論文内容精査・最適化-AFP

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NNevin

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コンテンツ紹介

説明

✅ 11次元の深掘り最適化（簡潔化、一貫性、誤り訂正、構成、表現、詳細、明確化、規範、可読性、専門性、整合性） ✅ 中文・英文の自動識別 ✅ 段落ごとに処理。修正ごとに理由を説明し、確認を待ちます ✅ 原意と学術スタイルを保持

関連スキル

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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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執筆

学術論文執筆アシスタント

「学術論文執筆アシスタント」は、研究者向けに設計されたスマートアシスタントツールで、学術論文の最初の構想から最終原稿の完成まで、すべてのステップをカバーすることを目的としています。研究の方向性が漠然としている段階でも、初稿が完成して推敲が必要な段階でも、本ツールは体系的なサポートを提供し、高品質な学術作品を効率的に完成させるお手伝いをします。本ツールは、4つの主要な段階を通じてユーザーをガイドします。まずは**テーマ選定**です。これは、初期のアイデアを具体化して実行可能な研究テーマや問いに絞り込み、研究フレームワーク、方法論のマッチング、タイムプラン、リソースのボトルネックの特定を含む包括的な「テーマ評価レポート」を生成します。次に**文献レビュー**の段階に進み、検索戦略の構築、主要文献の整理、論理的に一貫した文献レビューの初稿作成、研究ギャップの明確化を支援します。第三段階は**構造化ライティング**です。本ツールは、テーマと文献レビューに基づいて詳細な論文アウトラインを作成し、序論、方法、本文、結論を章ごとに執筆するとともに、研究用の図表コードを提供し、論文の構造が完全で論証が厳密であることを保証します。最後は**校正・修正**の段階で、論文に対して包括的な学術規範チェック、言語の6次元での推敲、論理的一貫性のレビューを実施し、AI支援執筆に関する声明を組み込んで、最終稿が出版可能な専門水準に達するようにします。執筆プロセス全体を通じて、本ツールは学術倫理規範を常に遵守し、すべての引用は明確に確認を促し、決して捏造しません。各段階の成果物はユーザーの確認後に進められるため、すべてのステップが研究意図に沿っていることが保証され、ユーザーは思考の表現に集中し、煩わしいフォーマットや規範はAIに任せることができます。

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AI教材品質検証スペシャリスト

📚 AI教材深層品質検証スペシャリスト — 5次元スキャンで、AIが執筆した教材を審査に耐えられるものにします。 AIアシストで執筆された教材には5つの共通の欠点があります：知識の誤りは自己チェックが難しい、授業設計に教室感がない、大量の「正しいけど役に立たない文」、テンプレート化して機械的な文章、難解で学生が読むのを諦める。本システムは各章を5次元で深層品質検証し、教科専門家、教育デザイナー、事実確認者、文体鑑定士の4つの役割から各章を精査し、定量評価と直接置き換え可能な修正提案を出力します。 5つの次元： 📐 知識の正確性 — 概念、モデル、データを一つひとつ出典を確認して修正し、各誤りには出典を明記 🎯 教育設計 — 難易度曲線、前提知識の補足、章間のつながりを、ベテラン教師のように精査 💎 内容の実質性 — 「正しいけど役に立たない文」を特定し、各節の実際の情報量を計算 🤖 AIらしさ検出 — 教材独自の基準で、通常の書き方とAIテンプレートのパターンを区別 📖 可読性 — 段落のリズム、専門用語の密度を評価し、学生がスムーズに読めるかを判定注目機能： 🔗 章間の一貫性 — 自動で知識プロファイルを生成し、概念の矛盾、用語の不一致、重複定義を検出 🔄 クローズドループの反復 — 修正後に再提出すると、改善項目、未解決項目、新たな問題を自動追跡 📊 階層的レポート — まず概要スコアとTOP3の問題を表示し、必要に応じて段落ごとの分析を展開 🎤 鋭い指摘 — 問題を美化せず、「この定義は間違っています」と明確に指摘し、各批判には修正の参考を添付適用：AIアシストで執筆された学部生・大学院生向け教材、学術専門書、講義資料。現バージョンは学部教材向けに最適化されていますが、大学院教材にも対応しています。章を貼り付ける → 評価を取得 → 該当箇所を修正 → 再検証、品質が合格するまで繰り返します。

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