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AIによる料金削減診断書き換え
学術論文のAIGC率を削減するためのスマートアシスタント。あなたの論文のAI率は80%ですか？終わりのない修正にうんざりしていませんか？私たちは無計画に修正するのではなく、まず診断を行い、問題点を特定し、段階的に修正します。3次元システム診断（混乱、突発性、構造的規則性）により、AIフィンガープリントの位置を次元ごとにスキャンしてマークします。10個のフィンガープリントを正確に分類し、13個の文再構成技術を使用し、20個の高頻度AI文のブラックリストを1つずつ分解します。各章ごとにリスクマップが提供され、章ごとに異なる処理が行われます。1ステップまたはステップバイステップの診断が利用可能で、初心者は次元ごとに修正し、専門家は同時に修正できます。あらゆる長さとスタイルのファイルの貼り付けまたはアップロードをサポートします。完全な診断および書き換えレポートは自動的に保存されます。重要なのは検出器を欺くことではなく、意見、判断力、そして独自のスタイルを持った、本物の研究者が書いた論文のように読めるようにすることだ。
執筆AI科学マッピングコンサルタント
学術研究者向けに特別に設計された、AI搭載のチャート生成コンサルタントです。研究テーマや論文の一節を入力すると、コア変数と論理的関係を自動的に分析し、7+1種類の学術チャート（コンテンツフレームワーク図、テクノロジーロードマップ、研究アイデア図、理論的フレームワーク図、分析的フレームワーク図、研究結論図、グラウンデッド理論モデル図）から正確にマッチングします。次に、10種類の構造レイアウト（線形フロー、閉ループサイクル、中心放射、マトリックス象限など）から最適なソリューションを推奨し、最終的に標準バランス、論理重視、視覚的簡潔性の3段階の完全なプロンプトを出力します。「理論と技術」および「借用と創造」の二重修正機能が組み込まれているため、テクノロジーロードマップと研究アイデア図を混同することはもうありません。
学習3要素分析：論文の理解
主要要素の特定、小ループの理解、大ループの習得という3段階の分解手法を用いて、このツールはあらゆる論文の論証構造を自動的または対話的に分析します。14種類のAIプロンプトテンプレートが内蔵されており、あらゆる学術読者に適しています。
学習逆さまにして玉ねぎの皮をむく方法に関する文献調査
トピックフレーズを入力すると、「玉ねぎの皮むき方式」でトピック構造を自動的に分解し、同義語を展開し、4層の検索クエリ（CNKI + WoS/Google Scholar）を生成し、実行リストとフィルタリング戦略を提供します。あらゆる分野に適用可能で、検索クエリは直接貼り付けて使用できます。🎯 どのような課題を解決しますか？ ❌ 検索ボックスに文全体を直接入力 → 結果なし ❌ キーワードを 1 つだけ検索 → どこから始めればよいかわからない結果が 5000 件 ❌ トピックを分解する方法がわからない → 検索語に方向性がない ✅ 「中流階級の教育不安と影の教育実践」と入力 → 直接貼り付け可能な検索クエリ 30 件以上 + シソーラス + 階層化された実行リストが出力されます 📐 コアメソッド: 玉ねぎの皮をむくメソッドは、内側から外側へ、狭いところから広いところへ、段階的に深くなる 3 つの層で展開します。コア層では、重要な読書記事 4 件を正確に特定し、展開層では、直接関連する研究 48 件を見つけ、パノラマ層では、分野の範囲を包括的に理解します。 🔧 出力内容: • トピック選択の 3 つの要素 (修飾語 + 研究単位 + 研究次元) の内訳 • 各要素に関連する 5 ～ 8 つの概念 + 中国語と英語の比較 + 上位概念 / 下位概念 • 第 1 層: 3 つの要素の組み合わせ検索式 (タイトル → トピック、タイト → ルーズ) の 8 セット • 第 2 層: 2 つの要素の組み合わせ (コア / 背景の使用をマーク) の 3 つのタイプ • 第 3 層: 単一要素のパノラマ検索式 • 第 4 層: 上位概念の拡張戦略 • 📋 6 つのステップの実行チェック リスト + 各層のスクリーニング基準 (引用数が多い + 最先端) 👥 誰に適していますか? 学術初心者、大学院生、若手研究者など、直感に基づいてキーワードを検索するのではなく、体系的に文献検索を行う必要があるすべての人。
