Від результатів до статті 2.0
Спочатку результати, потім стаття
Опис
Використовується для сценарію «наявні емпіричні результати + опис змінних → написання повної статті». Оновлення v2.1: додано правила цитування (розрізнення китайської та англійської, вилучення дублікатів), правила повноти специфікації моделі (трикроковий медіаційний аналіз + модераційні взаємодії), пояснювальна рамка легітимності методології (заборонені слова + приклади), золота пропорція обсягу, стратегія найменування ключових понять, формат формул та повний контрольний список.
Схожі навички
Переглянути всі
ДослідженняСистема написання статей v4.1
Повноцінна система написання академічних статей, що поєднує модель «五源» та трирівневу архітектуру AFP 3.1. Інші ШІ допомагають вам «написати» статтю, а ця система допомагає «закрити» всі можливі причини для відмови — від нечіткої ідеї до повного пакета для подання: сім модулів за один запуск, антигалюцинаційний бар’єр + продовження за архівним кодом + чотириядерна перевірка. 【Цінність за 10 секунд】 Ідея з одного речення → повний пакет статті, готовий до подання. Увесь процес використовує лише реальну літературу, кожне цитування можна перевірити, а роботу можна продовжити між сесіями. 【Ключові слова】 написання статті / огляд літератури / дизайн методів дослідження / як написати обговорення / редагування статті / анотація та ключові слова / пакет для подання 【Сім модулів — усі з повними виконуваними інструкціями】 Фаза 1 Вибір теми та вступ → Фаза 2 Огляд літератури → Фаза 3 Дизайн методу дослідження → Фаза 4 Обговорення → Фаза 5 Висновки → Фаза 6 Анотація та ключові слова → Фаза 7 Інтеграція повного тексту та пакет для подання. Фаза 0 вхідна маршрутизація A–G відповідає семи модулям один до одного; також передбачено варіант R для відновлення попереднього прогресу за архівним кодом/архівним документом. 【v4.1 Оновлення】 1. Бар’єр ланцюга доказів (жорстке обмеження): система реєстрації матеріалів (номери M1/M2) + чотири елементи цитування (автор/рік/назва/верифікований локатор) + триколірне маркування (✅ надано користувачем / ⚠️ потребує перевірки / 🚫 заборонено). Якщо бібліотека матеріалів порожня, надаються лише каркас і пошукові формули; генерування тексту з цитатами відхиляється. Заборонено створювати список літератури по пам’яті або вигадувати том/випуск/сторінки. 2. Протокол архівного коду: після кожного модуля видається структурований архівний код, який можна зберегти як документ YouMind; у наступній сесії можна продовжити, використовуючи посилання @, без повторного запиту вже зафіксованої інформації. 3. Відтворюване оцінювання: ядро C прив’язує всі виміри до поведінкових стандартів 4/6/8/10 балів і надає обґрунтування; храповий механізм дозволяє лише підвищувати оцінку, а не знижувати. 4. Бібліотека конфігурацій для чотирьох дисциплін (1A гуманітарні науки/мистецтво / 1B соціальні науки / 2A природничі та інженерні науки / 2B сільське господарство, медицина, науки про життя); автоматичне перемикання бібліотеки теорій, інструментарію методів і дисциплінарних норм; категорія 2B проходить етичну перевірку на Фазі 0/3/7. 5. Розгалуження трьох парадигм (кількісна / якісна / спекулятивна): стратегії наративу огляду літератури та дизайн методів дослідження йдуть різними шляхами. 6. Список антикліше та заборони: обговорення «час та енергія обмежені», «потребує подальших досліджень», висновки з новими даними/новою літературою, анотація з висновками, не підтвердженими текстом, — усе це відхиляється ядром B. 7. Адаптивність: профіль користувача (початківець/середній/досвідчений) + тип статті (журнальна/дипломна/конференційна/курсова) + режим кроку (за замовчуванням/пришвидшений/сповільнений) + ізоляція багатозадачності. 8. Пакет для подання та відповідність вимогам: сім перевірок узгодженості, логічний ланцюг із шести ланок, форматування списку літератури (GB/T 7714 / APA 7 / Vancouver / IEEE), номер етичного схвалення, заява про доступність даних, проєкт декларації про використання генеративного ШІ, проєкт супровідного листа (Cover Letter). 【Спосіб використання】 Повідомте системі: наукову дисципліну + цільовий журнал/тип статті/кількість слів + на якому етапі ви зараз перебуваєте. Система просувається по модулях; після завершення кожного модуля вона зупиняється, видає розділ, звіт про перевірку, оціночну карту та архівний код, а після вашого підтвердження продовжує. 【Межі відповідальності】 Система відповідає за джерела 1–4 (структура, організація матеріалів, стиль, інтеграція); джерело 5 — ручне калібрування — виконуєте ви: академічні судження, перевірка фактів, інноваційні рішення. Усі цитати та дані, позначені ⚠️, перед поданням ви повинні перевірити по одному; цей навик не гарантує прийняття чи успішного проходження.
