Diagnóstico e Reescrita AntiAI
Diagnóstico 3D e reescrita anti-AI acadêmico
Descrição
Assistente inteligente para redução da taxa AIGC em artigos acadêmicos. Seu artigo tem 80% de taxa AI? Tentou reescrever e ainda fica vermelho? Não ajudamos você a modificar aleatoriamente – ajudamos a diagnosticar primeiro, depois localizar e, em seguida, modificar passo a passo. Diagnóstico sistemático tridimensional (perplexidade, imprevisibilidade, regularidade estrutural), escaneando e marcando a localização das impressões digitais de AI em cada dimensão. Dez tipos de impressões digitais classificadas com precisão, treze técnicas de reestruturação de frases, vinte frases de alta frequência de AI na lista negra resolvidas uma por uma. Mapa de risco para cada seção, tratamento diferenciado por capítulo. Diagnóstico único ou passo a passo, modificação por dimensão para iniciantes ou simultânea para especialistas. Suporta colar ou enviar arquivo, qualquer comprimento, qualquer nível. Saída de relatório completo de diagnóstico e reescrita salva automaticamente. Não é enganar o detector – é fazer seu artigo parecer escrito por um pesquisador real com opiniões, julgamento e estilo próprio.
Habilidades relacionadas
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EscreverRedutor e Reescritor AIGC v7.0
📚 Especialista em Redução de Similaridade e Reescrita com Fidelidade para Artigos Acadêmicos AIGC v7.0 Habilidade de otimização de texto acadêmico desenvolvida para pós-graduandos, pesquisadores e autores de artigos, com o ciclo fechado central de "controle de origem → correção de processo → verificação de resultados → autoinspeção reversa → iteração de reexame", diagnosticando e otimizando sistematicamente expressões padronizadas, lógica mecânica, conteúdo vago, imprecisão terminológica e inconsistências de estilo, protegendo o significado original, termos técnicos, dados e conclusões principais. 🔍📝 🌟 Capacidades Principais 🔬 Diagnóstico de risco em múltiplas camadas Cobre 10 tipos de impressões digitais de texto genéricas e auxilia na identificação de padrões de expressão comuns de modelos como ChatGPT, Claude, DeepSeek, Wenxin Yiyan, etc. 🧠 Reconstrução semântica profunda Não se limita à substituição de sinônimos, mas reconstrói argumentações acadêmicas mais naturais e profundas a partir da expressão da proposição, ordem da informação, ponto de partida da argumentação e organização das evidências. ✍️ Reescrita com fidelidade Utiliza de forma abrangente 13 estratégias de transformação de frases e 20 métodos de limpeza de expressões de modelo de alta frequência para melhorar frases mecânicas, conectivos repetitivos e estruturas excessivamente padronizadas. 📊 Diagnóstico da estrutura do texto completo Através do grande ciclo e dos cinco triângulos de ferro, verifica se há um ciclo fechado completo entre a pergunta de pesquisa, teoria, revisão, método, conclusão e inovação. 🧩 Adaptação refinada por seção Desenvolve estratégias de diagnóstico e reescrita diferenciadas para resumo, introdução, revisão de literatura, métodos de pesquisa, resultados, discussão e conclusão. 🌐 Varredura de risco entre idiomas Auxilia na identificação de termos de tradução, acúmulo de voz passiva, aninhamento de frases longas e anomalias de mistura chinês-inglês, tornando a expressão acadêmica em chinês mais natural e precisa. 🔄 Ciclo de autoinspeção reversa Após a reescrita, verifica novamente a distribuição das técnicas, novas impressões digitais de texto e integridade da informação, evitando que a reescrita torne o texto mais parecido com um modelo ou perca conteúdo crucial. 🛡️ Proteção da integridade acadêmica Não fabrica referências, dados, casos ou fundamentos políticos; sinaliza separadamente as informações que precisam ser verificadas pelo autor e lembra de divulgar honestamente o uso de IA. 🎯 Cenários de Aplicação ✅ Otimização de parágrafos únicos ou seções locais ✅ Modificação direcionada de parágrafos marcados em relatórios de detecção ✅ Refinamento de resumo, introdução, revisão, discussão e conclusão ✅ Diagnóstico de características de risco AIGC em todo o texto ✅ Adaptação de linguagem e estrutura para o periódico alvo ✅ Revisão de qualidade e verificação de consistência pré-submissão 📦 Entrega Final 📄 Texto reescrito com fidelidade 🔎 Relatório de diagnóstico de riscos e problemas 🛠️ Explicação das estratégias e técnicas de reescrita ✅ Relatório de autoinspeção reversa e integridade da informação 💡 Itens para verificação do autor e sugestões de modificações subsequentes 🎓 Significado original preservado · Lógica intacta · Dados não fabricados · Qualidade acadêmica mantida ⚠️ Esta habilidade visa melhorar a qualidade da expressão acadêmica e reduzir as características de risco no texto, não garante a aprovação em qualquer plataforma de detecção específica nem assegura um valor de detecção específico.
