교재 AI율 저하 재작성 시스템 2.0
AI 탐지 도구 로직 파괴, 기계 번호 식별, 용어/교육 특징 유지, 그림 포함
설명
AI율 저하 핵심 원리 메모 AI 탐지기의 인식 원리 AI 탐지 도구(知网 AIGC 검출, GPTZero, Originality.ai 등)의 핵심 인식 로직은 다음 통계적 특징에 기반합니다: 1. 혼란도(Perplexity): AI가 생성한 텍스트는 '확률이 가장 높은 다음 단어'를 선택하므로 전체 혼란도가 낮습니다. 인간은 '덜 흔하지만 적절한' 단어를 더 많이 선택하므로 혼란도가 높습니다. → 개작 전략: S4 어휘 비표준화. 2. 폭발성(Burstiness): AI가 생성한 문장 길이는 매우 균일하여 폭발성이 낮습니다. 인간의 글은 문장 길이 변동이 크며, 때로는 매우 짧고 때로는 매우 길어 폭발성이 높습니다. → 개작 전략: S1 문장 길이 돌연변이 주입. 3. 전이어 밀도: AI는 명시적 전이어('또한', '그러나', '따라서', '이상과 같이')에 과도하게 의존하여 밀도가 비정상적으로 높습니다. 인간은 더 많은 암시적 의미 연결을 사용합니다. → 개작 전략: S2 템플릿어 제거. 4. 구조 템플릿화: AI는 '총-분-총' 3단 구조, 동등한 길이의 병렬 항목, '첫째-둘째-마지막' 순서 구조를 선호합니다. 인간의 구조는 더 유연하고 다양합니다. → 개작 전략: S3 구조 파괴. 5. 어휘 다양성(TTR): AI는 긴 텍스트에서 어휘 반복률이 높아 TTR이 낮습니다. 인간의 자연스러운 글쓰기는 더 넓은 어휘 범위를 가집니다. → 개작 전략: S4 어휘 비표준화. 6. 정보 제시 선형성: AI는 논리적 순서에 따라 평이하게 나열하며 정보 밀도가 균일합니다. 인간은 역순, 삽입, 대비 도약 등 비선형 기법을 사용합니다. → 개작 전략: S6 정보 밀도 재구성. 교재 문체의 특수 제약 교재의 AI율 저하는 일반 웹 소설처럼 임의로 구어화할 수 없으며, 다음을 준수해야 합니다: • 학술 엄격성 하한선: 인터넷 유행어, 과도한 구어체 표현, 이모티콘을 사용할 수 없습니다. • 용어 정확성 하한선: 학문 전문 용어는 원문을 그대로 유지하며, 부정확한 '동의어 대체'를 해서는 안 됩니다. • 논리 완전성 하한선: 인과관계, 분류 체계, 조작 단계의 논리가 개작으로 인해 변경되어서는 안 됩니다. • 인용 규범 하한선: 인용된 문헌, 법규, 표준 번호를 변조해서는 안 됩니다. • 교육 적합성 하한선: 개작된 텍스트는 여전히 학생의 읽기 이해에 적합해야 하며, AI율 저하를 위해 가독성을 희생해서는 안 됩니다.
관련 스킬
전체 보기
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.
AI율 진단 재작성
학술 논문 AIGC 비율 감소 스마트 도우미입니다. 논문 AI 비율 80%? 고쳐도 빨간 불? 무작정 고치지 않습니다 — 먼저 진단, 위치 파악, 단계별 수정을 도와줍니다. 3차원 시스템 진단 (당혹도·돌발성·구조 규칙성), 각 차원별로 AI 지문 위치를 스캔하여 표시합니다. 10가지 지문 정확히 분류, 13가지 문장 재구성 기법, 20개 AI 고빈도 문장 블랙리스트를 하나씩 해결합니다. 각 장별 위험 지도, 장마다 다르게 접근합니다. 한 번에 완료 또는 단계별 진단, 초보자는 차원별로, 고수는 동시에 수정 가능합니다. 텍스트 붙여넣기 또는 파일 업로드 지원, 길이와 수준에 관계없이 사용 가능합니다. 전체 진단 및 재작성 보고서를 자동 저장하여 출력합니다. 검출기를 속이는 것이 아니라 — 논문이 의견과 판단과 스타일을 가진 실제 연구자가 쓴 것처럼 읽히게 하는 것입니다.
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.
