Diagnóstico e Redução de IA
Diagnóstico e reescrita anti-IA para artigos
Descrição
Assistente inteligente para redução da taxa AIGC em artigos académicos. O seu artigo tem 80% de IA? Já tentou alterar até ficar exausto e ainda assim o resultado é vermelho? Não o ajudamos a alterar aleatoriamente – primeiro diagnosticamos, depois localizamos e, em seguida, fazemos alterações passo a passo. Diagnóstico sistemático tridimensional (perplexidade, irregularidade, regularidade estrutural), digitalizando e marcando a localização das impressões digitais de IA dimensão por dimensão. Dez tipos de impressões digitais classificados com precisão, treze técnicas de reestruturação de frases, vinte frases de alta frequência da lista negra de IA resolvidas uma a uma. Mapa de risco de cada capítulo, tratamento diferenciado para diferentes secções. Diagnóstico único ou passo a passo, alteração dimensão por dimensão para iniciantes ou alteração simultânea para especialistas. Suporta colagem ou carregamento de ficheiros, qualquer extensão ou nível. Emite um relatório completo de diagnóstico e reescrita guardado automaticamente. Não se trata de enganar o detector – é fazer com que o seu artigo pareça ter sido escrito por um investigador humano real, com opiniões, juízo e estilo.
Habilidades relacionadas
Ver tudo
EscreverRedutor de Plágio AIGC v7.0
📚 Especialista em Redução de Plágio e Reescrita com Fidelidade de Qualidade para Artigos Académicos AIGC v7.0 Otimização de texto académico para estudantes de pós-graduação, investigadores e autores de artigos, com um ciclo fechado central de "controlo de fonte → correção de processo → verificação de resultado → auto-verificação reversa → iteração de re-verificação". Sob a premissa de proteger o significado original, terminologia especializada, dados e conclusões principais, diagnostica e otimiza sistematicamente problemas como expressões padronizadas, lógica mecânica, conteúdo vago, imprecisão terminológica e inconsistência de estilo em artigos. 🔍📝 🌟 Capacidades Principais 🔬 Diagnóstico de Risco Multicamada Cobre 10 tipos de impressões digitais textuais comuns e auxilia na identificação de padrões de expressão comuns de modelos como ChatGPT, Claude, DeepSeek, ERNIE Bot, etc. 🧠 Reestruturação Semântica Profunda Não se limita à substituição de sinónimos, mas parte da expressão proposicional, ordem da informação, ponto de partida da argumentação e organização das evidências para reconstruir uma argumentação académica mais natural e profunda. ✍️ Reescrita com Fidelidade de Qualidade Aplica 13 estratégias de transformação de frases e 20 métodos de limpeza de expressões modelo de alta frequência para melhorar frases mecânicas, conectivos repetitivos e estruturas excessivamente regulares. 📊 Diagnóstico de Estrutura Total Através de um grande ciclo e cinco triângulos de ferro, verifica se as questões de pesquisa, teoria, revisão, método, conclusão e inovação formam um ciclo fechado completo. 🧩 Adaptação Detalhada por Secção Para resumo, introdução, revisão de literatura, métodos de pesquisa, resultados, discussão e conclusão, desenvolve estratégias de diagnóstico e reescrita diferenciadas. 🌐 Varredura de Risco Multilíngue Auxilia na identificação de tradução artificial, acumulação de voz passiva, aninhamento de frases longas e anomalias de mistura chinês-inglês, tornando a expressão académica chinesa mais natural e precisa. 🔄 Ciclo de Auto-Verificação Reversa Após a reescrita, verifica novamente a partir da distribuição de técnicas, novas impressões digitais textuais e integridade da informação, evitando que o texto se torne "mais padronizado" ou que conteúdo crítico seja perdido. 🛡️ Proteção das Normas Académicas Não inventa literatura, dados, casos ou fundamentos políticos; marca separadamente as informações que o autor precisa verificar e lembra de divulgar honestamente o uso de IA. 🎯 Cenários de Aplicação ✅ Otimização de parágrafo único ou secção local ✅ Modificação direcionada de parágrafos marcados em relatórios de deteção ✅ Refinamento de resumo, introdução, revisão, discussão e conclusão ✅ Diagnóstico de características de risco AIGC em todo o texto ✅ Adaptação da linguagem e estrutura ao diário-alvo ✅ Revisão de qualidade e verificação de consistência antes da submissão 📦 Entregas Finais 📄 Texto reescrito com fidelidade de qualidade 🔎 Relatório de diagnóstico de riscos e problemas 🛠️ Explicação das estratégias e técnicas de reescrita ✅ Relatório de auto-verificação reversa e integridade da informação 💡 Itens para verificação do autor e sugestões de revisão subsequentes 🎓 Significado original preservado · Lógica não quebrada · Dados não inventados · Qualidade académica não reduzida ⚠️ Esta habilidade visa melhorar a qualidade da expressão académica e reduzir as características de risco no texto, não garantindo a aprovação em qualquer plataforma de deteção específica, nem a obtenção de um valor de deteção específico.
