Gladwell 스타일 내러티브 글쓰기 엔진
설명
Malcolm Gladwell의 논픽션 내러티브 방법론을 기반으로, 스타일 보정이 완료된 긴 글 초안의 내러티브 논리를 재구성합니다. 저자의 페르소나 톤은 변경하지 않으며, 내러티브 장력을 최우선으로 합니다. 상식에 반하는 후크 구성, 대리인 모델링, 학제간 개념 도입, 5막 드라마 아크를 통해 평이한 글을 강한 서스펜스, 캐릭터 아크, 인지적 격차가 있는 심층 장문으로 재구성합니다. 두 단계로 제공: 먼저 재구성 개요(원본과의 차이 분석 포함)를 출력하고, 사용자 확인 후 전체 재구성된 글을 생성합니다.
관련 스킬
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완웨이강 스타일의 작문 엔진
완웨이강의 인지 아크(cognitive arc) 기반 서사 작문 엔진입니다. 주요 서사 프레임은 '독자를 안심시킨다 → 당신이 옳다는 것을 증명하지만 충분하지 않다는 것을 보여준다'입니다. 미멍 스타일의 이야기 강화 기법 (현장감, 스토리 전면 배치, 사례 밀도)과 류윤 스타일의 개념 번역 (비유 고정, 전환 정밀도, 단락 완결성)을 결합하여, 스타일 보정이 완료된 긴 초안의 서사 논리를 재구성합니다. 두 단계로 진행됩니다: 먼저 재구성 개요(원문과의 차이 분석 포함)를 출력하고, 사용자가 확인하면 전체 재구성 글을 생성합니다.
작성위챗 공식계정 대박 글쓰기 2.0
창작자가 위챗 공식 계정 기사를 효율적으로 작성하도록 돕습니다. 알찬 정보 공유, 심도 있는 의견 표현, 감성 스토리, 제품 홍보 등 어떤 주제든 제목 구상부터 내용 작성까지 전 과정을 지원하여 모바일 읽기 환경에서 더 매력적인 텍스트로 완성해 드립니다. 창작 과정에서는 숫자형, 궁금증 유발형, 반전형 등 다양한 스타일의 대박 제목 안을 제공하고, 글의 주제에 맞는 최적의 구조 프레임을 제안합니다. 논리를 강조하는 정보 요약이든, 감정적 공감을 중시하는 스토리 서술이든, 글의 층위가 분명하고 논리가 일관되도록 보장하여 목표 독자에게 정확히 전달합니다. 또한, 이 스킬에는 전문적인 레이아웃 최적화 제안과 품질 검사가 포함됩니다. 문단 길이 제어, 문장 리듬 최적화, 핵심 정보의 가독성 강화를 통해 글의 전반적인 완성도를 높입니다. 동시에 SEO 키워드 배치와 전환 목표 유도를 지원하여 모든 콘텐츠가 읽기 쉽고, 기대하는 전파와 전환 효과를 달성할 수 있게 합니다.
작성학술논문 AIGC 표절감소·품질보존 개작 v7.0
📚 학술 논문 AIGC 표절 감소 및 품질 보존 개작 전문가 v7.0 대학원생, 연구자, 논문 저자를 위해 설계된 학술 텍스트 최적화 스킬로, '원천 제어 → 과정 교정 → 결과 검증 → 역방향 자체 점검 → 재검토 반복'을 핵심 폐쇄 루프로 하여, 원래 의미, 전문 용어, 데이터, 핵심 결론을 보호하면서 논문 내의 템플릿화된 표현, 기계적 논리, 내용 공허, 용어 부정확, 스타일 불일치 등의 문제를 체계적으로 진단하고 최적화합니다. 🔍📝 🌟 핵심 능력 🔬 다층 위험 진단 10가지 일반 텍스트 지문을 포괄하며, ChatGPT, Claude, DeepSeek, Wenxin Yiyan 등 모델의 일반적인 표현 패턴을 추가로 식별합니다. 