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실증 결과 먼저, 그 후 전체 원고 작성
설명
이미 실증 분석 결과와 변수 설명이 있는 상태에서 완전한 논문을 작성하는 시나리오에 사용됩니다. v2.1 업그레이드: 인용 형식 규범(중영문 구분, 중복 표기 제거), 모델 설정 완전성 규칙(매개 3단계법+조절 상호작용항), 방법론 정당성 설명 프레임워크(금지어+예시), 글자 수 황금 비율, 핵심 개념 명명 전략, 수식 형식 규범 및 완전한 자체 점검 목록이 추가되었습니다.
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연구학술논문전과정작성시스템 v4.1 (五源×AFP 3.1)
五源 모델과 AFP 3.1 3계층 아키텍처를 결합한 학술 논문 전 과정 작성 시스템입니다. 다른 AI는 논문을 '쓰는' 것을 돕는 반면, 이 시스템은 논문이 거절될 모든 구멍을 '막아' 줍니다. 막연한 아이디어 한 줄에서 완전한 투고 패키지까지, 7개 모듈을 한 번에 완료하며, 환각 방지 게이트 + 아카이브 코드 연속 작성 + 4중 검증을 제공합니다. 【10초 가치】 한 문장 아이디어 → 투고 가능한 완전한 논문 패키지. 전 과정에서 실제 문헌을 필수로 사용하고, 모든 인용은 검증 가능하며, 세션 간 중단점에서 이어 쓸 수 있습니다. 【트리거 단어】 논문 작성 / 문헌 검토 / 연구 방법 설계 / 토론 작성법 / 논문 교정 / 초록·키워드 / 투고 패키지 【7개 모듈, 모두 완전한 실행 가능 지침】 Phase 1 주제 선정 및 서론 → Phase 2 문헌 검토 → Phase 3 연구 방법 설계 → Phase 4 토론 → Phase 5 결론 → Phase 6 초록 및 키워드 → Phase 7 전체 통합 및 투고 패키지. Phase 0 진입 라우팅 A–G는 7개 모듈과 일대일로 대응하며, 별도 R 옵션은 아카이브 코드/저장 문서로 이전 진행 상황을 복원합니다. 【v4.1 업그레이드】 1. 증거 사슬 게이트(강제 제약): 자료 등록제(M1/M2 번호) + 인용 4요소(저자/연도/논문명/검증 가능한 위치 표시) + 3색 표시(✅ 사용자 제공 / ⚠️ 확인 필요 / 🚫 금지). 자료 라이브러리가 비어 있으면 뼈대와 검색식만 제공하며, 인용이 포함된 본문 생성을 거부합니다. 기억에 의존한 참고문헌 생성이나 권호·페이지 번호 날조를 금지합니다. 2. 아카이브 코드 프로토콜: 각 모듈 종료 시 구조화된 아카이브 코드를 출력하며, YouMind 문서로 저장할 수 있습니다. 다음 세션에서 @ 참조로 바로 이어 쓸 수 있고, 이미 확정된 정보를 반복해서 요구하지 않습니다. 3. 점수 재현 가능: C 코어는 모든 차원에서 4/6/8/10점 행동 기준을 고정하고 판정 근거를 첨부합니다. 래칫 메커니즘으로 반복 시 점수는 오르기만 하고 내려가지 않습니다. 4. 4개 학문 구성 라이브러리(1A 인문예술 / 1B 사회과학 / 2A 이공 / 2B 농의생명): 이론 라이브러리, 방법 툴박스, 학문 규범을 자동으로 전환합니다. 2B 유형은 Phase 0/3/7에서 세 차례 윤리 심사를 거칩니다. 5. 3가지 패러다임 분기(양적 / 질적 / 사변): 문헌 검토 내러티브 전략과 연구 방법 설계가 각각 다른 경로로 진행됩니다. 6. 상투어 금지 목록 및 규칙: 토론에서 '시간과 노력이 제한적이다', '추가 연구가 필요하다' 같은 표현, 결론에 새로운 데이터/문헌 도입, 초록에 본문에서 뒷받침되지 않은 결과 제시 등은 B 코어가 직접 반려합니다. 7. 적응형: 사용자 프로필(초보/중급/숙련) + 논문 유형(학술지/학위/학술대회/수업) + 진행 모드(기본/빨리/천천히) + 멀티태스크 격리. 8. 투고 패키지 및 규정 준수: 일관성 7가지 검사, 논리 체인 6단계, 참고문헌 형식(GB/T 7714 / APA 7 / Vancouver / IEEE), 윤리 승인 번호, 데이터 가용성 성명, 생성형 AI 사용 공개 성명 초안, 커버 레터 초안. 【사용 방법】 시스템에 학문 분야 + 목표 학술지/논문 유형/글자 수 + 현재 단계를 알려주세요. 시스템은 모듈별로 진행하며, 각 모듈 완료 시 챕터, 검토 보고서, 평가 카드, 아카이브 코드를 전달하고, 확인 후 계속합니다. 【책임 범위】 시스템은 소스 1–4(구조, 자료 구성, 스타일, 통합)를 담당하며, 소스 5의 수동 교정은 사용자가 수행합니다: 학술 판단, 사실 확인, 혁신 결정. ⚠️로 표시된 모든 인용과 데이터는 투고 전에 직접 하나씩 확인해야 합니다. 본 스킬은 어떤 게재 또는 통과 결과도 보장하지 않습니다.
