洗墨 Pro — AI臭除去・検知通過
説明
このスキルをおすすめする理由
このスキルは独自の「3層深層洗墨エンジン」を搭載し、構造、語彙、統計の多次元からAIの痕跡を徹底的に除去します。さらにプラットフォームに応じてスマートに適応し、あなたのコンテンツが簡単にAI検出を通過し、真に人間らしい表現を実現します。
AI検出対抗エンジン — 3層の統計的特徴の深層リライト（構造の断片化 + 語彙の浄化（30+の禁止語を強制ブロック） + 混乱度/爆発度の最適化）+ 4次元診断スコア + 5大プラットフォームにネイティブ対応（小红书/公众号/Twitter/知乎/学術）。リライト前後のスコア比較、検出通過率95%以上を予測。単なる表面的な言い換えではなく、AIの痕跡を完全に洗い流し、人間が書いた本来の質感を露出させます。
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執筆筆跡 Pro — AIで思い通りのスタイルを書かせる
1つのSkillで全ての文章問題を解決。A. 自分を模倣 — あなたが書いたテキストを貼り付けると、AIがあなたの6次元のライティングDNAを抽出し、全ての出力が「あなたの声」に。B. 誰でも模倣 — 8大有名スタイルをワンクリックで切り替え（半仏/盧克文/獣爺/九辺/王小波/汪曾祺…）、好きな作者のテキストを貼ってその場で学習も可能。C. 素早くAI臭を除去 — 3回の深い校正（構造洗い→語彙洗い→リズム洗い）、スタイルは変えずにクリーンに、速くて安定。3999ポイント = 無限スタイルライブラリ + スタイル転送 + AI臭除去、3in1でお得。
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。
AIらしさ除去マスター
文章からAI生成の痕跡を取り除きます。文章の編集や校正に使えば、より自然で人間らしい文体に整えられます。ウィキペディアの「AI文章の特徴」に関する総合ガイドに基づき、次のパターンを検出して修正します：誇張された象徴的表現、宣伝調の表現、-ingで終わる表面的な分析、曖昧な帰属、ダッシュの過剰使用、三段構成の定型表現、AI特有の語彙、否定表現による対句、接続表現の過剰使用。
洗墨 Pro — AI臭除去・検知通過
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AI検出対抗エンジン — 3層の統計的特徴の深層リライト（構造の断片化 + 語彙の浄化（30+の禁止語を強制ブロック） + 混乱度/爆発度の最適化）+ 4次元診断スコア + 5大プラットフォームにネイティブ対応（小红书/公众号/Twitter/知乎/学術）。リライト前後のスコア比較、検出通過率95%以上を予測。単なる表面的な言い換えではなく、AIの痕跡を完全に洗い流し、人間が書いた本来の質感を露出させます。
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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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