质量审核 - Quality Review

触发命令: /review

触发关键词: 审校、校对、检查、审核、版本评估、A/B测试、版本对比

简介

质量审核技能套件,整合了文本审校和版本评估两大功能。文本审校提供全面的语法、逻辑、合规检查;版本评估支持多版本对比分析和A/B测试决策支持。

功能一: Review Text

Review Text - 文本审校

简介

对文本进行全面审校，包括语法、拼写、标点、逻辑、清晰度等方面，并提供改进建议。审校完成后会在输出末尾添加AI免责声明。生成建议后自动调用humanize_text去除AI痕迹。

使用场景

• 对初稿进行最终审校

• 发现并修正文本错误

• 提升文本质量

• 确保内容的准确性和专业性

• 发布前的最终检查

输入参数

必需参数

• source_text (string): 需要审校的原文

可选参数

review_aspects (string[]): 审校重点（可多选）

• grammar

• 语法检查

• spelling

• 拼写检查

• punctuation

• 标点符号检查

• logic

• 逻辑检查

• clarity

• 表达清晰度检查

• consistency

• 一致性检查

• factual_accuracy

• 事实准确性检查

• compliance

• 合规性检查（检查敏感词、违规内容）

• 默认值：全部检查

target_audience (string): 目标受众

• general

• 普通大众

• professional

• 专业人士

• academic

• 学术界

• youth

• 年轻群体

• business

• 商务人士

• 默认值：general

tone_requirement (string): 语气要求

• formal

• 正式

• semi-formal

• 半正式

• casual

• 非正式

• 默认值：semi-formal

return_format (string): 返回格式

• summary_only

• 仅返回摘要和修订建议

• detailed

• 返回详细分析和修订建议

• with_marked_text

• 返回标注原文和修订版本

• 默认值：detailed

highlight_changes (boolean): 是否高亮显示修改

• true

• 用特殊符号标注修改内容

• false

• 不高亮

• 默认值：true

输出

审校结果，包括问题分析、修订建议、修订版本，以及AI免责声明"以上内容为AI大模型审校优化，在使用前需再人工审核"。修订建议会自动调用humanize_text去除AI痕迹。

