本技能面向经济学、管理学、金融、会计、社会学、政治学、教育学、公共政策等以数据、识别策略和回归表为基础的实证论文，可处理英文、中文及中英混合稿（如中文正文加英文摘要），分别应用对应的模式库，并检查跨语言一致性。
用途：投稿前自检 AIGC 率（中文期刊、SSCI）、应对知网 AMLC 或 Turnitin AI 检测的学位论文、基金申请书与工作论文去 AI 痕迹，以及被检测器误判为 AI 的人工稿。它不做同义词替换、句式倒装或投喂给另一个 AI 改写，这些做法被视为无效。
流程为六步闭环：定位路由（识别语言与章节、投稿目标，可参考作者既往文本样本）、审计扫描（输出 AI 痕迹审计表，含规则、严重度与预计改写深度）、主张-证据核对（校验动词与识别策略的匹配，因果声明须锚定表格、系数或文献）、差异化改写（先打破句长方差，再具体化、拆脚手架、校准断言、恢复研究者声音）、五维自评（具体性、节奏性、谨慎性、隐衔接、研究者语气加权评分）、冷读复查（流畅、保真、一致性）。
硬性红线：不修改数字、系数、标准误、p 值、样本量、方程、变量名与引用内容；不编造数据、结果或文献；不注入错误或俚语；只改表达不改论断。资料中附有 patterns-en.md（EN01–EN22）、patterns-zh.md（ZH01–ZH17）、sections.md、scoring.md 等参考文件说明。
局限：理论学习与纯人文学科论文不在适用范围；使用时建议在完成初稿后进行，而非边写边改。该技能声明以学术诚信为先，不服务于完全由 AI 生成、企图规避检测的稿件，不涉及代写、剽窃洗稿或数据造假。具体安装方式、支持平台与收费信息暂未提供。