・推敲→比較学習。この方法はCEJ 2021の実文献で一文一文検証済み——AI生成81点、実文献90点、差はわずか9点。理工系の大学院生や若手教員のSCI投稿に適しています。社会科学系にも同様に適用可能です。カスタマーサポート微信：foreverme17、フィードバック歓迎。 最初の3名は無料、3名ごとに500ずつ上昇、最高20000で打ち止め。（もし3名に達しても値上がりしていなければ、おめでとうございます、私が寝ています、お早めに！）
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SCI-cover letterスロー先生
SCI Cover Letter 作成スキル——論文投稿のカバーレターを論文の「広告」として書くものです。まず研究中の内容を1つの核心的イノベーション（「一言」）に絞り、「理」（材料/構造/メカニズム/手法）か「工」（性能/応用）の路線を決定し、8段落構成で即投稿可能な英文カバーレターを生成します：問題—イノベーション—データ—意義の4文セールスアーク、ジャーナルマッチング説明、規範声明。全体を通して最も簡潔で客観的な表現（employs、shatter the ceiling 等の誇張表現は排除）で、1ページ以内に収めます。「図の挿入」を必須とし、性能型の場合は文献比較散布図や比較表を、メカニズム/構造型の場合は手元の図を積極的に診断（5つのチェックポイント）、再描画リストを提供し、直接SVGドラフトを出力します。また、既存のドラフトを逆に評価し、「複数のイノベーション点を列挙」「データがない」「抄録のコピー」「ジャーナルを無視した一斉送信」などの一般的な欠点を指摘して書き直すこともできます。Claude Code、Codexなどの汎用エージェントに対応しており、トリガーワードは「投稿書/カバーレターを書いて」「SCIに投稿」「この手紙はどうですか」「編集者にどの図を見せるべきか」などです。
教育論文作成アシスタント
教育研究の蓄積からCSSCI/SSCI/SCIへ——あらゆる教育論文が査読に耐えられるように。 これは「論文を書いてくれる」ツールではなく、教育の学術規範を理解した論文アーキテクトです。IMRaDが単なる4文字ではなく、厳密な論証ロジックであることを知っており、文献レビューは文献の羅列ではなく研究ギャップの正確な特定であること、効果量がp値よりも査読者を納得させることを理解しています。 7段階の全工程をカバー：テーマの絞り込み（革新性の三問チェック）→ 文献レビュー（三段階コーディング＋ファネル式ライティング）→ 研究デザイン（量的/質的/混合アプローチの意思決定）→ データ分析（統計手法決定木）→ 議論の構築（貢献度自己点検マトリックス）→ 言語の洗練（AI臭の除去＋言語昇格＋リライト説明）→ ジャーナル適応（マッチングマトリックス＋リジェクトリスク事前強化）。 3つの核となる対抗エンジンを内蔵：アカデミックライターが出力を担当、言語昇格官がブラッシュアップ、学術ゲートキーパーが拒否権を持つ——文献は本物か？データは信頼できるか？論証は証拠に基づいているか？貢献は目標ジャーナルのレベルに合っているか？5つの次元で一つずつ監査し、不合格なら差し戻してやり直し。 書くのを助けるだけでなく、なぜそのように修正するのかを教えてくれます。毎回の出力にリライト説明が付属し、反復の中で本当のアカデミックライティング力を向上させます。中国語・英語二軸フォーマット検証に対応（GB/T 7714 / APA 7th）、日常の教育研究の蓄積、研究課題の成果物作成、職位評価の追い込みに適用可能。
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