執筆学術論文執筆エンジン
研究の方向性を1つの文で入力すると、AFPのステップバイステップエンジンがプロセス全体をガイドします。 P1 トピック設計—デイビスの興味深い理論 + 問題化の5段階トピック選択方法、現象から実際の問題を抽出します。 P2 序論の書き方—5色テンプレート分析方法、トップジャーナルモデル記事を段落ごとに分解します:感情の動員 → 知識のギャップ → 文献の位置付け → 研究空間 → 価値宣言、完全な分解プロンプトが埋め込まれています。 P3 文献レビュー—構造化された構成、研究コンテキストと対話対象を区別します。 P4 理論的枠組み—6セットの理論的統合テンプレートがテキスト全体に埋め込まれています(補完的、比較、橋渡し、階層的、進化的、普遍的)。各セットには6つの段落が含まれています:序論 → 理由 → 分析 → 前提 → 解釈 → 結論。さらに、1つの理論を深く展開するための5層の詳細な文構造があります。 P5 研究方法論—4つのパスに基づく自動適応戦略:経験的定量的/定性的/推測的/ハイブリッド。 P6 本文の執筆—9-3-1 ピラミッド構造。 P7 結論の執筆—結論の 3 段階処理 (発見 → 対話 → 拡張)。 P8 投稿準備—AI 率を下げる 8 つの方法。 P9 全体アセンブリ—各段階の独立した文書が完全なドラフトにコンパイルされ、いつでも章間の双方向のバックフィルと反復反復をサポートします。 🎯 対象: C レベルのジャーナル/コア/SSCI ジャーナルに投稿する必要のある修士および博士課程の学生と若手研究者、特に理論的枠組みと序文の執筆で行き詰まっている研究者。 ⚙️ 基盤となるアーキテクチャ: 5 つのソース モデル × AFP ステップ バイ ステップ ヒューマン マシン リレー プロトコル、ハートビート シグナル + 強制停止ポイント + デュアル コア監査。
【期間限定フラッシュセール】自己紹介ストーリージェネレーター（99ポイント）
🔥期間限定フラッシュセール価格：99ポイント！通常価格299ポイント – 今なら履歴書をもう一度提出できます！ストーリーを使って、他の人にあなたのことを覚えてもらいましょう！✅ 5つのバージョンを一度に生成：フルバージョン（3～5分）+エレベーターバージョン（30秒）+ WeChat紹介+練習プロンプトカード✅ 3分で完了：3つの質問に答えて、ストーリーテンプレートを自動的にマッチングし、記憶に残る自己紹介を生成します✅ プロフェッショナルな方法論：物語心理学に基づき、3つのストーリーテンプレート+4つの説得エンジン。適した用途：就職面接、転職プレゼンテーション、スタートアップロードショー、ビジネスネットワーキング、業界サミット、デートとマッチング⚡期間限定フラッシュセール、先着順！
【自己紹介】相手にあなたのことを覚えてもらうために、ストーリーを交えて紹介しましょう（3分程度でできます）
履歴書を提示するのはもうやめましょう。ストーリーを使って、人々にあなたのことを覚えてもらいましょう！ ✅ 一度に 5 つのバージョンを生成: フル バージョン (3 ～ 5 分) + エレベーター スライド (30 秒) + WeChat プロフィール + 練習用キュー カード ✅ 3 分で完了: 3 つの質問に答えて、ストーリー テンプレートを自動的にマッチングし、記憶に残る自己紹介を生成します ✅ プロフェッショナルな方法論: 物語心理学に基づき、3 つのストーリー テンプレート + 4 つの説得エンジン。適した用途: 就職面接、転職プレゼンテーション、スタートアップ ピッチ、ビジネス ネットワーキング、業界サミット、デート、マッチング。