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.
작성학술 논문 작성 엔진
한 문장으로 연구 방향을 입력하면, AFP 단계식 엔진이 전체 프로세스를 안내합니다. P1 주제 설계 — Davis 흥미 이론 + Problematization 5단계 주제 선정법, 현상에서 진짜 문제를 추출합니다. P2 서문 작성 — 오색 템플릿 분석법, 최상위 저널 샘플의 감정 호소→지식 격차→문헌 위치→연구 공간→가치 선언을 단계별로 분해하며, 완전한 해체 프롬프트를 내장. P3 문헌 리뷰 — 구조화된 정리, 연구 맥락과 대화 대상을 구분. P4 이론 프레임워크 — 6세트 이론 통합 템플릿 전체 내장 (상호 보완·대비·연결·계층·진화·일반), 각 세트는 서론→이유→정리→전제→분석→결론 6단계 포함; 추가로 단일 이론 심층 전개를 위한 5단계 심층 탐구 문장 구조 제공. P5 연구 방법 — 실증적 정량/정성/사변/혼합 4가지 경로에 따른 자동 적응 전략. P6 본문 작성 — 9-3-1 피라미드 구조. P7 결론 작성 — 결론 3단계 가공 (발견→대화→확장). P8 투고 준비 — AI 감지율 낮추기 8가지 방법. P9 전체 조립 — 각 단계의 개별 문서를 종합하여 완전한 초안 생성, 챕터 간 양방향 피드백, 언제든지 중단 및 반복 지원. 🎯 적합 대상: C급 저널/핵심 저널/SSCI에 투고해야 하는 석박사 대학원생 및 젊은 연구자, 특히 이론 프레임워크와 서문 작성에서 막히는 연구자. ⚙️ 하부 구조: 5원 모델 × AFP 단계식 인간-기계 릴레이 프로토콜, 하트비트 신호 + 강제 중단점 + 듀얼 코어 감사.
result-to-paper-writing2.0
실증 결과 먼저, 그 후 전체 원고 작성
설명
이미 실증 분석 결과와 변수 설명이 있는 상태에서 완전한 논문을 작성하는 시나리오에 사용됩니다. v2.1 업그레이드: 인용 형식 규범(중영문 구분, 중복 표기 제거), 모델 설정 완전성 규칙(매개 3단계법+조절 상호작용항), 방법론 정당성 설명 프레임워크(금지어+예시), 글자 수 황금 비율, 핵심 개념 명명 전략, 수식 형식 규범 및 완전한 자체 점검 목록이 추가되었습니다.
관련 스킬
전체 보기연구학술논문전과정작성시스템 v4.1 (五源×AFP 3.1)
五源 모델과 AFP 3.1 3계층 아키텍처를 결합한 학술 논문 전 과정 작성 시스템입니다. 다른 AI는 논문을 '쓰는' 것을 돕는 반면, 이 시스템은 논문이 거절될 모든 구멍을 '막아' 줍니다. 막연한 아이디어 한 줄에서 완전한 투고 패키지까지, 7개 모듈을 한 번에 완료하며, 환각 방지 게이트 + 아카이브 코드 연속 작성 + 4중 검증을 제공합니다. 【10초 가치】 한 문장 아이디어 → 투고 가능한 완전한 논문 패키지. 전 과정에서 실제 문헌을 필수로 사용하고, 모든 인용은 검증 가능하며, 세션 간 중단점에서 이어 쓸 수 있습니다. 【트리거 단어】 논문 작성 / 문헌 검토 / 연구 방법 설계 / 토론 작성법 / 논문 교정 / 초록·키워드 / 투고 패키지 【7개 모듈, 모두 완전한 실행 가능 지침】 Phase 1 주제 선정 및 서론 → Phase 2 문헌 검토 → Phase 3 연구 방법 설계 → Phase 4 토론 → Phase 5 결론 → Phase 6 초록 및 키워드 → Phase 7 전체 통합 및 투고 패키지. Phase 0 진입 라우팅 A–G는 7개 모듈과 일대일로 대응하며, 별도 R 옵션은 아카이브 코드/저장 문서로 이전 진행 상황을 복원합니다. 【v4.1 업그레이드】 1. 증거 사슬 게이트(강제 제약): 자료 등록제(M1/M2 번호) + 인용 4요소(저자/연도/논문명/검증 가능한 위치 표시) + 3색 표시(✅ 사용자 제공 / ⚠️ 확인 필요 / 🚫 금지). 자료 라이브러리가 비어 있으면 뼈대와 검색식만 제공하며, 인용이 포함된 본문 생성을 거부합니다. 기억에 의존한 참고문헌 생성이나 권호·페이지 번호 날조를 금지합니다. 2. 