ПисьмоЕксперт AIGC-оптимізації v7
📚 Експерт зі зниження унікальності AIGC та збереження якості академічних робіт v7.0 Призначений для аспірантів, науковців та авторів статей, цей навик оптимізації академічного тексту використовує основний цикл «контроль джерела → корекція процесу → перевірка результату → зворотне самотестування → ітеративна перевірка», системно діагностуючи та оптимізуючи шаблонні вирази, механічну логіку, порожній зміст, неточну термінологію та невідповідність стилю в статті, зберігаючи оригінальне значення, професійні терміни, дані та основні висновки.🔍📝 🌟 Основні можливості 🔬 Багаторівнева діагностика ризиків Охоплює 10 типів загальних текстових відбитків пальців і допомагає виявляти типові патерни виразів моделей, таких як ChatGPT, Claude, DeepSeek, 文心一言. 🧠 Глибока семантична реконструкція Не обмежується заміною синонімів, а охоплює вираження тези, порядок інформації, точку входу в аргументацію та спосіб організації доказів, щоб відтворити більш природну та глибоку академічну аргументацію. ✍️ Якісне переписування зі збереженням змісту Комплексно застосовує 13 стратегій трансформації речень і 20 методів очищення високочастотних шаблонних виразів, покращуючи механічні речення, повторювані сполучники та надмірно структуровані вирази. 📊 Діагностика структури всього тексту За допомогою великого циклу та п'яти залізних трикутників перевіряє, чи утворюють завершений цикл дослідницьке питання, теорія, огляд, методи, висновки та інновації. 🧩 Точна адаптація до розділів Для анотації, вступу, огляду літератури, методів дослідження, результатів, обговорення та висновків розробляються диференційовані стратегії діагностики та переписування. 🌐 Міжмовне сканування ризиків Допомагає виявляти кальки перекладу, нагромадження пасивних станів, вкладені довгі речення та аномалії змішування китайської та англійської мов, роблячи китайську академічну мову більш природною та точною. 🔄 Зворотне самотестування Після завершення переписування повторно перевіряє розподіл методів, нові текстові відбитки та повноту інформації, щоб уникнути "чим більше переписуєш, тим більше схоже на шаблон" або втрати ключового змісту. 🛡️ Захист академічних норм Не вигадує літературу, дані, кейси та політичні обґрунтування; окремо позначає інформацію, яку потрібно перевірити автору, і нагадує чесно повідомляти про використання ШІ. 🎯 Сценарії застосування ✅ Оптимізація окремих абзаців або локальних розділів ✅ Цілеспрямоване редагування абзаців, позначених у звіті перевірки ✅ Вичитка анотації, вступу, огляду, обговорення та висновків ✅ Діагностика характеристик ризику AIGC в усьому тексті ✅ Адаптація мови та структури до цільового журналу ✅ Перевірка якості та узгодженості перед поданням 📦 Кінцевий результат 📄 Переписаний текст із збереженням якості 🔎 Звіт про діагностику ризиків та проблем 🛠️ Пояснення стратегії та методів переписування ✅ Звіт про зворотне самотестування та повноту інформації 💡 Питання для перевірки автором та рекомендації щодо подальшого редагування 🎓 Оригінальне значення не спотворюється · Логіка не порушується · Дані не вигадуються · Академічна якість не знижується ⚠️ Цей навик спрямований на підвищення якості академічного вираження та зменшення характеристик ризику в тексті; він не гарантує проходження будь-якої конкретної платформи перевірки та не гарантує досягнення певного числового показника.