处理规则

审校维度

1. 语法检查（grammar）

• 主谓一致性检查

• 时态一致性检查

• 语序合理性检查

• 语法结构完整性检查

2. 拼写检查（spelling）

• 错别字检查

• 同音字误用检查

• 易混字检查

• 专业术语拼写检查

3. 标点符号检查（punctuation）

• 标点符号使用规范检查

• 中英文标点混用检查

• 标点符号位置检查

• 标点符号完整性检查

4. 逻辑检查（logic）

• 论证逻辑检查

• 因果关系检查

• 前后一致性检查

• 推理合理性检查

5. 表达清晰度检查（clarity）

• 歧义表达检查

• 冗余表达检查

• 信息过载检查

• 表达准确性检查

6. 一致性检查（consistency）

• 术语一致性检查

• 人称一致性检查

• 时态一致性检查

• 格式一致性检查

7. 事实准确性检查（factual_accuracy）

• 数据准确性检查

• 日期时间检查

• 专有名词检查

• 引用准确性检查

8. 合规性检查（compliance）

• 敏感词检查

• 违规内容检查

• 版权内容检查

• 虚假信息检查

问题等级分类

1. 严重问题（Critical）

• 严重影响理解的错误

• 明显的事实错误

• 严重的合规问题

• 必须修改

2. 重要问题（Important）

• 影响阅读流畅度的错误

• 不够准确的表达

• 不够一致的术语

• 建议修改

3. 一般问题（Minor）

• 细小的表达瑕疵

• 优化空间的表达

• 不够完美的措辞

• 可选修改

审校流程

1. 初步扫描

• 快速扫描文本，识别明显问题

• 统计问题数量和类型分布

• 确定审校重点

2. 深度分析

• 逐段深入分析

• 发现潜在问题

• 记录问题位置和类型

3. 问题归类

• 将问题按严重程度归类

• 标注问题位置

• 提供问题描述

4. 修订建议

• 为每个问题提供修订方案

• 说明修订理由

• 给出修改建议

5. 整体评估

• 评估文本整体质量

• 给出改进方向

• 提供总结建议

修订建议格式

摘要格式（summary_only）

【审校摘要】 原文质量评分：X/10 发现问题总数：X个（严重：X个，重要：X个，一般：X个）

【主要问题】

1. XXX问题
2. XXX问题
3. XXX问题

【修订建议】 （概括性建议）

【修订版本】 （整体修订后的文本）

详细格式（detailed）

【审校摘要】 原文质量评分：X/10 发现问题总数：X个（严重：X个，重要：X个，一般：X个）

【详细问题分析】

1. [严重] 语法错误 位置：第X行第X字 问题：XXX 建议：XXX 修订：XXX

2. [重要] 表达不够清晰 位置：第X行第X字 问题：XXX 建议：XXX 修订：XXX

...

【修订版本】 （整体修订后的文本，用特殊符号标注修改）

【改进方向】 （进一步优化的建议）

标注格式（with_marked_text）

【审校摘要】 ...

【标注原文】 （用[[删除内容]]表示删除，用【新增内容】表示新增）

【修订版本】 （清晰的修订后文本）

【问题清单】

1. XXX问题 → 已修正
2. XXX问题 → 已修正 ...

高亮显示规则

删除内容

• 使用[[内容]] 标注要删除的内容

• 例如：这个[[非常]]好的产品

新增内容

• 使用【内容】 标注要新增的内容

• 例如：这个产品【质量】很好

修改内容

• 使用[[原内容]]→【新内容】 标注修改

• 例如：[[非常]]→【特别】好的产品

快速模式

当用户输入包含完整的source_text时，直接使用默认参数（全部检查，普通大众受众，半正式语气，详细格式，高亮显示）执行。

交互问题模板（仅在用户未提供必要参数时显示）

我将为您审校这段文本，请确认以下要求：

1. 审校重点（可多选，可选）： [1] 语法检查 [2] 拼写检查 [3] 标点符号检查 [4] 逻辑检查 [5] 表达清晰度检查 [6] 一致性检查 [7] 事实准确性检查 [8] 合规性检查（敏感词、违规内容）

2. 目标受众（可选）： [1] 普通大众 [2] 专业人士 [3] 学术界 [4] 年轻群体 [5] 商务人士

3. 语气要求（可选）： [1] 正式 [2] 半正式（推荐） [3] 非正式

4. 返回格式（可选）： [1] 仅返回摘要和修订建议 [2] 返回详细分析和修订建议（推荐） [3] 返回标注原文和修订版本

5. 是否高亮显示修改（可选）： [1] 高亮显示修改内容（推荐） [2] 不高亮

您可以：

• 一次性回复所有选择（如：1,2,3,4,5,6,7,8，1，2，2，1）
• 回复部分参数，我再确认是否需要补充
• 回复"审校"或"好的"，使用推荐设置执行（推荐：全部检查，普通大众受众，半正式语气，详细格式，高亮显示）
• 如果你有其他想法，可在回复的时候一并描述告知

请回复：

示例

示例1：综合审校

输入：

source_text: "这个产品有很多好的功能，能够帮助用户提高工作的效率。但是有时候它会有些问题，需要进一步改进。我们相信，通过不断的努力，这个产品会越来越好。" review_aspects: ["grammar", "spelling", "clarity", "consistency"] return_format: "detailed"

输出：

【审校摘要】 原文质量评分：7/10 发现问题总数：3个（严重：0个，重要：2个，一般：1个）

【详细问题分析】

1. [重要] 表达不够简洁 位置：第1句 问题："有很多好的功能"表达略显啰嗦 建议：改为"功能丰富"或"功能多样" 修订：这个产品功能丰富，能够帮助用户提高工作效率。

2. [重要] 表达不够明确 位置：第2句 问题："有时候它会有些问题"表述模糊，未说明具体问题 建议：明确指出具体问题类型 修订：但在特定情况下可能出现兼容性问题，需要进一步改进。

3. [一般] 逻辑可优化 位置：第3句 问题："通过不断的努力"稍显空泛 建议：可以更具体地说明努力方向 修订：我们相信，通过持续优化和用户反馈，这个产品会越来越好。

【修订版本】 这个产品功能丰富，能够帮助用户提高工作效率。但在特定情况下可能出现兼容性问题，需要进一步改进。我们相信，通过持续优化和用户反馈，这个产品会越来越好。

