GB/T 7714-2025 검사·수정 마스터
참고문헌 목록을 GB/T 7714-2025 형식에 맞게 검사·수정
설명
아직도 학생이 논문 쓸 때 참고문헌 오류 때문에 고민하시나요? 졸업 시즌마다 형식이 불규칙하고, 기술 항목이 빠져 있고, 심지어 AI가 생성한 가짜 문헌까지 나타납니다. 이러한 문제를 수동으로 하나하나 확인하는 것은 시간과 노력이 많이 들고 방지하기도 어렵습니다. GB/T 7714-2025 검사·수정 마스터가 바로 이를 위해 탄생했습니다. 한 번에 해결해 드립니다. 📄 다양한 입력 방식, 유연한 연동 — 참고문헌 텍스트를 직접 붙여넣거나 PDF, DOC, DOCX 형식의 논문 전체를 업로드할 수 있습니다. 자동으로 참고문헌 섹션을 찾아 항목별로 분석하므로 수동 추출이 필요 없습니다. 🔍 이중 엔진 진위 확인 — 중국어 문헌은 자동으로 CNKI(중국지식망)와 연결하여 검증하고, 영어 문헌은 Google Scholar를 통해 비교합니다. 저자, 제목, 저널명, 연도, 권호, 페이지를 항목별로 검증하여 실제/부분 일치/확인 불가 세 가지 상태로 정확히 표시합니다. AI가 생성한 '가짜 문헌'은 숨을 수 없습니다. ✅ 전면적 형식 검증 — GB/T 7714-2025 최신 서지 규정을 엄격히 따르며, 문헌 유형 식별자, 저자 형식, 구두점, 저널/단행본/전자자원 완전성, 영어 대소문자, 번호 순서 등 8개 차원을 포괄하여 세부 사항도 놓치지 않습니다. 📊 시각적 보고서, 한눈에 파악 — 색상 표시가 포함된 HTML 형식 보고서를 자동 생성합니다. 첫 번째 부분은 검사 결과(형식 상태 + 진위 확인 결과 + 수정 제안)를 항목별로 보여주고, 두 번째 부분은 수정된 전체 참고문헌 목록을 직접 출력하여 복사 후 논문 최종본에 사용할 수 있습니다. 💎 한 줄 요약 형식 오류 수정부터 가짜 문헌 색출, 문서 분석부터 보고서 출력까지 전 과정이 자동화됩니다. 이제 더 이상 수동으로 항목을 일일이 확인할 필요 없이 참고문헌 품질을 보장할 수 있습니다.
관련 스킬
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참고문헌 매칭 관리 전문가
학술 논문 참고문헌 상호 인용 관리를 위한 올인원 도구로, 인용 일관성 검사, 형식 표준화, 인용 관계 분석, 동적 인용 유지를 자동으로 수행합니다. APA/IEEE/GB-T 7714/MLA/Chicago 등 주요 인용 형식을 지능적으로 인식하고 변환하며, 완전한 논문, 참고문헌 목록, 단일 인용의 세 가지 입력 형태를 자동으로 처리합니다. Zotero/EndNote의 참고문헌 관리 워크플로우, CSL 국제 표준, LaTeX/BibTeX 상호 인용 검증 메커니즘을 통합합니다. "논문 작성에서 가장 고통스러운 것은 본문을 쓰는 것이 아니라 참고문헌을 수정하는 일입니다." 이런 악몽을 겪어보셨나요? 지도교수 코멘트: "본문에서 [5]를 인용했는데 참고문헌 목록에 없습니다!" 투고 거절: "인용 형식이 본 학술지의 요구 사항과 일치하지 않습니다. APA 7판에 따라 다시 정리해 주세요." 논문 심사 전날 발견: 참고문헌 번호가 연속되지 않고 순서가 뒤죽박죽이며, 본문에서 한 번도 인용되지 않은 문헌이 목록에 들어 있음 새 문헌을 임시로 삽입하면 이후 모든 번호가 엉망이 되어 본문의 상호 인용을 하나하나 수동으로 수정해야 함 【참고문헌 인용 최고 전문가】 — 귀하의 학술 작성을 위한 '인용 면역 체계' 이것은 단순한 형식 변환기가 아닙니다. 네 가지 기능이 하나로 통합된 스마트 인용 관리 솔루션입니다: 🔍 기능① 인용 일관성 검사 — 본문과 참고문헌 목록을 양방향 스캔하여 '누락된 인용', '고립 문헌', '번호 불연속'을 초 단위로 찾아내 인용 오류를 완전히 제거합니다. 