Revisão Académica Tripla v8.1
Revisão nativa precisa, três vias para topo
Descrição
Porque recomendamos esta habilidade
Esta ferramenta destaca-se pelo seu inovador 'Sistema de Revisão de Três Vias', que, como um editor sénior, realiza uma revisão cirúrgica do manuscrito de acordo com o periódico alvo, modelo ou padrão geral, garantindo uma expressão académica precisa e alinhada com os requisitos das revistas de topo.
Sistema de revisão profunda de três vias para artigos académicos em inglês v8.1 — três vias independentes: alinhamento com revistas, reprodução de modelos, revisão pura. Motor de confronto dual-core, regra de ferro anti-alucinação, rastreio de consistência entre parágrafos, lista de verificação de qualidade específica do modo, protocolo de persistência de estado, controlo de interação com paragem forçada, proteção de privacidade de dados, pontos de verificação periódicos de estado, exemplo completo de ponta a ponta. Integração profunda com o ecossistema de ferramentas YouMind.
Habilidades relacionadas
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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.
Investigação学术论文全流程撰写系统 v4.1（五源×AFP 3.1）
Sistema completo de escrita de artigos académicos que integra o modelo 五源 e a arquitetura de três camadas do AFP 3.1. Outras IAs ajudam-no a 'escrever' o artigo; este sistema ajuda-o a 'tapar' todos os buracos que levam à rejeição — de uma ideia vaga a um pacote de submissão completo, corre todos os sete módulos de uma vez, com portão anti-alucinação + continuação por código de arquivo + controlo de quatro núcleos. 【Valor em 10 segundos】Uma ideia em uma frase → pacote completo de artigo submetível, com literatura real obrigatória, cada citação verificável, e continuação de ponto de interrupção entre sessões. 【Palavras de ativação】Escrever artigo / Revisão de literatura / Desenho de métodos de pesquisa / Como escrever a discussão / Polimento de artigo / Resumo e palavras-chave / Pacote de submissão 【Sete módulos, todos com instruções executáveis completas】 Fase 1 Escolha do tema e introdução → Fase 2 Revisão de literatura → Fase 3 Desenho de métodos de pesquisa → Fase 4 Discussão → Fase 5 Conclusão → Fase 6 Resumo e palavras-chave → Fase 7 Integração completa e pacote de submissão. A Fase 0 tem rotas de entrada A–G correspondentes aos sete módulos, e também uma opção R para restaurar o progresso anterior usando código de arquivo/documento de arquivo. 【Atualizações v4.1】 1. Portão de cadeia de evidências (restrição rígida): sistema de registo de materiais (números M1/M2) + quatro elementos de citação (autor/ano/título/localizador verificável) + marcação a três cores (✅ alimentado pelo utilizador / ⚠️ a verificar / 🚫 proibido de aparecer). Se a biblioteca de materiais estiver vazia, apenas gera esqueleto e expressões de pesquisa, recusando gerar texto com citações; é proibido gerar referências de memória, inventar volumes, números e páginas. 2. Protocolo de código de arquivo: no final de cada módulo, emite um código de arquivo estruturado, que pode ser guardado como documento YouMind; na próxima sessão, use a referência @ para continuar, sem pedir novamente informações já bloqueadas. 3. Avaliação reproduzível: o núcleo C ancora em padrões comportamentais de 4/6/8/10 pontos em todas as dimensões e inclui justificação; o mecanismo de catraca só aumenta nas iterações, nunca diminui. 4. Biblioteca de configuração de quatro disciplinas (1A Humanidades e Artes / 1B Ciências Sociais / 2A Ciências e Engenharia / 2B Agricultura, Medicina e Vida), alterna automaticamente entre bibliotecas teóricas, caixas de ferramentas de métodos e normas disciplinares; a classe 2B é submetida a revisão ética três vezes nas Fases 0/3/7. 5. Divisão de três paradigmas (quantitativo / qualitativo / especulativo): a estratégia narrativa da revisão de literatura e o desenho de métodos de pesquisa seguem caminhos diferentes. 6. Lista anti-clichés e proibições: discussão com 'tempo e energia limitados', 'a investigação futura é necessária', introdução de novos dados/novas referências na conclusão, ou resumo com conclusões não suportadas pelo corpo de texto — tudo é rejeitado diretamente pelo núcleo B. 7. Adaptativo: perfil do utilizador (iniciante / intermédio / experiente) + tipo de artigo (revista / dissertação / conferência / curso) + modo de avanço (padrão / rápido / lento) + isolamento de múltiplas tarefas. 8. Pacote de submissão e conformidade: sete verificações de consistência, seis elos da cadeia lógica, formatação de referências (GB/T 7714 / APA 7 / Vancouver / IEEE), número de aprovação ética, declaração de disponibilidade de dados, minuta de declaração de divulgação de uso de IA generativa, minuta de Cover Letter. 【Como usar】 Diga ao sistema: área disciplinar + revista alvo/tipo de artigo/número de palavras + em que fase está atualmente. O sistema avança por módulos; após cada módulo, entrega o capítulo, relatório de revisão, cartão de avaliação e código de arquivo, e espera pela sua confirmação antes de continuar. 【Limites de responsabilidade】 O sistema é responsável pelas fontes 1–4 (estrutura, organização de materiais, estilo, integração); a fonte 5, calibração manual, é da sua responsabilidade: julgamento académico, verificação de factos, decisão de inovação. Todas as citações e dados marcados com ⚠️ devem ser verificados por si antes da submissão; esta skill não garante qualquer aceitação ou aprovação.