【改进方向】

1. 可以进一步丰富内容，加入具体案例
2. 可以增加数据支撑，提升说服力
3. 可以优化段落结构，使内容更清晰

以上内容为AI大模型审校优化，在使用前需再人工审核

示例2：合规性检查

输入：

source_text: "这个投资产品绝对没有任何风险，保证100%的收益，没有任何损失。" review_aspects: ["compliance", "factual_accuracy"] return_format: "summary_only"

输出：

【审校摘要】 原文质量评分：3/10 发现问题总数：3个（严重：3个，重要：0个，一般：0个）

【主要问题】

1. [严重] 合规问题：使用"绝对没有任何风险"等绝对化表述，违反金融广告规范
2. [严重] 合规问题：使用"保证100%的收益"等承诺性表述，违反金融广告规范
3. [严重] 事实问题：没有任何投资产品能够保证100%的收益和零风险

【修订建议】 强烈建议修改所有绝对化表述和承诺性表述，改为更加客观、谨慎的表达方式。金融产品宣传应遵循"风险提示"原则，充分揭示风险。

【修订版本】 这个投资产品具有一定的收益潜力，但也存在相应的投资风险。投资前请仔细阅读产品说明书，充分了解产品特点和风险等级，根据自身风险承受能力进行投资。

以上内容为AI大模型审校优化，在使用前需再人工审核

示例3：详细格式+高亮显示

输入：

source_text: "我们做了一个研究，想看看这个方法到底好不好用。结果显示，这个方法比其他方法都好。" review_aspects: ["grammar", "clarity", "tone_requirement"] tone_requirement: "formal" return_format: "detailed" highlight_changes: true

输出：

【审校摘要】 原文质量评分：6/10 发现问题总数：3个（严重：0个，重要：3个，一般：0个）

【详细问题分析】

1. [重要] 表达不够正式 位置：第1句 问题："做了一个研究"、"想看看"、"到底好不好用"表达过于口语化 建议：使用更正式的学术用语 修订：【本研究旨在】评估【该方法的】有效性

2. [重要] 表达不够准确 位置：第2句 问题："比其他方法都好"表述过于绝对 建议：使用更准确的表达 修订：研究结果表明，该方法【在多个指标上】优于【现有】其他方法

3. [重要] 结构需要优化 位置：整体 问题：两句话衔接不够紧密 建议：增加连接词，使逻辑更清晰 修订：【本研究旨在评估该方法的】有效性。研究结果表明，该方法在多个指标上优于现有其他方法。

【修订版本】 【本研究旨在评估该方法的】有效性。研究结果表明，该方法在多个指标上优于现有其他方法。

【改进方向】

1. 可以进一步增加研究背景和意义
2. 可以提供具体的数据和指标
3. 可以增加对结果的详细讨论

以上内容为AI大模型审校优化，在使用前需再人工审核

注意事项

• 审校会自动在输出末尾添加AI免责声明："以上内容为AI大模型审校优化，在使用前需再人工审核"

• 审校修订建议会自动调用humanize_text，无需手动再去AI味

• 合规性检查会参考config/compliance_rules.json和config/risk_keywords.json中的规则

• 对于事实准确性检查，如果无法确认，会标注"需人工核实"

• 高亮显示模式有助于用户快速定位修改内容

• 审校建议仅供参考，用户应根据实际情况决定是否采纳

参数调整提示

在生成内容后,如果对当前结果不满意,可以尝试调整以下参数:

💡 参数调整选项:

• 审校重点: grammar 语法检查 | spelling 拼写检查 | punctuation 标点符号检查 | logic 逻辑检查 | clarity 表达清晰度检查 | consistency 一致性检查 | factual_accuracy 事实准确性检查 | compliance 合规性检查(敏感词、违规内容)

• 目标受众: general 普通大众 | professional 专业人士 | academic 学术界 | youth 年轻群体 | business 商务人士

• 语气要求: formal 正式 | semi-formal 半正式 | casual 非正式

• 返回格式: summary_only 仅返回摘要和修订建议 | detailed 返回详细分析和修订建议 | with_marked_text 返回标注原文和修订版本

