“深入探讨”“充分赋能”“具有重要意义”这些词，单独出现未必有问题。可一段论文把它们全装进去，读者还是不知道研究究竟发现了什么。
与其不断让GPT换词，不如检查句子有没有传递具体信息。下面这份指南从词、句子和段落三个层面入手，不依赖某个模型版本，也不把写作建议包装成检测结论。
先找那些删掉以后，信息一点没少的词
自拟示例：“值得注意的是，本研究的结果具有重要参考价值。”删掉开头和评价以后，几乎没有剩下研究信息。
这时需要回到结果：参考价值具体在哪里，哪些材料支持，读者可以据此做什么？如果暂时回答不出，就先删除评价，保留已有发现。
可以让GPT先诊断：“标出没有增加可核查信息的表达，说明删除后是否影响句意，暂不重写。”诊断稿更容易让作者看到问题，而不是被一份漂亮的新稿带走。
抽象动词后面，要有明确对象
“推动发展”“促进改善”“构建机制”不是天然错误。问题是它们常常没有交代谁在做、对谁做、观察到了什么。
自拟原句：“平台赋能提升了协作水平。”如果你实际记录的是反馈时间和任务流转，就应该围绕这些已测量的对象展开，而不是把一项观察直接写成全面提升。
若材料支持，可以明确记录或比较了哪些指标；若没有指标与证据，先补材料。这一步要求作者作研究判断，不能交给模型凭常识填空。
少制造文章里原本不存在的争论
有些稿子每段都在纠正误解：“有人认为……”“真正的问题在于……”“这并不意味着……”但前文没有提出那个看法，也没有对应文献。
读者于是要先理解一个虚构的争论，再寻找你真正要说的内容。
可以直接写事实、条件与发现。确有学术分歧时，说明不同观点来自哪里，争论针对哪个问题；普通说明则不必都摆出反驳姿态。
方法长句按研究步骤整理
数据采集、筛选、编码与分析同时挤在一句话里，阅读会很费力。先按真实步骤分开，再把每步的条件放回去。
修改时要同时核对样本量、时间窗口、排除规则和分析维度。拆句的目标是让过程可理解，不是单纯把句号增加。
一条可直接使用的任务是：“按照提供的研究记录重排方法，保留全部参数和顺序。记录没有说明的步骤只列问题，不补写。”
限制条件写在需要它的地方
每一段都以“仍需进一步研究”收尾，会冲淡真正重要的边界。反过来，把限制全部删掉也不合适。
检查一个条件是否会改变读者对结果的理解。会，就放在对应结果旁；前文已经清楚说明，不必换个句式再重复一遍。
报告中的标记段落，可以单独安排修订
如果修改任务已经由AIGC报告定位，ReduceAIGC可以在适配报告上传后提取标记部分做针对性处理。报告定向降AI按标记部分字符数计费，解析范围和订单金额应在提交前确认。
取得结果后，仍用本篇的检查方法回读：有没有具体信息，动词是否准确，结论是否有依据。需要新检测指标时按实际要求另行复检。
最后给自己的稿子做一次精简验收：每段回答什么问题，每个判断依据哪里，每处限制影响什么。能把这三件事交代清楚，编辑就有了落点。
不要为了去掉“AI腔”，再套上另一套统一腔调。 研究对象不同，文字本就可以不同。把材料说准确，比让每段看起来都很有气势更值得保留。