InvestigaçãoTema e Introdução de Tese v3.2
Leia em 10 segundos: transforma uma observação vaga num tema sólido e, depois, numa introdução que passa na revisão. Utiliza apenas os materiais reais que fornece — não inventa nenhuma referência. Palavras de ativação: seleção de tema, tema, introdução, lacuna de investigação, escrita académica, proposta de tese, seleção de tema antes da revisão de literatura. Aplicável a: artigos de revista / dissertações e teses / artigos de conferência / trabalhos de curso, em todas as disciplinas — humanidades, ciências sociais, ciências exatas, engenharias, agricultura e medicina. Pronto a usar em 3 minutos: defina a disciplina e o ponto de partida → forme o tema camada a camada → portão rígido da cadeia de evidências → introdução por módulos → versão final por catraca. 【Divisão de trabalho com outras skills】A avaliação vem primeiro, a redação depois, e a revisão por último. Esta skill é responsável pela parte intermédia: formação do tema + rascunho da introdução. Não trata da redação completa do texto (isso é do《Sistema de Redação Completa de Trabalhos Académicos v4.x》) nem do polimento frase a frase (isso é do《Sistema de Revisão Tripla de Trabalhos Académicos v8.x》). 【Seis etapas】1. Classificação disciplinar: classificação nas quatro categorias — 1A Humanidades e Artes / 1B Ciências Sociais / 2A Ciências e Engenharias / 2B Agricultura, Medicina e Ciências da Vida — aplicando as linhas vermelhas normativas correspondentes; para a categoria 2B, o estado de aprovação ética é obrigatoriamente verificado. 2. Posicionamento da fase: se está numa observação vaga, tem a unidade mas falta o ângulo, tem o objeto mas falta a teoria, falta o método, falta a perspetiva, ou só falta a introdução — comece na etapa correspondente, sem recomeçar do zero. 3. Formação do tema: unidade de investigação → bússola de dimensões → perspetiva teórica → método de investigação → perspetiva de investigação, fixando camada a camada, verificando se a camada anterior está sólida antes de fixar cada uma. 4. Portão rígido da cadeia de evidências: antes da introdução, obriga a registar as suas referências numa biblioteca de materiais M1/M2…, verificando uma a uma os quatro elementos: autor/ano/título/localizador; se houver menos de 3 referências registadas no diálogo, o sistema recusa-se a gerar a declaração de lacuna de investigação — não é uma redução, é uma recusa. 5. Geração por módulos: a introdução é produzida em cinco módulos em pirâmide invertida, cada um com o número de citação [Mn] indicado; nenhuma frase sem fonte é permitida. 6. Versão final por catraca: só se acrescenta à versão já aprovada; os módulos que atingem o padrão ficam bloqueados e não são alterados; a pontuação só sobe, nunca desce. 【Entregáveis】Documento《[Palavra-chave do tema]·Tema e Introdução》+ mapa de citações rastreável frase a frase + lista ⚠️ a verificar + um código de arquivo AFP. O código de arquivo é compatível entre quatro sistemas: o check-up de propostas, o fluxo completo v4.x e o sistema de revisão tripla — ao mudar de skill, não precisa de reexplicar a disciplina, o tema, a revista ou a biblioteca de materiais. 【O que não faz explicitamente】Não inventa autores, anos, volumes, números, páginas ou DOI; referências obtidas por pesquisa online são sempre marcadas com ⚠️ a verificar e só podem ser escritas na lista de referências depois de as verificar; não garante qualquer aceitação ou aprovação. A autoria e a responsabilidade são suas — verifique cada citação e dado.