• 是否高亮显示修改: true 高亮显示修改内容 | false 不高亮

使用方式: 直接回复如 "重点检查逻辑和清晰度" 或 "返回详细分析"

与其他技能的关联

• humanize_text: 修订建议生成完成后自动调用此技能去除AI痕迹

• polish_text: 如果目标是提升表达质量而非发现错误，应使用polish_text

• check_style_consistency: 如果需要深度检查风格一致性，应使用此技能

• rewrite_content: 如果需要对已有文本进行改写，可配合使用

配置文件引用

• intent_keywords: ["审校", "校对", "检查", "审核", "修正", "纠错"]

• compliance_rules: 在config/compliance_rules.json中定义合规检查规则

• risk_keywords: 在config/risk_keywords.json中定义敏感词和风险词库

功能二: Evaluate Versions

Evaluate Versions - 版本评估

简介

对同一内容的多个版本进行对比评估，分析各版本的优缺点，提供版本选择建议和优化方向。适用于A/B测试、版本对比、决策支持等场景。

使用场景

• A/B测试结果分析

• 多版本文案对比评估

• 不同方案的选择决策

• 内容优化方向指导

• 版本迭代效果评估

输入参数

必需参数

• versions (array): 版本列表

• 每个版本包含：version_name（版本名称）、content（内容）、version_info（版本信息，可选）

• 支持2-5个版本

• 示例： [ {"version_name": "版本A", "content": "内容A", "version_info": "简洁版"}, {"version_name": "版本B", "content": "内容B", "version_info": "详细版"} ]

