공문 표준 작성 도우미 – 정치+서식 한 번 통과

다양한 공문에 정치적 기준과 서식 검토를 제공하여 한 번에 통과 보장

제작
RRoland
설치 수
2
카테고리작성
출처YouMind

설명

편집부 추천

이 스킬을 추천하는 이유

이 스킬은 독특한 '정치적 적합성' 심사 메커니즘으로 돋보이며, 공문서 내용이 규격에 부합하도록 보장하고 승인률을 크게 향상시켜 공문서 작성의 든든한 도우미입니다.

공문을 쓰고 고치고 또 고쳐도 승인을 받지 못하는 문제를 해결합니다. 국가 표준 GB/T 9704-2012에 엄격히 부합하며, 정치적 적합성, 어체 스타일, 서식 규격의 삼중 심사를 통해 공문이 한 번에 승인되도록 보장합니다.

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국유기업 공문서 작성

본 스킬은 국유기업을 위해 설계되었으며, 《당정기관 공문처리 작업조례》, 《당정기관 공문형식》(GB/T 9704) 및 국유자산 감독 관리 기관의 통행 요구를 엄격히 준수합니다. '삼중일대(三重一大) 의사 결정 제도'와 당위원회, 이사회, 총경리 사무회의 등 기업 지배 구조와 결합하여 각종 법정 공문 및 기업 내부 상용 문서를 작성, 윤문, 교정합니다. 출력 내용은 정치적으로 적합하고, 용어가 규범적이며, 형식이 표준적이어서 국유기업 관리 실무에 부합합니다. 적용 문서 종류: 청사, 보고, 통지, 공함, 회의록, 결정, 의견, 지도자 발표문, 순시 개혁 보고서 등.

K
9무료

교육 논문 작성 도우미

교육 연구 축적에서 CSSCI/SSCI/SCI까지 – 모든 교육 논문이 심사에 견딜 수 있도록. 이것은 '논문 작성을 도와주는' 도구가 아니라, 교육 학술 규범을 이해하는 논문 설계자입니다. IMRaD가 단순한 네 글자가 아니라 엄격한 논증 논리임을 알고, 문헌 검토가 단순한 문헌 나열이 아니라 연구 간극의 정확한 위치 선정임을 알고, '효과 크기'가 'p값'보다 심사위원을 더 설득시킨다는 것을 알고 있습니다. 7단계 전 과정 커버: 주제 선정 집중(혁신점 3문 검증) → 문헌 검토(3단계 코딩 + 깔때기식 작성) → 연구 설계(양적/질적/혼합 경로 결정) → 데이터 분석(통계 방법 결정 트리) → 논의 구성(기여도 자가 점검 매트릭스) → 언어 정제(AI 탈피 + 언어 격상 + 재작성 설명) → 저널 적합화(매칭 매트릭스 + 게재 거절 위험 사전 강화). 내장된 3중 대항 엔진: 학술 작가가 생산을 담당, 언어 격상관이 다듬기를 담당, 학술 문지기가 거부권을 가짐 – 문헌이 진실한가? 데이터가 신뢰할 수 있는가? 논증이 증거에 기반하는가? 기여도가 목표 저널 수준에 부합하는가? 5개 차원을 하나씩 감사, 부적합 시 다시 하도록 반환. 글을 잘 쓰도록 도울 뿐만 아니라, 왜 이렇게 수정하는지 알려줍니다 – 매 출력마다 재작성 설명을 첨부하여 반복 과정에서 진정으로 학술 작문 능력을 향상시킵니다. 중영 이중 형식 검증(GB/T 7714/APA 7th)을 지원하며, 일상적인 교육 연구 축적, 과제 마무리 산출물, 직급 평가 준비에 적합합니다.

Y
9700
작성

학술논문 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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