用途：面向相似度指数偏高的稿件，通过段落级去重构与再重构来降低文本相似度，而非逐句同义词替换。资料强调其目标是保留学术分量，不改变核心论点。
主要能力：一是宏观段落综合，先读取整段并提取3至5个概念性论点，再以不同逻辑顺序重写新段落；二是句法与从句整体改造，如反转因果顺序、独立从句与依赖从句互换、主动被动语态转换；三是抽象化与再语境化，把过程描述改为结果或影响分析，必要时将量化数据转为叙述表达；四是去除AI痕迹，删除 Furthermore、Moreover、Additionally、In conclusion、It is important to note 等程式化过渡词，并制造句子长度的强烈变化。
使用方式：以自然语言调用该技能，例如要求用它降低某段 Turnitin 结果的相似度，并明确不要只换同义词、要整体重构结构。执行流程为：先分析原文并列出要保留的3个要点，再套用上述四项技术起草，随后核验学术分量，确保使用恰当的专业术语，最后输出成品。
适用场景：学术写作中需要改写高相似度段落、并希望维持期刊级表达水准的场合。
限制与注意：资料指出常见错误包括仅替换少量词语的 patchwriting，以及误删必要术语、实验变量或关键统计结果。该技能的实际效果、支持平台、收费与价格、可用模型等信息暂未提供。