Check-up de Proposta: 5 Fontes
Antes de investir dezenas de horas na escrita da sua tese, gaste dez minutos numa verificação estruturada. [Esta skill faz apenas uma coisa] Diagnóstico, não escrita. Ela diz-lhe: se o tema se sustenta, se o material é suficiente, o que falta, onde obter, em que ordem suplementar, e depois entrega-lhe uma lista executável de materiais a adicionar e expressões de pesquisa. Não escreve a introdução, revisão de literatura, métodos ou discussão por si. [Quatro etapas] 1. Diagnóstico de disciplina: Classifica em quatro categorias: 1A Humanidades e Artes / 1B Ciências Sociais / 2A Ciências e Engenharia / 2B Agricultura, Medicina e Ciências da Vida, e carrega as respetivas linhas vermelhas normativas; a categoria 2B exige obrigatoriamente a revisão ética. 2. Verificação do tema: Examina o tema em três dimensões — "tendência, forma e palavras" — para avaliar se a unidade de pesquisa pode ser operacionalizada, se a pergunta de pesquisa pode ser respondida e se o tópico já foi esgotado. 3. Verificação do material: Regista a literatura que tem como biblioteca M1/M2... e verifica item por item os quatro elementos (autor/ano/título/localizador verificável), calculando a taxa de cobertura real. 4. Lista de lacunas e expressões de pesquisa: Especifica quantas e que tipos de literatura faltam, que elo de evidência está ausente, e fornece expressões de pesquisa prontas a colar na base de dados (incluindo combinações booleanas de palavras-chave, intervalo temporal e critérios de filtragem). [Quando usar] (palavras de ativação) «Ajuda-me a verificar a proposta», «Este tema pode ser feito?», «Tenho literatura suficiente?», «A proposta foi devolvida», «Quero confirmar antes de começar a escrever» — para estudantes de pós-graduação que acabaram de escolher o tema e ainda não começaram a escrever; para aqueles cuja proposta foi devolvida mas não sabem qual é o problema; para aqueles que têm um monte de literatura mas não têm a certeza se é suficiente para começar; para aqueles que querem confirmar se o tema vale a pena antes de investir formalmente. [Entregas] Um documento «Relatório de Verificação de Proposta» + um cartão de pontuação de prontidão de cinco fontes (cada nível tem critérios de avaliação comportamental, não uma pontuação vaga) + lista de prioridades de materiais a adicionar + expressões de pesquisa + um código de arquivo. O código de arquivo é compatível com o «Sistema de Escrita de Artigos Académicos de Fluxo Completo v4.0»; após a verificação, pode colar diretamente e continuar a escrever, sem precisar de reexplicar a disciplina, o tema ou o periódico. [Explicitamente não feito] Não escreve o corpo do texto, não gera listas de referências, não inventa autores, anos, volumes, páginas ou DOIs. A literatura obtida por pesquisa online é sempre marcada com ⚠️ a verificar, e deve ser verificada por si antes de ser utilizada. Esta skill não promete qualquer aceitação ou aprovação.