Checagem de Prontidão de Tese
Antes de investir dezenas de horas escrevendo sua tese, reserve dez minutos para uma verificação estruturada. 【Este skill faz apenas uma coisa】 Diagnóstico, não redação. Ele informa: se o tema pode se sustentar, se o material é suficiente, o que falta, onde buscar e em que ordem complementar, e então entrega uma lista acionável de materiais e termos de busca. Ele não escreve introdução, revisão, métodos ou discussão. 【Quatro etapas】 1. Diagnóstico de disciplina: classifica em 1A Artes e Humanidades / 1B Ciências Sociais / 2A Ciências Exatas e Engenharias / 2B Agrárias, Medicina e Biologia, carregando as respectivas normas; para 2B, há bloqueio obrigatório para revisão ética. 2. Verificação do tema: examina o tema em três dimensões — potencial, forma e palavras — para avaliar se a unidade de pesquisa pode ser operacionalizada, se a pergunta de pesquisa pode ser respondida e se o tema já foi exaurido. 3. Verificação de materiais: registra a literatura que você tem como biblioteca de materiais M1/M2…, verifica cada item quanto aos quatro elementos (autor/ano/título/identificador verificável) e calcula a cobertura real. 4. Lista de lacunas e termos de busca: especifica quantos e quais tipos de literatura faltam e qual evidência está faltando, e fornece termos de busca prontos para colar no banco de dados (incluindo combinação booleana de palavras-chave, período e critérios de filtragem). 【Quando usar】（palavras de gatilho） "Verifique minha proposta" "Esse tema pode ser feito?" "Minha literatura é suficiente?" "Minha proposta foi rejeitada" "Quero confirmar antes de começar" — mestrandos que acabaram de definir o tema e ainda não começaram a escrever; aqueles cuja proposta foi devolvida sem saber onde está o problema; aqueles que acumularam literatura mas não sabem se é suficiente para começar; aqueles que querem confirmar se o tema vale a pena antes de investir. 【Entregáveis】 Um documento "Relatório de Verificação de Proposta" + cartão de pontuação de prontidão de cinco fontes (cada nível tem critérios comportamentais, não pontuação vaga) + lista de prioridade de materiais + termos de busca + um código de arquivamento. O código de arquivamento é compatível com o "Sistema de Redação de Artigo Acadêmico de Fluxo Completo v4.0", podendo ser colado diretamente para continuar a escrita, sem precisar reexplicar disciplina, tema e periódico. 【Explicitamente não faz】 Não escreve o texto, não gera lista de referências, não inventa autores, anos, volumes, páginas ou DOI. Toda literatura encontrada online é marcada com ⚠️ a ser verificada, e você deve verificar antes de usar. Este skill não promete aprovação ou resultado.
