AI 흔적 제거 Pro — 원클릭으로 AI 감지 통과
설명
이 스킬을 추천하는 이유
이 스킬은 독창적인 '3계층 심층 세묵 엔진'을 갖추고 있어, 구조, 어휘, 통계 등 다차원에서 AI 흔적을 완전히 제거하며, 플랫폼에 따라 지능적으로 적응하여 콘텐츠가 쉽게 AI 탐지를 통과하고 진정한 인간적인 표현을 실현할 수 있도록 합니다.
AI 탐지 대항 엔진 — 3계층 통계적 특징 심층 개변(구조 조각화 + 어휘 정화 30+ 금지어 강력 차단 + perplexity/ burstiness 최적화) + 4차원 진단 점수 + 5대 플랫폼 네이티브 적응 (샤오홍슈/공중계정/트위터/즈후/학술). 개변 전후 비교 점수, 예상 탐지 통과율 95%+. 단순한 단어 교체가 아니라, AI의 흔적을 완전히 씻어내 인간이 쓴 원래 모습을 드러냅니다.
관련 스킬
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작성필기 Pro — AI가 원하는 스타일로 작성
하나의 Skill로 모든 글쓰기 문제를 해결합니다. A. 자신의 스타일 모방 — 자신이 쓴 글을 붙여넣으면 AI가 6차원 글쓰기 DNA를 추출하여 모든 출력을 '당신의 목소리'로 변환합니다. B. 누구나 모방 — 8가지 유명 스타일을 원클릭으로 전환(반불, 루커원, 수예, 주변, 왕샤오보, 왕증치 등)할 수 있으며, 원하는 작가의 글을 붙여넣어 즉시 학습할 수도 있습니다. C. AI 느낌 빠르게 제거 — 세 번의 심층 검토(구조 세척 → 어휘 세척 → 리듬 세척)를 통해 스타일은 그대로 유지하면서 깔끔하게 정리하며, 빠르고 안정적입니다. 3999포인트 = 무한 스타일 라이브러리 + 스타일 전이 + AI 느낌 제거, 세 가지를 하나로, 가성비 최고.
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.
AI 티 제거 마스터
텍스트에서 AI가 생성한 흔적을 제거합니다. 텍스트를 편집하거나 검토해 더 자연스럽고 사람이 쓴 것처럼 들리게 만들 때 유용합니다. 위키백과의 "AI 글쓰기 특징" 종합 가이드를 기반으로 합니다. 다음과 같은 패턴을 감지하고 수정합니다: 과장된 상징성, 홍보성 문구, -ing로 끝나는 피상적 분석, 모호한 출처 표시, 대시의 과도한 사용, 삼단 구성 법칙, AI 어휘, 부정 표현을 활용한 병렬 구조, 지나치게 많은 연결어구.
AI 흔적 제거 Pro — 원클릭으로 AI 감지 통과
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이 스킬을 추천하는 이유
이 스킬은 독창적인 '3계층 심층 세묵 엔진'을 갖추고 있어, 구조, 어휘, 통계 등 다차원에서 AI 흔적을 완전히 제거하며, 플랫폼에 따라 지능적으로 적응하여 콘텐츠가 쉽게 AI 탐지를 통과하고 진정한 인간적인 표현을 실현할 수 있도록 합니다.
AI 탐지 대항 엔진 — 3계층 통계적 특징 심층 개변(구조 조각화 + 어휘 정화 30+ 금지어 강력 차단 + perplexity/ burstiness 최적화) + 4차원 진단 점수 + 5대 플랫폼 네이티브 적응 (샤오홍슈/공중계정/트위터/즈후/학술). 개변 전후 비교 점수, 예상 탐지 통과율 95%+. 단순한 단어 교체가 아니라, AI의 흔적을 완전히 씻어내 인간이 쓴 원래 모습을 드러냅니다.
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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.
AI 티 제거 마스터
텍스트에서 AI가 생성한 흔적을 제거합니다. 텍스트를 편집하거나 검토해 더 자연스럽고 사람이 쓴 것처럼 들리게 만들 때 유용합니다. 위키백과의 "AI 글쓰기 특징" 종합 가이드를 기반으로 합니다. 다음과 같은 패턴을 감지하고 수정합니다: 과장된 상징성, 홍보성 문구, -ing로 끝나는 피상적 분석, 모호한 출처 표시, 대시의 과도한 사용, 삼단 구성 법칙, AI 어휘, 부정 표현을 활용한 병렬 구조, 지나치게 많은 연결어구.
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