Reescrita Anti-IA p/ Mat. 2.0
Princípios fundamentais para redução da deteção de IA Princípios de reconhecimento dos detectores de IA 1. Perplexidade: O texto gerado por IA, por escolher a 'palavra seguinte com maior probabilidade', tem baixa perplexidade geral. A escrita humana escolhe mais palavras 'menos comuns mas adequadas', resultando em alta perplexidade. → Estratégia de reescrita: S4 Despadronização lexical. 2. Explosividade (Burstiness): As frases geradas por IA têm comprimento altamente uniforme, baixa explosividade. A escrita humana apresenta grande variação no comprimento das frases, ora muito curtas, ora muito longas, alta explosividade. → Estratégia de reescrita: S1 Injeção de variação abrupta no comprimento das frases. 3. Densidade de palavras de transição: A IA depende excessivamente de palavras de transição explícitas (além disso, no entanto, portanto, em resumo), com densidade anormalmente alta. Os humanos usam mais conexões semânticas implícitas. → Estratégia de reescrita: S2 Eliminação de palavras modelares. 4. Estrutura modelar: A IA tende a usar a estrutura tripartida 'geral-específico-geral', itens paralelos de igual comprimento, e sequências numeradas '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 taxa de repetição lexical em textos longos, baixo TTR. A escrita humana natural tem um alcance lexical mais amplo. → Estratégia de reescrita: S4 Despadronização lexical. 6. Linearidade da apresentação da informação: A IA tem o hábito de apresentar de forma linear e uniforme na densidade da informação. Os humanos usam técnicas não lineares como flashback, interpolação, saltos de contraste. → Estratégia de reescrita: S6 Reorganização da densidade informacional. Restrições específicas do estilo de materiais didáticos A redução da taxa de deteção de IA em materiais didáticos não pode ser feita de forma tão coloquial como em textos comuns da internet; deve obedecer a: • Limite de rigor académico: Não utilizar gírias da internet, expressões excessivamente coloquiais, ou emojis. • Limite de precisão terminológica: Todos os termos técnicos da disciplina devem ser mantidos no original, não podendo ser 'substituídos por sinónimos' para expressões imprecisas. • Limite de integridade lógica: A lógica de relações causais, sistemas de classificação e etapas operacionais não pode ser alterada pela reescrita. • Limite de normas de citação: As referências bibliográficas, regulamentos e números de normas citados não podem ser alterados. • Limite de aplicabilidade pedagógica: O texto reescrito deve continuar adequado para a compreensão dos alunos, não podendo sacrificar a legibilidade para reduzir a taxa de deteção de IA.
Diagnóstico e Redução de IA
Diagnóstico e reescrita anti-IA para artigos
Descrição
Assistente inteligente para redução da taxa AIGC em artigos académicos. O seu artigo tem 80% de IA? Já tentou alterar até ficar exausto e ainda assim o resultado é vermelho? Não o ajudamos a alterar aleatoriamente – primeiro diagnosticamos, depois localizamos e, em seguida, fazemos alterações passo a passo. Diagnóstico sistemático tridimensional (perplexidade, irregularidade, regularidade estrutural), digitalizando e marcando a localização das impressões digitais de IA dimensão por dimensão. Dez tipos de impressões digitais classificados com precisão, treze técnicas de reestruturação de frases, vinte frases de alta frequência da lista negra de IA resolvidas uma a uma. Mapa de risco de cada capítulo, tratamento diferenciado para diferentes secções. Diagnóstico único ou passo a passo, alteração dimensão por dimensão para iniciantes ou alteração simultânea para especialistas. Suporta colagem ou carregamento de ficheiros, qualquer extensão ou nível. Emite um relatório completo de diagnóstico e reescrita guardado automaticamente. Não se trata de enganar o detector – é fazer com que o seu artigo pareça ter sido escrito por um investigador humano real, com opiniões, juízo e estilo.