Redutor de IA Didático 2.0
Memorando dos Princípios de Redução da Taxa de IA Princípios de Reconhecimento dos Detectores de IA A lógica central de reconhecimento das ferramentas de detecção de IA (como 知网 AIGC 检测, GPTZero, Originality.ai, etc.) baseia-se nas seguintes características estatísticas: 1. Perplexidade: O texto gerado por IA, por escolher a 'próxima palavra com maior probabilidade', tem baixa perplexidade geral. A escrita humana escolhe palavras 'menos comuns, mas adequadas', resultando em alta perplexidade. → Estratégia de reescrita: S4 Despadronização lexical. 2. Burstiness: O comprimento das frases geradas por IA é altamente uniforme, resultando em baixa burstiness. A escrita humana tem grande variação no comprimento das frases, às vezes muito curtas, às vezes muito longas, com alta burstiness. → Estratégia de reescrita: S1 Injeção de variação de comprimento de frase. 3. Densidade de palavras de transição: A IA depende excessivamente de palavras de transição explícitas (como 'além disso', 'no entanto', 'portanto', 'em resumo'), com densidade anormalmente alta. Humanos usam mais conexões semânticas implícitas. → Estratégia de reescrita: S2 Eliminação de palavras de modelo. 4. Estrutura modelar: A IA tende a usar estruturas de três parágrafos 'geral-detalhe-geral', itens paralelos de comprimento igual, e sequências 'primeiro-segundo-por último'. A estrutura humana é mais flexível e variada. → Estratégia de reescrita: S3 Quebra de estrutura. 5. Diversidade lexical (TTR): A IA tem alta repetição de vocabulário em textos longos, com TTR baixo. A escrita humana natural tem um alcance de vocabulário mais amplo. → Estratégia de reescrita: S4 Despadronização de vocabulário. 6. Linearidade da apresentação de informações: A IA costuma apresentar de forma linear e ordenada logicamente, com densidade uniforme de informações. Humanos usam técnicas não lineares como flashback, interpolação e saltos de contraste. → Estratégia de reescrita: S6 Reorganização da densidade de informações. Restrições Especiais de Textos Didáticos Ao reduzir a taxa de IA em materiais didáticos, não se pode tornar o texto coloquial como em artigos comuns na internet. É necessário cumprir: • Limite de rigor acadêmico: Não usar gírias da internet, expressões excessivamente coloquiais ou emojis. • Limite de precisão terminológica: Todos os termos técnicos da disciplina devem ser mantidos como no original, sem 'substituição por sinônimos' que resultem em imprecisão. • Limite de integridade lógica: A lógica de relações de causa e efeito, sistemas de classificação e etapas operacionais não deve ser alterada pela reescrita. • Limite de normas de citação: As referências, regulamentos e números de padrão citados não devem ser adulterados. • Limite de aplicabilidade didática: O texto reescrito ainda deve ser adequado para leitura e compreensão pelos alunos, sem sacrificar a legibilidade em prol da redução da taxa de IA.
Diagnóstico e Reescrita AntiAI
Diagnóstico 3D e reescrita anti-AI acadêmico
Descrição
Assistente inteligente para redução da taxa AIGC em artigos acadêmicos. Seu artigo tem 80% de taxa AI? Tentou reescrever e ainda fica vermelho? Não ajudamos você a modificar aleatoriamente – ajudamos a diagnosticar primeiro, depois localizar e, em seguida, modificar passo a passo. Diagnóstico sistemático tridimensional (perplexidade, imprevisibilidade, regularidade estrutural), escaneando e marcando a localização das impressões digitais de AI em cada dimensão. Dez tipos de impressões digitais classificadas com precisão, treze técnicas de reestruturação de frases, vinte frases de alta frequência de AI na lista negra resolvidas uma por uma. Mapa de risco para cada seção, tratamento diferenciado por capítulo. Diagnóstico único ou passo a passo, modificação por dimensão para iniciantes ou simultânea para especialistas. Suporta colar ou enviar arquivo, qualquer comprimento, qualquer nível. Saída de relatório completo de diagnóstico e reescrita salva automaticamente. Não é enganar o detector – é fazer seu artigo parecer escrito por um pesquisador real com opiniões, julgamento e estilo próprio.