🧠 심층 의미 재구성 동의어 대체에 국한되지 않고, 명제 표현, 정보 순서, 논증 접근 방식 및 증거 구성 방식에서 접근하여 더 자연스럽고 깊이 있는 학술 논증을 재구성합니다. ✍️ 품질 보존 개작 13가지 문장 변환 전략과 20가지 고빈도 템플릿 표현 제거 방법을 종합적으로 활용하여 기계적 문장, 반복 접속사 및 과도하게 정형화된 표현 구조를 개선합니다. 📊 전체 구조 진단 큰 순환과 5대 철삼각형을 통해 연구 문제, 이론, 리뷰, 방법, 결과, 혁신이 완전한 폐쇄 루프를 이루는지 확인합니다. 🧩 세부화된 장별 적응 초록, 서론, 문헌 리뷰, 연구 방법, 결과, 논의, 결론에 대해 각각 차별화된 진단 및 개작 전략을 수립합니다. 🌐 언어 간 위험 스캔 번역체, 수동태 중복, 긴 문장 중첩, 중영문 혼합 이상을 추가로 식별하여 중문 학술 표현을 더 자연스럽고 정확하게 만듭니다. 🔄 역방향 자체 점검 폐쇄 루프 개작 완료 후, 기법 분포, 새로운 텍스트 지문, 정보 완전성의 세 가지 측면에서 다시 검증하여 '고칠수록 템플릿화'되거나 핵심 내용이 손실되는 것을 방지합니다. 🛡️ 학술 규범 보호 문헌, 데이터, 사례, 정책 근거를 조작하지 않습니다. 저자가 확인해야 할 정보는 별도로 표시하고, AI 사용 사실을 투명하게 공개하도록 안내합니다. 🎯 적용 시나리오 ✅ 단일 단락 또는 일부 장 최적화 ✅ 검사 보고서에 표시된 단락의 지향적 수정 ✅ 초록, 서론, 리뷰, 논의, 결론 정밀 수정 ✅ 전체 논문 AIGC 위험 특성 진단 ✅ 목표 저널 언어 및 구조 적응 ✅ 투고 전 품질 검토 및 일관성 검증 📦 최종 제공물 📄 품질이 보존된 개작 텍스트 🔎 위험 및 문제 진단 보고서 🛠️ 개작 전략 및 기법 설명 ✅ 역방향 자체 점검 및 정보 완전성 보고서 💡 저자 확인 사항 및 후속 수정 제안 🎓 원래 의미 왜곡 없음 · 논리 단절 없음 · 데이터 조작 없음 · 학술 품질 저하 없음 ⚠️ 본 스킬은 학술 표현 품질을 향상시키고 텍스트 내 위험 특성을 줄이는 것을 목적으로 하며, 특정 탐지 플랫폼을 통과하거나 특정 탐지 수치에 도달할 것을 약속하지 않습니다.
Gladwell 스타일 내러티브 글쓰기 엔진
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Malcolm Gladwell의 논픽션 내러티브 방법론을 기반으로, 스타일 보정이 완료된 긴 글 초안의 내러티브 논리를 재구성합니다. 저자의 페르소나 톤은 변경하지 않으며, 내러티브 장력을 최우선으로 합니다. 상식에 반하는 후크 구성, 대리인 모델링, 학제간 개념 도입, 5막 드라마 아크를 통해 평이한 글을 강한 서스펜스, 캐릭터 아크, 인지적 격차가 있는 심층 장문으로 재구성합니다. 두 단계로 제공: 먼저 재구성 개요(원본과의 차이 분석 포함)를 출력하고, 사용자 확인 후 전체 재구성된 글을 생성합니다.
관련 스킬
전체 보기완웨이강 스타일의 작문 엔진
완웨이강의 인지 아크(cognitive arc) 기반 서사 작문 엔진입니다. 주요 서사 프레임은 '독자를 안심시킨다 → 당신이 옳다는 것을 증명하지만 충분하지 않다는 것을 보여준다'입니다. 미멍 스타일의 이야기 강화 기법 (현장감, 스토리 전면 배치, 사례 밀도)과 류윤 스타일의 개념 번역 (비유 고정, 전환 정밀도, 단락 완결성)을 결합하여, 스타일 보정이 완료된 긴 초안의 서사 논리를 재구성합니다. 두 단계로 진행됩니다: 먼저 재구성 개요(원문과의 차이 분석 포함)를 출력하고, 사용자가 확인하면 전체 재구성 글을 생성합니다.
