정보 신뢰도 확인(강화판 v7)
설명
AI 답변의 신뢰도를 확인합니다. @참조 문서를 지원하거나 현재 대화 내용을 직접 검증합니다. 기본적으로 대화에서 결과를 표시하며, 내용이 방대하거나 중요한 경우에만 결과 생성 여부를 묻습니다. v7 새로운 기능: 유연한 입력 소스, 스마트 출력 전략. v7은 여러 번의 다듬기를 거친 버전으로, 많은 롱테일 특성을 극복했으며 중요한 정보 검증에 적합합니다. 다중 검증: 정보 출처의 독립성, 양, 권위; 출력의 논리 모순 탐지; 정보 분야 확인; 중/영문 출처 비교.
관련 스킬
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팩트체크 (Fact Check)
어떤 주장, 결론, 데이터 또는 방안을 AI 팩트체커에게 맡겨 보세요. 웹 검색을 통한 출처 추적, 5단계 신뢰도 표시, 추론의 허점 탐지를 거쳐 바로 공유할 수 있는 검증 보고서를 제공합니다. 【무엇을 하나요】검증할 주장을 붙여 넣으면 다음 세 단계로 자동 검증합니다. 🔍 분해——주장을 「검증 가능한 사실 / 도출된 결론 / 가치 판단」으로 나누고, 입장을 사실로 취급하지 않도록 엄격히 구분합니다. 🌐 웹 기반 출처 추적——출처, 표본, 통계 기준, 시점, 전체 맥락을 하나씩 확인하고 여러 경로로 교차 검증합니다. 🧩 추론 과정 점검——숨은 가정, 상관관계와 인과관계의 혼동, 누락된 대안적 설명, 결론이 성립하거나 무너지는 조건을 찾아냅니다. 【선택할 만한 이유】 ✅ 5단계 신뢰도 표시: 확인됨 / 대체로 타당하지만 범위를 좁혀야 함 / 논쟁의 여지 있음 / 증거 부족 / 명백한 오류. 각 항목에 출처 링크를 첨부합니다. ✅ 4개 섹션 보고서: 신뢰할 수 있는 사실과 수정 사항 / 추론 과정의 가장 중요한 허점 / 보강된 가장 타당한 버전 / 어느 정도까지 믿을 수 있는지 ✅ 추측으로 채우지 않음: 확인할 수 없으면 솔직하게 「증거 부족」으로 표시하며, 「사실일 수도 있음」이라는 말로 얼버무리지 않습니다. ✅ 완성된 보고서: 독자, 고객 또는 커뮤니티에 바로 공유할 수 있습니다. 【누구에게 적합한가요】1인 미디어와 콘텐츠 크리에이터, 투자자와 분석가, 학생과 연구자, 그리고 “이 말을 믿어도 될까?”를 빠르게 판단해야 하는 모든 분에게 적합합니다. 【사용 방법】검증할 주장, 데이터 또는 결론을 그대로 붙여 넣으세요. 한 문장부터 한 단락까지 모두 가능합니다. 예를 들어 「하시모토 갑상선염이 있는 사람은 자주 활력이 떨어진다」라고 입력하면 출처가 포함된 단계별 검증 보고서를 받을 수 있습니다. ⚠️ 의료, 법률, 투자 등 전문적인 문제는 정보 검증만을 위한 것이며, 전문가는 전문인의 의견을 따르세요.
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.
연구권위 정보 검증기
사용자의 질문을 바탕으로 인터넷에서 여러 출처를 검색하고, 정보의 진실성과 권위를 교차 검증하며, 광고 및 스팸 콘텐츠를 필터링하여 신뢰할 수 있는 답변 또는 가장 정확할 가능성이 높은 답변을 출력하고, 신뢰도 등급과 대체 사고 방향을 제공합니다.
정보 신뢰도 확인(강화판 v7)
설명
AI 답변의 신뢰도를 확인합니다. @참조 문서를 지원하거나 현재 대화 내용을 직접 검증합니다. 기본적으로 대화에서 결과를 표시하며, 내용이 방대하거나 중요한 경우에만 결과 생성 여부를 묻습니다. v7 새로운 기능: 유연한 입력 소스, 스마트 출력 전략. v7은 여러 번의 다듬기를 거친 버전으로, 많은 롱테일 특성을 극복했으며 중요한 정보 검증에 적합합니다. 다중 검증: 정보 출처의 독립성, 양, 권위; 출력의 논리 모순 탐지; 정보 분야 확인; 중/영문 출처 비교.
관련 스킬
전체 보기팩트체크 (Fact Check)
어떤 주장, 결론, 데이터 또는 방안을 AI 팩트체커에게 맡겨 보세요. 웹 검색을 통한 출처 추적, 5단계 신뢰도 표시, 추론의 허점 탐지를 거쳐 바로 공유할 수 있는 검증 보고서를 제공합니다. 【무엇을 하나요】검증할 주장을 붙여 넣으면 다음 세 단계로 자동 검증합니다. 🔍 분해——주장을 「검증 가능한 사실 / 도출된 결론 / 가치 판단」으로 나누고, 입장을 사실로 취급하지 않도록 엄격히 구분합니다. 🌐 웹 기반 출처 추적——출처, 표본, 통계 기준, 시점, 전체 맥락을 하나씩 확인하고 여러 경로로 교차 검증합니다. 🧩 추론 과정 점검——숨은 가정, 상관관계와 인과관계의 혼동, 누락된 대안적 설명, 결론이 성립하거나 무너지는 조건을 찾아냅니다. 【선택할 만한 이유】 ✅ 5단계 신뢰도 표시: 확인됨 / 대체로 타당하지만 범위를 좁혀야 함 / 논쟁의 여지 있음 / 증거 부족 / 명백한 오류. 각 항목에 출처 링크를 첨부합니다. ✅ 4개 섹션 보고서: 신뢰할 수 있는 사실과 수정 사항 / 추론 과정의 가장 중요한 허점 / 보강된 가장 타당한 버전 / 어느 정도까지 믿을 수 있는지 ✅ 추측으로 채우지 않음: 확인할 수 없으면 솔직하게 「증거 부족」으로 표시하며, 「사실일 수도 있음」이라는 말로 얼버무리지 않습니다. ✅ 완성된 보고서: 독자, 고객 또는 커뮤니티에 바로 공유할 수 있습니다. 【누구에게 적합한가요】1인 미디어와 콘텐츠 크리에이터, 투자자와 분석가, 학생과 연구자, 그리고 “이 말을 믿어도 될까?”를 빠르게 판단해야 하는 모든 분에게 적합합니다. 【사용 방법】검증할 주장, 데이터 또는 결론을 그대로 붙여 넣으세요. 한 문장부터 한 단락까지 모두 가능합니다. 예를 들어 「하시모토 갑상선염이 있는 사람은 자주 활력이 떨어진다」라고 입력하면 출처가 포함된 단계별 검증 보고서를 받을 수 있습니다. ⚠️ 의료, 법률, 투자 등 전문적인 문제는 정보 검증만을 위한 것이며, 전문가는 전문인의 의견을 따르세요.
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.
연구권위 정보 검증기
사용자의 질문을 바탕으로 인터넷에서 여러 출처를 검색하고, 정보의 진실성과 권위를 교차 검증하며, 광고 및 스팸 콘텐츠를 필터링하여 신뢰할 수 있는 답변 또는 가장 정확할 가능성이 높은 답변을 출력하고, 신뢰도 등급과 대체 사고 방향을 제공합니다.
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