Habilidades relacionadas
Ver tudoEscreverRedutor e Reescritor AIGC v7.0
📚 Especialista em Redução de Similaridade e Reescrita com Fidelidade para Artigos Acadêmicos AIGC v7.0 Habilidade de otimização de texto acadêmico desenvolvida para pós-graduandos, pesquisadores e autores de artigos, com o ciclo fechado central de "controle de origem → correção de processo → verificação de resultados → autoinspeção reversa → iteração de reexame", diagnosticando e otimizando sistematicamente expressões padronizadas, lógica mecânica, conteúdo vago, imprecisão terminológica e inconsistências de estilo, protegendo o significado original, termos técnicos, dados e conclusões principais. 🔍📝 🌟 Capacidades Principais 🔬 Diagnóstico de risco em múltiplas camadas Cobre 10 tipos de impressões digitais de texto genéricas e auxilia na identificação de padrões de expressão comuns de modelos como ChatGPT, Claude, DeepSeek, Wenxin Yiyan, etc. 🧠 Reconstrução semântica profunda Não se limita à substituição de sinônimos, mas reconstrói argumentações acadêmicas mais naturais e profundas a partir da expressão da proposição, ordem da informação, ponto de partida da argumentação e organização das evidências. ✍️ Reescrita com fidelidade Utiliza de forma abrangente 13 estratégias de transformação de frases e 20 métodos de limpeza de expressões de modelo de alta frequência para melhorar frases mecânicas, conectivos repetitivos e estruturas excessivamente padronizadas. 📊 Diagnóstico da estrutura do texto completo Através do grande ciclo e dos cinco triângulos de ferro, verifica se há um ciclo fechado completo entre a pergunta de pesquisa, teoria, revisão, método, conclusão e inovação. 🧩 Adaptação refinada por seção Desenvolve estratégias de diagnóstico e reescrita diferenciadas para resumo, introdução, revisão de literatura, métodos de pesquisa, resultados, discussão e conclusão. 🌐 Varredura de risco entre idiomas Auxilia na identificação de termos de tradução, acúmulo de voz passiva, aninhamento de frases longas e anomalias de mistura chinês-inglês, tornando a expressão acadêmica em chinês mais natural e precisa. 🔄 Ciclo de autoinspeção reversa Após a reescrita, verifica novamente a distribuição das técnicas, novas impressões digitais de texto e integridade da informação, evitando que a reescrita torne o texto mais parecido com um modelo ou perca conteúdo crucial. 🛡️ Proteção da integridade acadêmica Não fabrica referências, dados, casos ou fundamentos políticos; sinaliza separadamente as informações que precisam ser verificadas pelo autor e lembra de divulgar honestamente o uso de IA. 🎯 Cenários de Aplicação ✅ Otimização de parágrafos únicos ou seções locais ✅ Modificação direcionada de parágrafos marcados em relatórios de detecção ✅ Refinamento de resumo, introdução, revisão, discussão e conclusão ✅ Diagnóstico de características de risco AIGC em todo o texto ✅ Adaptação de linguagem e estrutura para o periódico alvo ✅ Revisão de qualidade e verificação de consistência pré-submissão 📦 Entrega Final 📄 Texto reescrito com fidelidade 🔎 Relatório de diagnóstico de riscos e problemas 🛠️ Explicação das estratégias e técnicas de reescrita ✅ Relatório de autoinspeção reversa e integridade da informação 💡 Itens para verificação do autor e sugestões de modificações subsequentes 🎓 Significado original preservado · Lógica intacta · Dados não fabricados · Qualidade acadêmica mantida ⚠️ Esta habilidade visa melhorar a qualidade da expressão acadêmica e reduzir as características de risco no texto, não garante a aprovação em qualquer plataforma de detecção específica nem assegura um valor de detecção específico.
Checagem de Prontidão de Tese
Antes de investir dezenas de horas escrevendo sua tese, reserve dez minutos para uma verificação estruturada. 【Este skill faz apenas uma coisa】 Diagnóstico, não redação. Ele informa: se o tema pode se sustentar, se o material é suficiente, o que falta, onde buscar e em que ordem complementar, e então entrega uma lista acionável de materiais e termos de busca. Ele não escreve introdução, revisão, métodos ou discussão. 【Quatro etapas】 1. Diagnóstico de disciplina: classifica em 1A Artes e Humanidades / 1B Ciências Sociais / 2A Ciências Exatas e Engenharias / 2B Agrárias, Medicina e Biologia, carregando as respectivas normas; para 2B, há bloqueio obrigatório para revisão ética. 2. Verificação do tema: examina o tema em três dimensões — potencial, forma e palavras — para avaliar se a unidade de pesquisa pode ser operacionalizada, se a pergunta de pesquisa pode ser respondida e se o tema já foi exaurido. 