ПисьмоДвижок для журнальних статей
Введіть напрям дослідження одним реченням, AFP покроковий движок веде вас через весь процес. P1 Дизайн теми — теорія цікавості Девіса + метод вибору теми Problematization п'яти рівнів, щоб виокремити справжнє питання з явища. P2 Написання вступу — метод аналізу п'ятикольорового шаблону, поетапне розбирання зразків топ-журналів: емоційне залучення → прогалина знань → позиціонування літератури → дослідницький простір → заява про цінність, з вбудованими повними підказками для деконструкції. P3 Огляд літератури — структуроване впорядкування, розрізнення дослідницької траєкторії та об'єктів діалогу. P4 Теоретична рамка — 6 наборів шаблонів інтеграції теорій, вбудованих у повний текст (доповнення · порівняння · з'єднання · ієрархія · еволюція · загальний), кожен набір містить шість частин: вступ → обґрунтування → систематизація → передумови → аналіз → висновок; також п'ятирівневий скелет глибокого буріння для глибшого розкриття однієї теорії. P5 Метод дослідження — автоматична адаптація стратегії за чотирма шляхами: емпіричний кількісний/якісний/теоретичний/змішаний. P6 Написання основної частини — структура піраміди 9-3-1. P7 Написання висновку — трирівнева обробка висновків (відкриття → діалог → розширення). P8 Підготовка до подання — 8 методів зниження AI-відсотка. P9 Глобальне збирання — зведення незалежних документів кожного етапу в повну чернетку, підтримка двостороннього заповнення між розділами, можливість перервати та повернутися для ітерації в будь-який час. 🎯 Підходить для: аспірантів, магістрантів та молодих науковців, які подають статті до C-журналів/фахових/SSCI, особливо тих, хто застряг на теоретичній рамці та написанні вступу. ⚙️ Базова архітектура: п'ятиджерельна модель × AFP покроковий протокол естафети людина-машина, сигнал серцебиття + точки примусової зупинки + двоядерний аудит.
Від результатів до статті 2.0
Спочатку результати, потім стаття
Опис
Використовується для сценарію «наявні емпіричні результати + опис змінних → написання повної статті». Оновлення v2.1: додано правила цитування (розрізнення китайської та англійської, вилучення дублікатів), правила повноти специфікації моделі (трикроковий медіаційний аналіз + модераційні взаємодії), пояснювальна рамка легітимності методології (заборонені слова + приклади), золота пропорція обсягу, стратегія найменування ключових понять, формат формул та повний контрольний список.
Схожі навички
Переглянути всіДослідженняСистема написання статей v4.1
Повноцінна система написання академічних статей, що поєднує модель «五源» та трирівневу архітектуру AFP 3.1. Інші ШІ допомагають вам «написати» статтю, а ця система допомагає «закрити» всі можливі причини для відмови — від нечіткої ідеї до повного пакета для подання: сім модулів за один запуск, антигалюцинаційний бар’єр + продовження за архівним кодом + чотириядерна перевірка. 【Цінність за 10 секунд】 Ідея з одного речення → повний пакет статті, готовий до подання. Увесь процес використовує лише реальну літературу, кожне цитування можна перевірити, а роботу можна продовжити між сесіями. 【Ключові слова】 написання статті / огляд літератури / дизайн методів дослідження / як написати обговорення / редагування статті / анотація та ключові слова / пакет для подання 【Сім модулів — усі з повними виконуваними інструкціями】 Фаза 1 Вибір теми та вступ → Фаза 2 Огляд літератури → Фаза 3 Дизайн методу дослідження → Фаза 4 Обговорення → Фаза 5 Висновки → Фаза 6 Анотація та ключові слова → Фаза 7 Інтеграція повного тексту та пакет для подання. Фаза 0 вхідна маршрутизація A–G відповідає семи модулям один до одного; також передбачено варіант R для відновлення попереднього прогресу за архівним кодом/архівним документом. 【v4.1 Оновлення】 1. Бар’єр ланцюга доказів (жорстке обмеження): система реєстрації матеріалів (номери M1/M2) + чотири елементи цитування (автор/рік/назва/верифікований локатор) + триколірне маркування (✅ надано користувачем / ⚠️ потребує перевірки / 🚫 заборонено). Якщо бібліотека матеріалів порожня, надаються лише каркас і пошукові формули; генерування тексту з цитатами відхиляється. Заборонено створювати список літератури по пам’яті або вигадувати том/випуск/сторінки. 