작성위챗 공식계정 대박 글쓰기 2.0
창작자가 위챗 공식 계정 기사를 효율적으로 작성하도록 돕습니다. 알찬 정보 공유, 심도 있는 의견 표현, 감성 스토리, 제품 홍보 등 어떤 주제든 제목 구상부터 내용 작성까지 전 과정을 지원하여 모바일 읽기 환경에서 더 매력적인 텍스트로 완성해 드립니다. 창작 과정에서는 숫자형, 궁금증 유발형, 반전형 등 다양한 스타일의 대박 제목 안을 제공하고, 글의 주제에 맞는 최적의 구조 프레임을 제안합니다. 논리를 강조하는 정보 요약이든, 감정적 공감을 중시하는 스토리 서술이든, 글의 층위가 분명하고 논리가 일관되도록 보장하여 목표 독자에게 정확히 전달합니다. 또한, 이 스킬에는 전문적인 레이아웃 최적화 제안과 품질 검사가 포함됩니다. 문단 길이 제어, 문장 리듬 최적화, 핵심 정보의 가독성 강화를 통해 글의 전반적인 완성도를 높입니다. 동시에 SEO 키워드 배치와 전환 목표 유도를 지원하여 모든 콘텐츠가 읽기 쉽고, 기대하는 전파와 전환 효과를 달성할 수 있게 합니다.
작성학술논문 AIGC 표절감소·품질보존 개작 v7.0
📚 학술 논문 AIGC 표절 감소 및 품질 보존 개작 전문가 v7.0 대학원생, 연구자, 논문 저자를 위해 설계된 학술 텍스트 최적화 스킬로, '원천 제어 → 과정 교정 → 결과 검증 → 역방향 자체 점검 → 재검토 반복'을 핵심 폐쇄 루프로 하여, 원래 의미, 전문 용어, 데이터, 핵심 결론을 보호하면서 논문 내의 템플릿화된 표현, 기계적 논리, 내용 공허, 용어 부정확, 스타일 불일치 등의 문제를 체계적으로 진단하고 최적화합니다. 🔍📝 🌟 핵심 능력 🔬 다층 위험 진단 10가지 일반 텍스트 지문을 포괄하며, ChatGPT, Claude, DeepSeek, Wenxin Yiyan 등 모델의 일반적인 표현 패턴을 추가로 식별합니다. 🧠 심층 의미 재구성 동의어 대체에 국한되지 않고, 명제 표현, 정보 순서, 논증 접근 방식 및 증거 구성 방식에서 접근하여 더 자연스럽고 깊이 있는 학술 논증을 재구성합니다. ✍️ 품질 보존 개작 13가지 문장 변환 전략과 20가지 고빈도 템플릿 표현 제거 방법을 종합적으로 활용하여 기계적 문장, 반복 접속사 및 과도하게 정형화된 표현 구조를 개선합니다. 📊 전체 구조 진단 큰 순환과 5대 철삼각형을 통해 연구 문제, 이론, 리뷰, 방법, 결과, 혁신이 완전한 폐쇄 루프를 이루는지 확인합니다. 🧩 세부화된 장별 적응 초록, 서론, 문헌 리뷰, 연구 방법, 결과, 논의, 결론에 대해 각각 차별화된 진단 및 개작 전략을 수립합니다. 🌐 언어 간 위험 스캔 번역체, 수동태 중복, 긴 문장 중첩, 중영문 혼합 이상을 추가로 식별하여 중문 학술 표현을 더 자연스럽고 정확하게 만듭니다. 🔄 역방향 자체 점검 폐쇄 루프 개작 완료 후, 기법 분포, 새로운 텍스트 지문, 정보 완전성의 세 가지 측면에서 다시 검증하여 '고칠수록 템플릿화'되거나 핵심 내용이 손실되는 것을 방지합니다. 🛡️ 학술 규범 보호 문헌, 데이터, 사례, 정책 근거를 조작하지 않습니다. 저자가 확인해야 할 정보는 별도로 표시하고, AI 사용 사실을 투명하게 공개하도록 안내합니다. 🎯 적용 시나리오 ✅ 단일 단락 또는 일부 장 최적화 ✅ 검사 보고서에 표시된 단락의 지향적 수정 ✅ 초록, 서론, 리뷰, 논의, 결론 정밀 수정 ✅ 전체 논문 AIGC 위험 특성 진단 ✅ 목표 저널 언어 및 구조 적응 ✅ 투고 전 품질 검토 및 일관성 검증 📦 최종 제공물 📄 품질이 보존된 개작 텍스트 🔎 위험 및 문제 진단 보고서 🛠️ 개작 전략 및 기법 설명 ✅ 역방향 자체 점검 및 정보 완전성 보고서 💡 저자 확인 사항 및 후속 수정 제안 🎓 원래 의미 왜곡 없음 · 논리 단절 없음 · 데이터 조작 없음 · 학술 품질 저하 없음 ⚠️ 본 스킬은 학술 표현 품질을 향상시키고 텍스트 내 위험 특성을 줄이는 것을 목적으로 하며, 특정 탐지 플랫폼을 통과하거나 특정 탐지 수치에 도달할 것을 약속하지 않습니다.
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