Habilidades relacionadas
Ver tudoEscreverRedutor de Plágio AIGC v7.0
📚 Especialista em Redução de Plágio e Reescrita com Fidelidade de Qualidade para Artigos Académicos AIGC v7.0 Otimização de texto académico para estudantes de pós-graduação, investigadores e autores de artigos, com um ciclo fechado central de "controlo de fonte → correção de processo → verificação de resultado → auto-verificação reversa → iteração de re-verificação". Sob a premissa de proteger o significado original, terminologia especializada, dados e conclusões principais, diagnostica e otimiza sistematicamente problemas como expressões padronizadas, lógica mecânica, conteúdo vago, imprecisão terminológica e inconsistência de estilo em artigos. 🔍📝 🌟 Capacidades Principais 🔬 Diagnóstico de Risco Multicamada Cobre 10 tipos de impressões digitais textuais comuns e auxilia na identificação de padrões de expressão comuns de modelos como ChatGPT, Claude, DeepSeek, ERNIE Bot, etc. 🧠 Reestruturação Semântica Profunda Não se limita à substituição de sinónimos, mas parte da expressão proposicional, ordem da informação, ponto de partida da argumentação e organização das evidências para reconstruir uma argumentação académica mais natural e profunda. ✍️ Reescrita com Fidelidade de Qualidade Aplica 13 estratégias de transformação de frases e 20 métodos de limpeza de expressões modelo de alta frequência para melhorar frases mecânicas, conectivos repetitivos e estruturas excessivamente regulares. 📊 Diagnóstico de Estrutura Total Através de um grande ciclo e cinco triângulos de ferro, verifica se as questões de pesquisa, teoria, revisão, método, conclusão e inovação formam um ciclo fechado completo. 🧩 Adaptação Detalhada por Secção Para resumo, introdução, revisão de literatura, métodos de pesquisa, resultados, discussão e conclusão, desenvolve estratégias de diagnóstico e reescrita diferenciadas. 🌐 Varredura de Risco Multilíngue Auxilia na identificação de tradução artificial, acumulação de voz passiva, aninhamento de frases longas e anomalias de mistura chinês-inglês, tornando a expressão académica chinesa mais natural e precisa. 🔄 Ciclo de Auto-Verificação Reversa Após a reescrita, verifica novamente a partir da distribuição de técnicas, novas impressões digitais textuais e integridade da informação, evitando que o texto se torne "mais padronizado" ou que conteúdo crítico seja perdido. 🛡️ Proteção das Normas Académicas Não inventa literatura, dados, casos ou fundamentos políticos; marca separadamente as informações que o autor precisa verificar e lembra de divulgar honestamente o uso de IA. 🎯 Cenários de Aplicação ✅ Otimização de parágrafo único ou secção local ✅ Modificação direcionada de parágrafos marcados em relatórios de deteção ✅ Refinamento de resumo, introdução, revisão, discussão e conclusão ✅ Diagnóstico de características de risco AIGC em todo o texto ✅ Adaptação da linguagem e estrutura ao diário-alvo ✅ Revisão de qualidade e verificação de consistência antes da submissão 📦 Entregas Finais 📄 Texto reescrito com fidelidade de qualidade 🔎 Relatório de diagnóstico de riscos e problemas 🛠️ Explicação das estratégias e técnicas de reescrita ✅ Relatório de auto-verificação reversa e integridade da informação 💡 Itens para verificação do autor e sugestões de revisão subsequentes 🎓 Significado original preservado · Lógica não quebrada · Dados não inventados · Qualidade académica não reduzida ⚠️ Esta habilidade visa melhorar a qualidade da expressão académica e reduzir as características de risco no texto, não garantindo a aprovação em qualquer plataforma de deteção específica, nem a obtenção de um valor de deteção específico.
Check-up de Proposta: 5 Fontes
Antes de investir dezenas de horas na escrita da sua tese, gaste dez minutos numa verificação estruturada. [Esta skill faz apenas uma coisa] Diagnóstico, não escrita. Ela diz-lhe: se o tema se sustenta, se o material é suficiente, o que falta, onde obter, em que ordem suplementar, e depois entrega-lhe uma lista executável de materiais a adicionar e expressões de pesquisa. Não escreve a introdução, revisão de literatura, métodos ou discussão por si. [Quatro etapas] 1. Diagnóstico de disciplina: Classifica em quatro categorias: 1A Humanidades e Artes / 1B Ciências Sociais / 2A Ciências e Engenharia / 2B Agricultura, Medicina e Ciências da Vida, e carrega as respetivas linhas vermelhas normativas; a categoria 2B exige obrigatoriamente a revisão ética. 2. Verificação do tema: Examina o tema em três dimensões — "tendência, forma e palavras" — para avaliar se a unidade de pesquisa pode ser operacionalizada, se a pergunta de pesquisa pode ser respondida e se o tópico já foi esgotado. 