Revisão Académica Tripla v8.1
Revisão nativa precisa, três vias para topo
Descrição
Porque recomendamos esta habilidade
Esta ferramenta destaca-se pelo seu inovador 'Sistema de Revisão de Três Vias', que, como um editor sénior, realiza uma revisão cirúrgica do manuscrito de acordo com o periódico alvo, modelo ou padrão geral, garantindo uma expressão académica precisa e alinhada com os requisitos das revistas de topo.
Sistema de revisão profunda de três vias para artigos académicos em inglês v8.1 — três vias independentes: alinhamento com revistas, reprodução de modelos, revisão pura. Motor de confronto dual-core, regra de ferro anti-alucinação, rastreio de consistência entre parágrafos, lista de verificação de qualidade específica do modo, protocolo de persistência de estado, controlo de interação com paragem forçada, proteção de privacidade de dados, pontos de verificação periódicos de estado, exemplo completo de ponta a ponta. Integração profunda com o ecossistema de ferramentas YouMind.
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📚 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.
Investigação学术论文全流程撰写系统 v4.1（五源×AFP 3.1）
Sistema completo de escrita de artigos académicos que integra o modelo 五源 e a arquitetura de três camadas do AFP 3.1. Outras IAs ajudam-no a 'escrever' o artigo; este sistema ajuda-o a 'tapar' todos os buracos que levam à rejeição — de uma ideia vaga a um pacote de submissão completo, corre todos os sete módulos de uma vez, com portão anti-alucinação + continuação por código de arquivo + controlo de quatro núcleos. 【Valor em 10 segundos】Uma ideia em uma frase → pacote completo de artigo submetível, com literatura real obrigatória, cada citação verificável, e continuação de ponto de interrupção entre sessões. 【Palavras de ativação】Escrever artigo / Revisão de literatura / Desenho de métodos de pesquisa / Como escrever a discussão / Polimento de artigo / Resumo e palavras-chave / Pacote de submissão 【Sete módulos, todos com instruções executáveis completas】 Fase 1 Escolha do tema e introdução → Fase 2 Revisão de literatura → Fase 3 Desenho de métodos de pesquisa → Fase 4 Discussão → Fase 5 Conclusão → Fase 6 Resumo e palavras-chave → Fase 7 Integração completa e pacote de submissão. A Fase 0 tem rotas de entrada A–G correspondentes aos sete módulos, e também uma opção R para restaurar o progresso anterior usando código de arquivo/documento de arquivo. 【Atualizações v4.1】 1. Portão de cadeia de evidências (restrição rígida): sistema de registo de materiais (números M1/M2) + quatro elementos de citação (autor/ano/título/localizador verificável) + marcação a três cores (✅ alimentado pelo utilizador / ⚠️ a verificar / 🚫 proibido de aparecer). Se a biblioteca de materiais estiver vazia, apenas gera esqueleto e expressões de pesquisa, recusando gerar texto com citações; é proibido gerar referências de memória, inventar volumes, números e páginas. 2. Protocolo de código de arquivo: no final de cada módulo, emite um código de arquivo estruturado, que pode ser guardado como documento YouMind; na próxima sessão, use a referência @ para continuar, sem pedir novamente informações já bloqueadas. 3. Avaliação reproduzível: o núcleo C ancora em padrões comportamentais de 4/6/8/10 pontos em todas as dimensões e inclui justificação; o mecanismo de catraca só aumenta nas iterações, nunca diminui. 4. Biblioteca de configuração de quatro disciplinas (1A Humanidades e Artes / 1B Ciências Sociais / 2A Ciências e Engenharia / 2B Agricultura, Medicina e Vida), alterna automaticamente entre bibliotecas teóricas, caixas de ferramentas de métodos e normas disciplinares; a classe 2B é submetida a revisão ética três vezes nas Fases 0/3/7. 5. Divisão de três paradigmas (quantitativo / qualitativo / especulativo): a estratégia narrativa da revisão de literatura e o desenho de métodos de pesquisa seguem caminhos diferentes. 6. Lista anti-clichés e proibições: discussão com 'tempo e energia limitados', 'a investigação futura é necessária', introdução de novos dados/novas referências na conclusão, ou resumo com conclusões não suportadas pelo corpo de texto — tudo é rejeitado diretamente pelo núcleo B. 7. Adaptativo: perfil do utilizador (iniciante / intermédio / experiente) + tipo de artigo (revista / dissertação / conferência / curso) + modo de avanço (padrão / rápido / lento) + isolamento de múltiplas tarefas. 8. Pacote de submissão e conformidade: sete verificações de consistência, seis elos da cadeia lógica, formatação de referências (GB/T 7714 / APA 7 / Vancouver / IEEE), número de aprovação ética, declaração de disponibilidade de dados, minuta de declaração de divulgação de uso de IA generativa, minuta de Cover Letter. 【Como usar】 Diga ao sistema: área disciplinar + revista alvo/tipo de artigo/número de palavras + em que fase está atualmente. O sistema avança por módulos; após cada módulo, entrega o capítulo, relatório de revisão, cartão de avaliação e código de arquivo, e espera pela sua confirmação antes de continuar. 【Limites de responsabilidade】 O sistema é responsável pelas fontes 1–4 (estrutura, organização de materiais, estilo, integração); a fonte 5, calibração manual, é da sua responsabilidade: julgamento académico, verificação de factos, decisão de inovação. Todas as citações e dados marcados com ⚠️ devem ser verificados por si antes da submissão; esta skill não garante qualquer aceitação ou aprovação.