교재 AI율 저하 재작성 시스템 2.0
AI 탐지 도구 로직 파괴, 기계 번호 식별, 용어/교육 특징 유지, 그림 포함
설명
AI율 저하 핵심 원리 메모 AI 탐지기의 인식 원리 AI 탐지 도구(知网 AIGC 검출, GPTZero, Originality.ai 등)의 핵심 인식 로직은 다음 통계적 특징에 기반합니다: 1. 혼란도(Perplexity): AI가 생성한 텍스트는 '확률이 가장 높은 다음 단어'를 선택하므로 전체 혼란도가 낮습니다. 인간은 '덜 흔하지만 적절한' 단어를 더 많이 선택하므로 혼란도가 높습니다. → 개작 전략: S4 어휘 비표준화. 2. 폭발성(Burstiness): AI가 생성한 문장 길이는 매우 균일하여 폭발성이 낮습니다. 인간의 글은 문장 길이 변동이 크며, 때로는 매우 짧고 때로는 매우 길어 폭발성이 높습니다. → 개작 전략: S1 문장 길이 돌연변이 주입. 3. 전이어 밀도: AI는 명시적 전이어('또한', '그러나', '따라서', '이상과 같이')에 과도하게 의존하여 밀도가 비정상적으로 높습니다. 인간은 더 많은 암시적 의미 연결을 사용합니다. → 개작 전략: S2 템플릿어 제거. 4. 구조 템플릿화: AI는 '총-분-총' 3단 구조, 동등한 길이의 병렬 항목, '첫째-둘째-마지막' 순서 구조를 선호합니다. 인간의 구조는 더 유연하고 다양합니다. → 개작 전략: S3 구조 파괴. 5. 어휘 다양성(TTR): AI는 긴 텍스트에서 어휘 반복률이 높아 TTR이 낮습니다. 인간의 자연스러운 글쓰기는 더 넓은 어휘 범위를 가집니다. → 개작 전략: S4 어휘 비표준화. 6. 정보 제시 선형성: AI는 논리적 순서에 따라 평이하게 나열하며 정보 밀도가 균일합니다. 인간은 역순, 삽입, 대비 도약 등 비선형 기법을 사용합니다. → 개작 전략: S6 정보 밀도 재구성. 교재 문체의 특수 제약 교재의 AI율 저하는 일반 웹 소설처럼 임의로 구어화할 수 없으며, 다음을 준수해야 합니다: • 학술 엄격성 하한선: 인터넷 유행어, 과도한 구어체 표현, 이모티콘을 사용할 수 없습니다. • 용어 정확성 하한선: 학문 전문 용어는 원문을 그대로 유지하며, 부정확한 '동의어 대체'를 해서는 안 됩니다. • 논리 완전성 하한선: 인과관계, 분류 체계, 조작 단계의 논리가 개작으로 인해 변경되어서는 안 됩니다. • 인용 규범 하한선: 인용된 문헌, 법규, 표준 번호를 변조해서는 안 됩니다. • 교육 적합성 하한선: 개작된 텍스트는 여전히 학생의 읽기 이해에 적합해야 하며, AI율 저하를 위해 가독성을 희생해서는 안 됩니다.
관련 스킬
전체 보기작성학술논문 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.
AI율 진단 재작성
학술 논문 AIGC 비율 감소 스마트 도우미입니다. 논문 AI 비율 80%? 고쳐도 빨간 불? 무작정 고치지 않습니다 — 먼저 진단, 위치 파악, 단계별 수정을 도와줍니다. 3차원 시스템 진단 (당혹도·돌발성·구조 규칙성), 각 차원별로 AI 지문 위치를 스캔하여 표시합니다. 10가지 지문 정확히 분류, 13가지 문장 재구성 기법, 20개 AI 고빈도 문장 블랙리스트를 하나씩 해결합니다. 각 장별 위험 지도, 장마다 다르게 접근합니다. 한 번에 완료 또는 단계별 진단, 초보자는 차원별로, 고수는 동시에 수정 가능합니다. 텍스트 붙여넣기 또는 파일 업로드 지원, 길이와 수준에 관계없이 사용 가능합니다. 전체 진단 및 재작성 보고서를 자동 저장하여 출력합니다. 검출기를 속이는 것이 아니라 — 논문이 의견과 판단과 스타일을 가진 실제 연구자가 쓴 것처럼 읽히게 하는 것입니다.
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.
다음으로 즐겨 쓸 스킬을 찾아보세요
연구, 창작, 일상 업무에 유용한 엄선된 AI 스킬을 더 탐색해 보세요.