論文内容精査・最適化-AFP
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。

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。
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。
論文内容精査・最適化-AFP
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。

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。
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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