可选参数

evaluation_criteria (string[]): 评估标准（可多选）

• clarity

• 清晰度

• engagement

• 吸引力

• persuasion

• 说服力

• professionalism

• 专业性

• creativity

• 创意性

• readability

• 可读性

• emotional_impact

• 情感影响力

• target_audience_fit

• 目标受众契合度

• 默认值：全部评估

target_audience (string): 目标受众

• general

• 普通大众

• professional

• 专业人士

• youth

• 年轻群体

• business

• 商务人士

• academic

• 学术界

• 自定义描述

• 默认值：general

use_case (string): 使用场景

• marketing

• 营销推广

• information

• 信息传达

• education

• 教育培训

• entertainment

• 娱乐

• brand_building

• 品牌建设

• custom

• 自定义

• 默认值：根据内容自动判断

evaluation_method (string): 评估方法

• comparative

• 对比评估

• scoring

• 评分评估

• both

• 对比+评分（推荐）

• 默认值：both

provide_optimization_suggestions (boolean): 是否提供优化建议

• true

• 提供各版本的优化建议（推荐）

• false

• 不提供

• 默认值：true

输出

版本评估报告，包括各版本的详细分析、对比评估、评分排名、选择建议、优化方向等。

处理规则

评估标准详解

1. 清晰度（clarity）

评估要点：

• 信息表达是否清晰明确

• 逻辑是否顺畅

• 是否有歧义表达

• 信息密度是否合理

评分标准（0-10分）：

• 9-10分：表达非常清晰，无歧义

• 7-8分：表达较清晰，偶有小瑕疵

• 5-6分：表达基本清晰，有一些不够明确之处

• 0-4分：表达不够清晰，存在较多歧义

2. 吸引力（engagement）

评估要点：

• 开头是否抓人眼球

• 内容是否有吸引力

• 节奏是否紧凑

• 是否让人愿意继续阅读

评分标准（0-10分）：

• 9-10分：非常吸引人，引人入胜

• 7-8分：比较吸引人，有亮点

• 5-6分：有一定吸引力，但不够突出

• 0-4分：吸引力不足，难以引起兴趣

3. 说服力（persuasion）

评估要点：

• 论据是否充分

• 逻辑是否严密

• 是否能有效影响读者

• 是否有行动号召力

评分标准（0-10分）：

• 9-10分：说服力很强，逻辑严密

• 7-8分：说服力较强，有说服力

• 5-6分：有一定说服力，但不够充分

• 0-4分：说服力不足，难以影响读者

4. 专业性（professionalism）

评估要点：

• 词汇使用是否专业

• 表达是否规范

• 是否有语法错误

• 格式是否规范

评分标准（0-10分）：

• 9-10分：非常专业，规范严谨

• 7-8分：较专业，有小瑕疵

• 5-6分：基本专业，有一些不规范之处

• 0-4分：专业性不足，存在较多问题

5. 创意性（creativity）

评估要点：

• 表达是否有新意

• 是否有独特角度

• 是否有创意元素

• 是否令人印象深刻

评分标准（0-10分）：

• 9-10分：非常有创意，独具匠心

• 7-8分：较有创意，有亮点

• 5-6分：有一定创意，但不够突出

• 0-4分：创意不足，较为平淡

6. 可读性（readability）

评估要点：

• 句子长度是否适中

• 段落结构是否合理

• 用词是否易懂

• 阅读体验是否流畅

评分标准（0-10分）：

• 9-10分：可读性非常好，阅读体验流畅

• 7-8分：可读性较好，有少量小问题

• 5-6分：可读性一般，有一些不够流畅之处

• 0-4分：可读性较差，阅读体验不佳

7. 情感影响力（emotional_impact）

评估要点：

• 是否能引发情感共鸣

• 情感表达是否到位

• 是否有感染力

• 是否能留下深刻印象

评分标准（0-10分）：

• 9-10分：情感影响力很强，深刻共鸣

• 7-8分：情感影响力较强，有共鸣

• 5-6分：有一定情感影响，但不够深刻

• 0-4分：情感影响力不足，难以引起共鸣

8. 目标受众契合度（target_audience_fit）

评估要点：

• 语言风格是否符合受众习惯

• 内容是否满足受众需求

• 是否贴近受众兴趣点

• 是否能引发受众互动

评分标准（0-10分）：

• 9-10分：高度契合目标受众

• 7-8分：较契合目标受众

• 5-6分：基本契合，有改进空间

• 0-4分：不够契合目标受众

评估流程

1. 版本分析

• 分析每个版本的内容特征

• 识别每个版本的优缺点

• 提取各版本的关键信息

2. 维度评分

• 根据选定的evaluation_criteria，对每个版本进行评分

• 每个维度0-10分，1分一档

• 计算每个版本的平均总分

3. 对比分析

• 对比不同版本在各维度上的表现

• 识别各版本的强项和弱项

• 分析版本之间的差异

4. 综合评估

• 综合考虑各维度表现

• 结合target_audience和use_case

• 给出版本选择建议

5. 优化建议

• 为每个版本提供优化建议

• 指出可以改进的方向

• 提供具体的修改建议

版本排名方法

综合评分排名

• 计算每个版本的平均总分

• 按照总分从高到低排名

• 考虑各维度的权重（根据use_case调整）

场景适配排名

• 根据use_case，调整各维度权重

• 计算加权总分

• 按照加权总分排名

例如：

• 营销推广场景：engagement、persuasion权重更高

• 信息传达场景：clarity、readability权重更高

• 品牌建设场景：professionalism、target_audience_fit权重更高

评估报告结构

1. 概述

• 版本数量

• 评估标准

• 目标受众

• 使用场景

2. 各版本详细分析

版本A分析

• 版本信息

• 各维度评分

• 优缺点分析

• 优化建议

版本B分析

• ...

3. 对比分析

• 各版本评分对比表

• 各维度表现对比

• 版本差异分析

4. 版本排名

• 综合评分排名

• 场景适配排名

• 推荐版本

5. 选择建议

• 根据不同需求的版本选择建议

• 各版本的最佳适用场景

• 组合优化建议

快速模式

当用户输入包含完整的versions时，直接使用默认参数（全部评估标准，普通大众受众，根据内容自动判断场景，对比+评分评估，提供优化建议）执行。

交互问题模板（仅在用户未提供必要参数时显示）

我将为您评估这些版本，请确认以下要求：

1. 版本列表（必选）： 请提供需要评估的版本（2-5个） 格式示例： 版本A：（内容） 版本B：（内容）

2. 评估标准（可多选，可选）： [1] 清晰度 [2] 吸引力 [3] 说服力 [4] 专业性 [5] 创意性 [6] 可读性 [7] 情感影响力 [8] 目标受众契合度