3. Verificação de materiais: registra a literatura que você tem como biblioteca de materiais M1/M2…, verifica cada item quanto aos quatro elementos (autor/ano/título/identificador verificável) e calcula a cobertura real. 4. Lista de lacunas e termos de busca: especifica quantos e quais tipos de literatura faltam e qual evidência está faltando, e fornece termos de busca prontos para colar no banco de dados (incluindo combinação booleana de palavras-chave, período e critérios de filtragem). 【Quando usar】（palavras de gatilho） "Verifique minha proposta" "Esse tema pode ser feito?" "Minha literatura é suficiente?" "Minha proposta foi rejeitada" "Quero confirmar antes de começar" — mestrandos que acabaram de definir o tema e ainda não começaram a escrever; aqueles cuja proposta foi devolvida sem saber onde está o problema; aqueles que acumularam literatura mas não sabem se é suficiente para começar; aqueles que querem confirmar se o tema vale a pena antes de investir. 【Entregáveis】 Um documento "Relatório de Verificação de Proposta" + cartão de pontuação de prontidão de cinco fontes (cada nível tem critérios comportamentais, não pontuação vaga) + lista de prioridade de materiais + termos de busca + um código de arquivamento. O código de arquivamento é compatível com o "Sistema de Redação de Artigo Acadêmico de Fluxo Completo v4.0", podendo ser colado diretamente para continuar a escrita, sem precisar reexplicar disciplina, tema e periódico. 【Explicitamente não faz】 Não escreve o texto, não gera lista de referências, não inventa autores, anos, volumes, páginas ou DOI. Toda literatura encontrada online é marcada com ⚠️ a ser verificada, e você deve verificar antes de usar. Este skill não promete aprovação ou resultado.
Redutor de IA Didático 2.0
Memorando dos Princípios de Redução da Taxa de IA Princípios de Reconhecimento dos Detectores de IA A lógica central de reconhecimento das ferramentas de detecção de IA (como 知网 AIGC 检测, GPTZero, Originality.ai, etc.) baseia-se nas seguintes características estatísticas: 1. Perplexidade: O texto gerado por IA, por escolher a 'próxima palavra com maior probabilidade', tem baixa perplexidade geral. A escrita humana escolhe palavras 'menos comuns, mas adequadas', resultando em alta perplexidade. → Estratégia de reescrita: S4 Despadronização lexical. 2. Burstiness: O comprimento das frases geradas por IA é altamente uniforme, resultando em baixa burstiness. A escrita humana tem grande variação no comprimento das frases, às vezes muito curtas, às vezes muito longas, com alta burstiness. → Estratégia de reescrita: S1 Injeção de variação de comprimento de frase. 3. Densidade de palavras de transição: A IA depende excessivamente de palavras de transição explícitas (como 'além disso', 'no entanto', 'portanto', 'em resumo'), com densidade anormalmente alta. Humanos usam mais conexões semânticas implícitas. → Estratégia de reescrita: S2 Eliminação de palavras de modelo. 4. Estrutura modelar: A IA tende a usar estruturas de três parágrafos 'geral-detalhe-geral', itens paralelos de comprimento igual, e sequências 'primeiro-segundo-por último'. A estrutura humana é mais flexível e variada. → Estratégia de reescrita: S3 Quebra de estrutura. 5. Diversidade lexical (TTR): A IA tem alta repetição de vocabulário em textos longos, com TTR baixo. A escrita humana natural tem um alcance de vocabulário mais amplo. → Estratégia de reescrita: S4 Despadronização de vocabulário. 6. Linearidade da apresentação de informações: A IA costuma apresentar de forma linear e ordenada logicamente, com densidade uniforme de informações. Humanos usam técnicas não lineares como flashback, interpolação e saltos de contraste. → Estratégia de reescrita: S6 Reorganização da densidade de informações. Restrições Especiais de Textos Didáticos Ao reduzir a taxa de IA em materiais didáticos, não se pode tornar o texto coloquial como em artigos comuns na internet. É necessário cumprir: • Limite de rigor acadêmico: Não usar gírias da internet, expressões excessivamente coloquiais ou emojis. • Limite de precisão terminológica: Todos os termos técnicos da disciplina devem ser mantidos como no original, sem 'substituição por sinônimos' que resultem em imprecisão. • Limite de integridade lógica: A lógica de relações de causa e efeito, sistemas de classificação e etapas operacionais não deve ser alterada pela reescrita. • Limite de normas de citação: As referências, regulamentos e números de padrão citados não devem ser adulterados. • Limite de aplicabilidade didática: O texto reescrito ainda deve ser adequado para leitura e compreensão pelos alunos, sem sacrificar a legibilidade em prol da redução da taxa de IA.
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