2. Протокол архівного коду: після кожного модуля видається структурований архівний код, який можна зберегти як документ YouMind; у наступній сесії можна продовжити, використовуючи посилання @, без повторного запиту вже зафіксованої інформації. 3. Відтворюване оцінювання: ядро C прив’язує всі виміри до поведінкових стандартів 4/6/8/10 балів і надає обґрунтування; храповий механізм дозволяє лише підвищувати оцінку, а не знижувати. 4. Бібліотека конфігурацій для чотирьох дисциплін (1A гуманітарні науки/мистецтво / 1B соціальні науки / 2A природничі та інженерні науки / 2B сільське господарство, медицина, науки про життя); автоматичне перемикання бібліотеки теорій, інструментарію методів і дисциплінарних норм; категорія 2B проходить етичну перевірку на Фазі 0/3/7. 5. Розгалуження трьох парадигм (кількісна / якісна / спекулятивна): стратегії наративу огляду літератури та дизайн методів дослідження йдуть різними шляхами. 6. Список антикліше та заборони: обговорення «час та енергія обмежені», «потребує подальших досліджень», висновки з новими даними/новою літературою, анотація з висновками, не підтвердженими текстом, — усе це відхиляється ядром B. 7. Адаптивність: профіль користувача (початківець/середній/досвідчений) + тип статті (журнальна/дипломна/конференційна/курсова) + режим кроку (за замовчуванням/пришвидшений/сповільнений) + ізоляція багатозадачності. 8. Пакет для подання та відповідність вимогам: сім перевірок узгодженості, логічний ланцюг із шести ланок, форматування списку літератури (GB/T 7714 / APA 7 / Vancouver / IEEE), номер етичного схвалення, заява про доступність даних, проєкт декларації про використання генеративного ШІ, проєкт супровідного листа (Cover Letter). 【Спосіб використання】 Повідомте системі: наукову дисципліну + цільовий журнал/тип статті/кількість слів + на якому етапі ви зараз перебуваєте. Система просувається по модулях; після завершення кожного модуля вона зупиняється, видає розділ, звіт про перевірку, оціночну карту та архівний код, а після вашого підтвердження продовжує. 【Межі відповідальності】 Система відповідає за джерела 1–4 (структура, організація матеріалів, стиль, інтеграція); джерело 5 — ручне калібрування — виконуєте ви: академічні судження, перевірка фактів, інноваційні рішення. Усі цитати та дані, позначені ⚠️, перед поданням ви повинні перевірити по одному; цей навик не гарантує прийняття чи успішного проходження.
ПисьмоЕксперт AIGC-оптимізації v7
📚 Експерт зі зниження унікальності AIGC та збереження якості академічних робіт v7.0 Призначений для аспірантів, науковців та авторів статей, цей навик оптимізації академічного тексту використовує основний цикл «контроль джерела → корекція процесу → перевірка результату → зворотне самотестування → ітеративна перевірка», системно діагностуючи та оптимізуючи шаблонні вирази, механічну логіку, порожній зміст, неточну термінологію та невідповідність стилю в статті, зберігаючи оригінальне значення, професійні терміни, дані та основні висновки.🔍📝 🌟 Основні можливості 🔬 Багаторівнева діагностика ризиків Охоплює 10 типів загальних текстових відбитків пальців і допомагає виявляти типові патерни виразів моделей, таких як ChatGPT, Claude, DeepSeek, 文心一言. 🧠 Глибока семантична реконструкція Не обмежується заміною синонімів, а охоплює вираження тези, порядок інформації, точку входу в аргументацію та спосіб організації доказів, щоб відтворити більш природну та глибоку академічну аргументацію. ✍️ Якісне переписування зі збереженням змісту Комплексно застосовує 13 стратегій трансформації речень і 20 методів очищення високочастотних шаблонних виразів, покращуючи механічні речення, повторювані сполучники та надмірно структуровані вирази. 