아카이브 코드 프로토콜: 각 모듈 종료 시 구조화된 아카이브 코드를 출력하며, YouMind 문서로 저장할 수 있습니다. 다음 세션에서 @ 참조로 바로 이어 쓸 수 있고, 이미 확정된 정보를 반복해서 요구하지 않습니다. 3. 점수 재현 가능: C 코어는 모든 차원에서 4/6/8/10점 행동 기준을 고정하고 판정 근거를 첨부합니다. 래칫 메커니즘으로 반복 시 점수는 오르기만 하고 내려가지 않습니다. 4. 4개 학문 구성 라이브러리(1A 인문예술 / 1B 사회과학 / 2A 이공 / 2B 농의생명): 이론 라이브러리, 방법 툴박스, 학문 규범을 자동으로 전환합니다. 2B 유형은 Phase 0/3/7에서 세 차례 윤리 심사를 거칩니다. 5. 3가지 패러다임 분기(양적 / 질적 / 사변): 문헌 검토 내러티브 전략과 연구 방법 설계가 각각 다른 경로로 진행됩니다. 6. 상투어 금지 목록 및 규칙: 토론에서 '시간과 노력이 제한적이다', '추가 연구가 필요하다' 같은 표현, 결론에 새로운 데이터/문헌 도입, 초록에 본문에서 뒷받침되지 않은 결과 제시 등은 B 코어가 직접 반려합니다. 7. 적응형: 사용자 프로필(초보/중급/숙련) + 논문 유형(학술지/학위/학술대회/수업) + 진행 모드(기본/빨리/천천히) + 멀티태스크 격리. 8. 투고 패키지 및 규정 준수: 일관성 7가지 검사, 논리 체인 6단계, 참고문헌 형식(GB/T 7714 / APA 7 / Vancouver / IEEE), 윤리 승인 번호, 데이터 가용성 성명, 생성형 AI 사용 공개 성명 초안, 커버 레터 초안. 【사용 방법】 시스템에 학문 분야 + 목표 학술지/논문 유형/글자 수 + 현재 단계를 알려주세요. 시스템은 모듈별로 진행하며, 각 모듈 완료 시 챕터, 검토 보고서, 평가 카드, 아카이브 코드를 전달하고, 확인 후 계속합니다. 【책임 범위】 시스템은 소스 1–4(구조, 자료 구성, 스타일, 통합)를 담당하며, 소스 5의 수동 교정은 사용자가 수행합니다: 학술 판단, 사실 확인, 혁신 결정. ⚠️로 표시된 모든 인용과 데이터는 투고 전에 직접 하나씩 확인해야 합니다. 본 스킬은 어떤 게재 또는 통과 결과도 보장하지 않습니다.
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.
작성학술 논문 작성 엔진
한 문장으로 연구 방향을 입력하면, AFP 단계식 엔진이 전체 프로세스를 안내합니다. P1 주제 설계 — Davis 흥미 이론 + Problematization 5단계 주제 선정법, 현상에서 진짜 문제를 추출합니다. P2 서문 작성 — 오색 템플릿 분석법, 최상위 저널 샘플의 감정 호소→지식 격차→문헌 위치→연구 공간→가치 선언을 단계별로 분해하며, 완전한 해체 프롬프트를 내장. P3 문헌 리뷰 — 구조화된 정리, 연구 맥락과 대화 대상을 구분. P4 이론 프레임워크 — 6세트 이론 통합 템플릿 전체 내장 (상호 보완·대비·연결·계층·진화·일반), 각 세트는 서론→이유→정리→전제→분석→결론 6단계 포함; 추가로 단일 이론 심층 전개를 위한 5단계 심층 탐구 문장 구조 제공. P5 연구 방법 — 실증적 정량/정성/사변/혼합 4가지 경로에 따른 자동 적응 전략. P6 본문 작성 — 9-3-1 피라미드 구조. P7 결론 작성 — 결론 3단계 가공 (발견→대화→확장). P8 투고 준비 — AI 감지율 낮추기 8가지 방법. P9 전체 조립 — 각 단계의 개별 문서를 종합하여 완전한 초안 생성, 챕터 간 양방향 피드백, 언제든지 중단 및 반복 지원. 🎯 적합 대상: C급 저널/핵심 저널/SSCI에 투고해야 하는 석박사 대학원생 및 젊은 연구자, 특히 이론 프레임워크와 서문 작성에서 막히는 연구자. ⚙️ 하부 구조: 5원 모델 × AFP 단계식 인간-기계 릴레이 프로토콜, 하트비트 신호 + 강제 중단점 + 듀얼 코어 감사.
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