記事の事実確認
説明
おすすめした人
nene@YouMind
このスキルをおすすめする理由
まだコンテンツの正確性が心配ですか？このスキルはあなたの原稿を深くファクトチェックし、重要な事実からデータ引用まで、一つ一つ元のソースと比較し、正確に特定して修正提案を提供します。ニュースリリース、レポート、研究記事のいずれであっても、あなたのコンテンツの正確性を保証し、専門的な信頼性を高めるのに役立ちます。
ついにコンテンツの不正確リスクから解放されます。ニュースや論文などの情報源を基にコンテンツを二次創作したり、個人の見解を執筆するのが好きな方に、このスキルは徹底的な事実確認を支援します。コンテンツと情報源の一貫性を確保し、不正確な点を正確に特定して修正提案を行い、コンテンツの信頼性と権威を高め、安心して公開できるようにします。
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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。
ファクトチェック
あらゆる主張、結論、データ、提案をAIファクトチェッカーに任せられます。ウェブでの出典調査、5段階の信頼度評価、推論の問題点の検出を行い、そのまま転送できる検証レポートを作成します。 【できること】検証したい主張を貼り付けると、3つのステップで自動チェックします。 🔍 分解——主張を「検証可能な事実／そこから導かれた結論／価値判断」に分け、立場や意見を事実として扱わず、厳密に区別します 🌐 ウェブで出典調査——出典、サンプル、統計の定義、時期、完全な文脈を一つずつ確認し、複数の情報源で相互検証します 🧩 推論のチェック——隠れた前提、相関関係と因果関係の混同、見落とされた別の説明、結論が成り立つ条件や成り立たない条件を見つけます 【選ばれる理由】 ✅ 5段階の信頼度評価：確認済み／概ね正しいが限定が必要／議論の余地あり／証拠不十分／明らかに誤り。各項目に出典リンク付き ✅ 4部構成のレポート：信頼できる事実と修正点／推論の最も重要な問題点／補強後の最も妥当なバージョン／どの程度まで信じられるか ✅ 憶測で補いません：調査で確認できない場合は正直に「証拠不十分」と示し、「おそらく正しい」でごまかしません ✅ レポートは完成品：読者、顧客、コミュニティにそのまま転送できます 【こんな方に】個人メディアやコンテンツの制作者、投資家やアナリスト、学生や研究者、そして「この言葉は信じてよいのか」をすばやく判断したいすべての方に適しています。 【使い方】検証したい主張をそのまま貼り付けてください。一文から段落まで対応できます。たとえば「橋本病の人はよく元気がない」と入力すると、出典付きの信頼度評価レポートが得られます。 ⚠️ 医療・法律・投資などの専門的な問題については、情報の検証のみを目的としています。最終的には専門家の意見を確認してください。
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。
記事の事実確認
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このスキルをおすすめする理由
まだコンテンツの正確性が心配ですか？このスキルはあなたの原稿を深くファクトチェックし、重要な事実からデータ引用まで、一つ一つ元のソースと比較し、正確に特定して修正提案を提供します。ニュースリリース、レポート、研究記事のいずれであっても、あなたのコンテンツの正確性を保証し、専門的な信頼性を高めるのに役立ちます。
ついにコンテンツの不正確リスクから解放されます。ニュースや論文などの情報源を基にコンテンツを二次創作したり、個人の見解を執筆するのが好きな方に、このスキルは徹底的な事実確認を支援します。コンテンツと情報源の一貫性を確保し、不正確な点を正確に特定して修正提案を行い、コンテンツの信頼性と権威を高め、安心して公開できるようにします。
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📚 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。
ファクトチェック
あらゆる主張、結論、データ、提案をAIファクトチェッカーに任せられます。ウェブでの出典調査、5段階の信頼度評価、推論の問題点の検出を行い、そのまま転送できる検証レポートを作成します。 【できること】検証したい主張を貼り付けると、3つのステップで自動チェックします。 🔍 分解——主張を「検証可能な事実／そこから導かれた結論／価値判断」に分け、立場や意見を事実として扱わず、厳密に区別します 🌐 ウェブで出典調査——出典、サンプル、統計の定義、時期、完全な文脈を一つずつ確認し、複数の情報源で相互検証します 🧩 推論のチェック——隠れた前提、相関関係と因果関係の混同、見落とされた別の説明、結論が成り立つ条件や成り立たない条件を見つけます 【選ばれる理由】 ✅ 5段階の信頼度評価：確認済み／概ね正しいが限定が必要／議論の余地あり／証拠不十分／明らかに誤り。各項目に出典リンク付き ✅ 4部構成のレポート：信頼できる事実と修正点／推論の最も重要な問題点／補強後の最も妥当なバージョン／どの程度まで信じられるか ✅ 憶測で補いません：調査で確認できない場合は正直に「証拠不十分」と示し、「おそらく正しい」でごまかしません ✅ レポートは完成品：読者、顧客、コミュニティにそのまま転送できます 【こんな方に】個人メディアやコンテンツの制作者、投資家やアナリスト、学生や研究者、そして「この言葉は信じてよいのか」をすばやく判断したいすべての方に適しています。 【使い方】検証したい主張をそのまま貼り付けてください。一文から段落まで対応できます。たとえば「橋本病の人はよく元気がない」と入力すると、出典付きの信頼度評価レポートが得られます。 ⚠️ 医療・法律・投資などの専門的な問題については、情報の検証のみを目的としています。最終的には専門家の意見を確認してください。
執筆WeChat公式アカウントのバズる記事作成2.0
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