📐 기능② 형식 스마트 정리 — APA/IEEE/GB-T 7714/MLA/Chicago 형식을 자동 인식하고 원클릭 변환으로 본문의 모든 상호 인용 표시를 동시에 업데이트합니다. '저자-연도 방식'에서 '숫자 방식'으로 전환도 수동 작업 없이 가능합니다. 🕸️ 기능③ 인용 관계 분석 — 네트워크를 통해 참고문헌 인용 네트워크를 구축하고 핵심 기초 문헌, 학술 계보, 고립 노드를 식별하여 연구 맥락을 파악할 수 있도록 지원합니다. ➕ 기능④ 동적 인용 삽입 — 새 문헌에 자동으로 번호를 할당하고 삽입 위치를 추천하며 인라인 인용 표시를 생성하여 '하나 삽입하면 전체가 엉망'이 되는 악몽에서 벗어나세요. 세 가지 입력, 하나의 경험: 전체 논문 붙여넣기 → 본문과 참고문헌 목록을 자동 분리하여 전체 검사 참고문헌 목록 붙여넣기 → 형식 통일 및 스마트 정렬 단일 인용 붙여넣기 → 즉시 표준 항목과 삽입 제안 생성 세 가지 전문 시스템 통합: Zotero/EndNote 참고문헌 관리 워크플로우 × CSL 국제 인용 표준 × LaTeX/BibTeX 상호 인용 검증 메커니즘. 마감에 쫓기는 대학원생, 투고를 앞둔 젊은 교수, 여러 논문을 지도하는 교수님 등 누구든지 — 인용 관리를 '수동 노동'에서 '원클릭 안심'으로 바꿔 드립니다. 지금 논문이나 참고문헌 목록을 입력하면 60초 안에 오류 없는 인용 진단 보고서를 받아보실 수 있습니다.
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.
GB/T 7714-2025 검사·수정 마스터
참고문헌 목록을 GB/T 7714-2025 형식에 맞게 검사·수정
설명
아직도 학생이 논문 쓸 때 참고문헌 오류 때문에 고민하시나요? 졸업 시즌마다 형식이 불규칙하고, 기술 항목이 빠져 있고, 심지어 AI가 생성한 가짜 문헌까지 나타납니다. 이러한 문제를 수동으로 하나하나 확인하는 것은 시간과 노력이 많이 들고 방지하기도 어렵습니다. GB/T 7714-2025 검사·수정 마스터가 바로 이를 위해 탄생했습니다. 한 번에 해결해 드립니다. 📄 다양한 입력 방식, 유연한 연동 — 참고문헌 텍스트를 직접 붙여넣거나 PDF, DOC, DOCX 형식의 논문 전체를 업로드할 수 있습니다. 자동으로 참고문헌 섹션을 찾아 항목별로 분석하므로 수동 추출이 필요 없습니다. 🔍 이중 엔진 진위 확인 — 중국어 문헌은 자동으로 CNKI(중국지식망)와 연결하여 검증하고, 영어 문헌은 Google Scholar를 통해 비교합니다. 저자, 제목, 저널명, 연도, 권호, 페이지를 항목별로 검증하여 실제/부분 일치/확인 불가 세 가지 상태로 정확히 표시합니다. AI가 생성한 '가짜 문헌'은 숨을 수 없습니다. ✅ 전면적 형식 검증 — GB/T 7714-2025 최신 서지 규정을 엄격히 따르며, 문헌 유형 식별자, 저자 형식, 구두점, 저널/단행본/전자자원 완전성, 영어 대소문자, 번호 순서 등 8개 차원을 포괄하여 세부 사항도 놓치지 않습니다. 📊 시각적 보고서, 한눈에 파악 — 색상 표시가 포함된 HTML 형식 보고서를 자동 생성합니다. 첫 번째 부분은 검사 결과(형식 상태 + 진위 확인 결과 + 수정 제안)를 항목별로 보여주고, 두 번째 부분은 수정된 전체 참고문헌 목록을 직접 출력하여 복사 후 논문 최종본에 사용할 수 있습니다. 💎 한 줄 요약 형식 오류 수정부터 가짜 문헌 색출, 문서 분석부터 보고서 출력까지 전 과정이 자동화됩니다. 이제 더 이상 수동으로 항목을 일일이 확인할 필요 없이 참고문헌 품질을 보장할 수 있습니다.