3. Verificação do material: Regista a literatura que tem como biblioteca M1/M2... e verifica item por item os quatro elementos (autor/ano/título/localizador verificável), calculando a taxa de cobertura real. 4. Lista de lacunas e expressões de pesquisa: Especifica quantas e que tipos de literatura faltam, que elo de evidência está ausente, e fornece expressões de pesquisa prontas a colar na base de dados (incluindo combinações booleanas de palavras-chave, intervalo temporal e critérios de filtragem). [Quando usar] (palavras de ativação) «Ajuda-me a verificar a proposta», «Este tema pode ser feito?», «Tenho literatura suficiente?», «A proposta foi devolvida», «Quero confirmar antes de começar a escrever» — para estudantes de pós-graduação que acabaram de escolher o tema e ainda não começaram a escrever; para aqueles cuja proposta foi devolvida mas não sabem qual é o problema; para aqueles que têm um monte de literatura mas não têm a certeza se é suficiente para começar; para aqueles que querem confirmar se o tema vale a pena antes de investir formalmente. [Entregas] Um documento «Relatório de Verificação de Proposta» + um cartão de pontuação de prontidão de cinco fontes (cada nível tem critérios de avaliação comportamental, não uma pontuação vaga) + lista de prioridades de materiais a adicionar + expressões de pesquisa + um código de arquivo. O código de arquivo é compatível com o «Sistema de Escrita de Artigos Académicos de Fluxo Completo v4.0»; após a verificação, pode colar diretamente e continuar a escrever, sem precisar de reexplicar a disciplina, o tema ou o periódico. [Explicitamente não feito] Não escreve o corpo do texto, não gera listas de referências, não inventa autores, anos, volumes, páginas ou DOIs. A literatura obtida por pesquisa online é sempre marcada com ⚠️ a verificar, e deve ser verificada por si antes de ser utilizada. Esta skill não promete qualquer aceitação ou aprovação.
Reescrita Anti-IA p/ Mat. 2.0
Princípios fundamentais para redução da deteção de IA Princípios de reconhecimento dos detectores de IA 1. Perplexidade: O texto gerado por IA, por escolher a 'palavra seguinte com maior probabilidade', tem baixa perplexidade geral. A escrita humana escolhe mais palavras 'menos comuns mas adequadas', resultando em alta perplexidade. → Estratégia de reescrita: S4 Despadronização lexical. 2. Explosividade (Burstiness): As frases geradas por IA têm comprimento altamente uniforme, baixa explosividade. A escrita humana apresenta grande variação no comprimento das frases, ora muito curtas, ora muito longas, alta explosividade. → Estratégia de reescrita: S1 Injeção de variação abrupta no comprimento das frases. 3. Densidade de palavras de transição: A IA depende excessivamente de palavras de transição explícitas (além disso, no entanto, portanto, em resumo), com densidade anormalmente alta. Os humanos usam mais conexões semânticas implícitas. → Estratégia de reescrita: S2 Eliminação de palavras modelares. 4. Estrutura modelar: A IA tende a usar a estrutura tripartida 'geral-específico-geral', itens paralelos de igual comprimento, e sequências numeradas '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 taxa de repetição lexical em textos longos, baixo TTR. A escrita humana natural tem um alcance lexical mais amplo. → Estratégia de reescrita: S4 Despadronização lexical. 6. Linearidade da apresentação da informação: A IA tem o hábito de apresentar de forma linear e uniforme na densidade da informação. Os humanos usam técnicas não lineares como flashback, interpolação, saltos de contraste. → Estratégia de reescrita: S6 Reorganização da densidade informacional. Restrições específicas do estilo de materiais didáticos A redução da taxa de deteção de IA em materiais didáticos não pode ser feita de forma tão coloquial como em textos comuns da internet; deve obedecer a: • Limite de rigor académico: Não utilizar gírias da internet, expressões excessivamente coloquiais, ou emojis. • Limite de precisão terminológica: Todos os termos técnicos da disciplina devem ser mantidos no original, não podendo ser 'substituídos por sinónimos' para expressões imprecisas. • Limite de integridade lógica: A lógica de relações causais, sistemas de classificação e etapas operacionais não pode ser alterada pela reescrita. • Limite de normas de citação: As referências bibliográficas, regulamentos e números de normas citados não podem ser alterados. • Limite de aplicabilidade pedagógica: O texto reescrito deve continuar adequado para a compreensão dos alunos, não podendo sacrificar a legibilidade para reduzir a taxa de deteção de IA.
Encontra a tua próxima habilidade favorita
Explora mais habilidades de IA selecionadas para pesquisa, criação e trabalho do dia a dia.