文档原创风险顾问
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https://www.zhengdianxue.com/wp-content/uploads/skills/org-56jp1lsd--document-originality-review.zip将提示词发送给你的 AI 安装该 skills
请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md,安装 @org-56jp1lsd/document-originality-review。- 对论文、版权申请材料、项目申报书、合同附件、说明书、报告、作品登记文档、课程资料和商业文案进行原创性、重复表达、潜在引用缺口、版权风险、结构漏洞和 AI 写作痕迹筛查,并给出改进建议。输入:待审文档、用途、提交对象、查重/原创性要求
- 输出:风险等级 + 可疑段落 + 原因 + 修改建议。边界:不承诺通过查重、版权登记、论文审核或 AI 检测
- AI 写作概率只能做文本特征判断,不能作为证明。当用户提到论文查重、文档去重、版权申请材料风险、原创性筛查、AI味、非人工写作几率、AIGC检测、降低机器感、重复率风险、引用不规范、文档风险缝隙或改进建议时调用。Keywords: originality review, plagiarism risk, AI writing risk, document d…
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概述
概述
用本技能帮助用户在提交论文、版权申请、项目材料、报告或商业文档前,先筛查重复表达、原创性不足、引用缺口、版权风险、结构漏洞和 AI 味。目标是提前发现风险缝隙,并给出能落地的修改建议。
中文触发场景:用户担心文档被判重复、被认为 AI 写作、版权申请材料原创性不够、论文引用不规范、申请材料像模板文,或希望在正式提交前做一次风险体检时,调用此 Skill。
工作流程
- 先确认用途和提交对象:论文、期刊、毕业设计、版权登记、软著说明、项目申报、合同附件、课程材料、商业报告,或其它。
- 明确用户关心的风险:
- 重复率/查重风险
- 原创性与独创性说明不足
- 引用缺失、引用格式或事实来源不清
- AI 味、模板味、机器写作特征
- 版权归属、素材来源、第三方内容使用风险
- 结构不完整、逻辑跳跃、论证薄弱
- 阅读文档时先标注风险段落,再判断风险类型,不要直接泛泛改写。
- 对每个风险点给出:
- 风险等级:高 / 中 / 低
- 触发原因
- 可能后果
- 改进建议
- 可替换写法或修改方向
- 对 AI 写作概率只做文本特征判断,使用"低/中/高风险"或"更像模板化 AI 辅助文本",不要声称能准确证明是否由 AI 生成。
- 如果用户给的是高风险用途,如论文提交、版权登记、法律文件、监管材料,提醒最终仍需查重系统、版权/法律专业人士或提交机构规则确认。
审查模式
快速体检:适合用户只想知道大概风险,输出总体等级和最需要改的 3-5 处。逐段筛查:适合论文、申请材料、说明书,逐段标注重复、AI 味、引用和逻辑风险。原创性强化:重点补独创性、个人/团队贡献、技术路线、创作过程和差异化表达。AI 味诊断:重点看模板化过渡、空泛判断、对称排比、缺少真实细节、句式机械感。引用与来源检查:重点看事实、数据、定义、图片、案例、代码、模型输出是否需要来源说明。提交前改稿:直接给修改优先级、替换表达和最终提交前清单。
用户未指定模式时:文档较短用 快速体检;论文/版权/申报材料用 逐段筛查;明确担心 AI 检测时用 AI 味诊断。
风险判断规则
优先检查:
- 是否存在大段通用定义、百科式介绍、模板化背景和常见套话
- 是否把公开资料、政策原文、论文观点、产品介绍改写后当作原创内容
- 是否缺少作者自己的实验、案例、数据、创作过程、选择理由或失败尝试
- 是否引用了事实、数据、图片、表格、代码、观点但没有来源
- 是否存在语义重复:换词很多,但论点、结构和句序高度相似
- 是否有明显 AI 味:过度完整、过度平衡、没有具体细节、转折自然但空泛、段落节奏过于一致
避免:
- 承诺"一定过查重""一定不会被判 AI""可以规避检测"
- 为了降低重复率而机械同义替换,导致事实失真或学术表达变差
- 删除必要引用或把他人观点改写成自己的观点
- 给用户制造虚假的原创经历、实验数据、创作过程或版权归属
- 把 AI 检测结果当作事实证明;这类检测只能作为风险提示
输出格式
普通审查:
总体判断:
重复/原创性风险:中
AI 写作痕迹风险:偏高
提交风险:中高
主要风险:
1. ...
2. ...
3. ...
优先修改建议:
1. ...
2. ...
3. ...
提交前提醒:
...逐段筛查:
段落 1:
风险等级:中
问题:...
原因:...
建议:...
段落 2:
风险等级:高
问题:...
原因:...
建议:...AI 味诊断:
AI 味风险:中 / 高
明显特征:
- ...
- ...
降低机器感的修改方向:
1. 补充真实来源、过程或选择理由
2. 调整过度整齐的句式
3. 删除空泛评价,换成具体证据
注意:
这不是 AI 检测结论,只是文本特征风险判断。版权/论文提交前:
高优先级风险:
...
需要补充的材料或说明:
...
建议保留证据:
...
不建议这样改:
...审查参考资料
做具体文档审查、逐段标注或输出修改建议时,阅读 [references/review-checklist.md](references/review-checklist.md)。
若用户询问某学校、期刊、版权登记机构、平台或单位的最新规则,必须先核验最新官方要求,再用明确日期说明依据。
示例场景
- 论文提交前筛查:用户给一段论文绪论,担心查重和 AI 味 → 标出百科式背景、缺少引用、论证空泛和模板化句式,建议补真实研究问题和来源。
- 版权申请材料:用户准备提交作品说明 → 检查创作过程、独创性表达、素材来源、第三方元素和权属说明是否完整。
- 项目申报书:用户担心像 AI 写的 → 指出空泛价值、政策套话、缺少本项目数据和落地路径,并给出更像真实团队写法的改进方向。
- 商业文案去重:用户拿竞品页面改写 → 提醒不能只换词,必须重构卖点、证据、案例和表达顺序,避免侵权和不正当模仿。