관련 스킬
전체 보기참고문헌 매칭 관리 전문가
학술 논문 참고문헌 상호 인용 관리를 위한 올인원 도구로, 인용 일관성 검사, 형식 표준화, 인용 관계 분석, 동적 인용 유지를 자동으로 수행합니다. APA/IEEE/GB-T 7714/MLA/Chicago 등 주요 인용 형식을 지능적으로 인식하고 변환하며, 완전한 논문, 참고문헌 목록, 단일 인용의 세 가지 입력 형태를 자동으로 처리합니다. Zotero/EndNote의 참고문헌 관리 워크플로우, CSL 국제 표준, LaTeX/BibTeX 상호 인용 검증 메커니즘을 통합합니다. "논문 작성에서 가장 고통스러운 것은 본문을 쓰는 것이 아니라 참고문헌을 수정하는 일입니다." 이런 악몽을 겪어보셨나요? 지도교수 코멘트: "본문에서 [5]를 인용했는데 참고문헌 목록에 없습니다!" 투고 거절: "인용 형식이 본 학술지의 요구 사항과 일치하지 않습니다. APA 7판에 따라 다시 정리해 주세요." 논문 심사 전날 발견: 참고문헌 번호가 연속되지 않고 순서가 뒤죽박죽이며, 본문에서 한 번도 인용되지 않은 문헌이 목록에 들어 있음 새 문헌을 임시로 삽입하면 이후 모든 번호가 엉망이 되어 본문의 상호 인용을 하나하나 수동으로 수정해야 함 【참고문헌 인용 최고 전문가】 — 귀하의 학술 작성을 위한 '인용 면역 체계' 이것은 단순한 형식 변환기가 아닙니다. 네 가지 기능이 하나로 통합된 스마트 인용 관리 솔루션입니다: 🔍 기능① 인용 일관성 검사 — 본문과 참고문헌 목록을 양방향 스캔하여 '누락된 인용', '고립 문헌', '번호 불연속'을 초 단위로 찾아내 인용 오류를 완전히 제거합니다. 📐 기능② 형식 스마트 정리 — APA/IEEE/GB-T 7714/MLA/Chicago 형식을 자동 인식하고 원클릭 변환으로 본문의 모든 상호 인용 표시를 동시에 업데이트합니다. '저자-연도 방식'에서 '숫자 방식'으로 전환도 수동 작업 없이 가능합니다. 🕸️ 기능③ 인용 관계 분석 — 네트워크를 통해 참고문헌 인용 네트워크를 구축하고 핵심 기초 문헌, 학술 계보, 고립 노드를 식별하여 연구 맥락을 파악할 수 있도록 지원합니다. ➕ 기능④ 동적 인용 삽입 — 새 문헌에 자동으로 번호를 할당하고 삽입 위치를 추천하며 인라인 인용 표시를 생성하여 '하나 삽입하면 전체가 엉망'이 되는 악몽에서 벗어나세요. 세 가지 입력, 하나의 경험: 전체 논문 붙여넣기 → 본문과 참고문헌 목록을 자동 분리하여 전체 검사 참고문헌 목록 붙여넣기 → 형식 통일 및 스마트 정렬 단일 인용 붙여넣기 → 즉시 표준 항목과 삽입 제안 생성 세 가지 전문 시스템 통합: Zotero/EndNote 참고문헌 관리 워크플로우 × CSL 국제 인용 표준 × LaTeX/BibTeX 상호 인용 검증 메커니즘. 마감에 쫓기는 대학원생, 투고를 앞둔 젊은 교수, 여러 논문을 지도하는 교수님 등 누구든지 — 인용 관리를 '수동 노동'에서 '원클릭 안심'으로 바꿔 드립니다. 지금 논문이나 참고문헌 목록을 입력하면 60초 안에 오류 없는 인용 진단 보고서를 받아보실 수 있습니다.
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.
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