InvestigaçãoTema e Introdução de Tese v3.2
Leia em 10 segundos: transforma uma observação vaga num tema sólido e, depois, numa introdução que passa na revisão. Utiliza apenas os materiais reais que fornece — não inventa nenhuma referência. Palavras de ativação: seleção de tema, tema, introdução, lacuna de investigação, escrita académica, proposta de tese, seleção de tema antes da revisão de literatura. Aplicável a: artigos de revista / dissertações e teses / artigos de conferência / trabalhos de curso, em todas as disciplinas — humanidades, ciências sociais, ciências exatas, engenharias, agricultura e medicina. Pronto a usar em 3 minutos: defina a disciplina e o ponto de partida → forme o tema camada a camada → portão rígido da cadeia de evidências → introdução por módulos → versão final por catraca. 【Divisão de trabalho com outras skills】A avaliação vem primeiro, a redação depois, e a revisão por último. Esta skill é responsável pela parte intermédia: formação do tema + rascunho da introdução. Não trata da redação completa do texto (isso é do《Sistema de Redação Completa de Trabalhos Académicos v4.x》) nem do polimento frase a frase (isso é do《Sistema de Revisão Tripla de Trabalhos Académicos v8.x》). 【Seis etapas】1. Classificação disciplinar: classificação nas quatro categorias — 1A Humanidades e Artes / 1B Ciências Sociais / 2A Ciências e Engenharias / 2B Agricultura, Medicina e Ciências da Vida — aplicando as linhas vermelhas normativas correspondentes; para a categoria 2B, o estado de aprovação ética é obrigatoriamente verificado. 2. Posicionamento da fase: se está numa observação vaga, tem a unidade mas falta o ângulo, tem o objeto mas falta a teoria, falta o método, falta a perspetiva, ou só falta a introdução — comece na etapa correspondente, sem recomeçar do zero. 3. Formação do tema: unidade de investigação → bússola de dimensões → perspetiva teórica → método de investigação → perspetiva de investigação, fixando camada a camada, verificando se a camada anterior está sólida antes de fixar cada uma. 4. Portão rígido da cadeia de evidências: antes da introdução, obriga a registar as suas referências numa biblioteca de materiais M1/M2…, verificando uma a uma os quatro elementos: autor/ano/título/localizador; se houver menos de 3 referências registadas no diálogo, o sistema recusa-se a gerar a declaração de lacuna de investigação — não é uma redução, é uma recusa. 5. Geração por módulos: a introdução é produzida em cinco módulos em pirâmide invertida, cada um com o número de citação [Mn] indicado; nenhuma frase sem fonte é permitida. 6. Versão final por catraca: só se acrescenta à versão já aprovada; os módulos que atingem o padrão ficam bloqueados e não são alterados; a pontuação só sobe, nunca desce. 【Entregáveis】Documento《[Palavra-chave do tema]·Tema e Introdução》+ mapa de citações rastreável frase a frase + lista ⚠️ a verificar + um código de arquivo AFP. O código de arquivo é compatível entre quatro sistemas: o check-up de propostas, o fluxo completo v4.x e o sistema de revisão tripla — ao mudar de skill, não precisa de reexplicar a disciplina, o tema, a revista ou a biblioteca de materiais. 【O que não faz explicitamente】Não inventa autores, anos, volumes, números, páginas ou DOI; referências obtidas por pesquisa online são sempre marcadas com ⚠️ a verificar e só podem ser escritas na lista de referências depois de as verificar; não garante qualquer aceitação ou aprovação. A autoria e a responsabilidade são suas — verifique cada citação e dado.
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