📊 Діагностика структури всього тексту За допомогою великого циклу та п'яти залізних трикутників перевіряє, чи утворюють завершений цикл дослідницьке питання, теорія, огляд, методи, висновки та інновації. 🧩 Точна адаптація до розділів Для анотації, вступу, огляду літератури, методів дослідження, результатів, обговорення та висновків розробляються диференційовані стратегії діагностики та переписування. 🌐 Міжмовне сканування ризиків Допомагає виявляти кальки перекладу, нагромадження пасивних станів, вкладені довгі речення та аномалії змішування китайської та англійської мов, роблячи китайську академічну мову більш природною та точною. 🔄 Зворотне самотестування Після завершення переписування повторно перевіряє розподіл методів, нові текстові відбитки та повноту інформації, щоб уникнути "чим більше переписуєш, тим більше схоже на шаблон" або втрати ключового змісту. 🛡️ Захист академічних норм Не вигадує літературу, дані, кейси та політичні обґрунтування; окремо позначає інформацію, яку потрібно перевірити автору, і нагадує чесно повідомляти про використання ШІ. 🎯 Сценарії застосування ✅ Оптимізація окремих абзаців або локальних розділів ✅ Цілеспрямоване редагування абзаців, позначених у звіті перевірки ✅ Вичитка анотації, вступу, огляду, обговорення та висновків ✅ Діагностика характеристик ризику AIGC в усьому тексті ✅ Адаптація мови та структури до цільового журналу ✅ Перевірка якості та узгодженості перед поданням 📦 Кінцевий результат 📄 Переписаний текст із збереженням якості 🔎 Звіт про діагностику ризиків та проблем 🛠️ Пояснення стратегії та методів переписування ✅ Звіт про зворотне самотестування та повноту інформації 💡 Питання для перевірки автором та рекомендації щодо подальшого редагування 🎓 Оригінальне значення не спотворюється · Логіка не порушується · Дані не вигадуються · Академічна якість не знижується ⚠️ Цей навик спрямований на підвищення якості академічного вираження та зменшення характеристик ризику в тексті; він не гарантує проходження будь-якої конкретної платформи перевірки та не гарантує досягнення певного числового показника.
ПисьмоДвижок для журнальних статей
Введіть напрям дослідження одним реченням, AFP покроковий движок веде вас через весь процес. P1 Дизайн теми — теорія цікавості Девіса + метод вибору теми Problematization п'яти рівнів, щоб виокремити справжнє питання з явища. P2 Написання вступу — метод аналізу п'ятикольорового шаблону, поетапне розбирання зразків топ-журналів: емоційне залучення → прогалина знань → позиціонування літератури → дослідницький простір → заява про цінність, з вбудованими повними підказками для деконструкції. P3 Огляд літератури — структуроване впорядкування, розрізнення дослідницької траєкторії та об'єктів діалогу. P4 Теоретична рамка — 6 наборів шаблонів інтеграції теорій, вбудованих у повний текст (доповнення · порівняння · з'єднання · ієрархія · еволюція · загальний), кожен набір містить шість частин: вступ → обґрунтування → систематизація → передумови → аналіз → висновок; також п'ятирівневий скелет глибокого буріння для глибшого розкриття однієї теорії. P5 Метод дослідження — автоматична адаптація стратегії за чотирма шляхами: емпіричний кількісний/якісний/теоретичний/змішаний. P6 Написання основної частини — структура піраміди 9-3-1. P7 Написання висновку — трирівнева обробка висновків (відкриття → діалог → розширення). P8 Підготовка до подання — 8 методів зниження AI-відсотка. P9 Глобальне збирання — зведення незалежних документів кожного етапу в повну чернетку, підтримка двостороннього заповнення між розділами, можливість перервати та повернутися для ітерації в будь-який час. 🎯 Підходить для: аспірантів, магістрантів та молодих науковців, які подають статті до C-журналів/фахових/SSCI, особливо тих, хто застряг на теоретичній рамці та написанні вступу. ⚙️ Базова архітектура: п'ятиджерельна модель × AFP покроковий протокол естафети людина-машина, сигнал серцебиття + точки примусової зупинки + двоядерний аудит.
Знайдіть свою наступну улюблену навичку
Досліджуйте більше підібраних AI-навичок для досліджень, творчості та повсякденної роботи.