3. 目标受众（可选）： [1] 普通大众 [2] 专业人士 [3] 年轻群体 [4] 商务人士 [5] 学术界 [6] 自定义（请描述）

4. 使用场景（可选）： [1] 营销推广 [2] 信息传达 [3] 教育培训 [4] 娱乐 [5] 品牌建设 [6] 自定义

5. 评估方法（可选）： [1] 对比评估 [2] 评分评估 [3] 对比+评分（推荐）

6. 是否提供优化建议（可选）： [1] 提供各版本的优化建议（推荐） [2] 不提供

您可以：

• 一次性回复所有信息
• 回复部分参数，我再确认是否需要补充
• 回复"评估"或"好的"，使用推荐设置执行（推荐：全部评估标准，普通大众受众，根据内容自动判断场景，对比+评分，提供优化建议）
• 如果你有其他想法，可在回复的时候一并描述告知

请回复：

示例

示例1：两个版本对比评估

输入：

versions: [ {"version_name": "版本A", "content": "我们的产品功能强大，操作简单，界面友好。欢迎体验！"}, {"version_name": "版本B", "content": "这款产品超好用，功能超强，上手超简单，界面超好看！赶紧来试试！"} ] evaluation_criteria: ["clarity", "engagement", "persuasion", "readability"] evaluation_method: "both"

输出：

【版本评估报告】

概述：

• 版本数量：2个
• 评估标准：清晰度、吸引力、说服力、可读性
• 目标受众：普通大众
• 使用场景：营销推广

各版本详细分析：

【版本A】 内容："我们的产品功能强大，操作简单，界面友好。欢迎体验！"

各维度评分：

• 清晰度：9/10 - 表达非常清晰，无歧义
• 吸引力：6/10 - 表达较为平淡，缺乏吸引力
• 说服力：7/10 - 有说服力，但不够强烈
• 可读性：10/10 - 可读性非常好

总分：8/10

优点：

• 表达清晰简洁
• 语言规范专业
• 可读性强

缺点：

• 吸引力不足，较平淡
• 说服力不够强

优化建议：

1. 增强吸引力：可以使用更生动的表达，如"功能超强"、"超好用"
2. 增强说服力：可以加入具体数据或案例，如"已有10万用户选择"

【版本B】 内容："这款产品超好用，功能超强，上手超简单，界面超好看！赶紧来试试！"

各维度评分：

• 清晰度：8/10 - 表达较清晰，但"超"字重复使用略显冗余
• 吸引力：9/10 - 非常吸引人，活泼生动
• 说服力：8/10 - 说服力较强，有号召力
• 可读性：7/10 - 可读性较好，但"超"字重复略显啰嗦

总分：8/10

优点：

• 非常吸引人，活泼生动
• 有强烈的行动号召力
• 符合年轻受众喜好

缺点：

• "超"字重复使用略显冗余
• 专业性略低

优化建议：

1. 减少"超"字的使用，避免重复
2. 可以适当提升专业性，如将"超好用"改为"非常好用"

对比分析：

综合对比：

• 版本A在清晰度和可读性上更优
• 版本B在吸引力和说服力上更优
• 两个版本各有优势，适合不同场景

版本排名：

1. 综合评分排名： 第1名：版本A（8/10）和版本B（8/10）并列

2. 场景适配排名（营销推广场景，吸引力和说服力权重更高）： 第1名：版本B 第2名：版本A

选择建议：

1. 如果目标是提升品牌形象和专业性： 推荐：版本A 理由：版本A更专业、更规范，适合品牌建设

2. 如果目标是提升转化率和用户点击： 推荐：版本B 理由：版本B更具吸引力，有更强的行动号召力

3. 如果目标受众是年轻群体： 推荐：版本B 理由：版本B的语言风格更符合年轻受众喜好

4. 如果目标受众是商务人士： 推荐：版本A 理由：版本A更专业、更正式

组合优化建议：

可以考虑结合两个版本的优点，创建一个优化版本：

优化版本： "这款产品功能强大，非常好用，操作简单，界面友好。已有10万用户选择，赶紧来体验！"

优化要点：

• 保留版本B的吸引力："这款"、"非常好用"、"赶紧来体验！"
• 保留版本A的专业性："功能强大"、"操作简单"、"界面友好"
• 增加说服力："已有10万用户选择"

示例2：多版本评估（营销推广场景）

输入：

versions: [ {"version_name": "版本A", "content": "产品限时特惠，原价299元，现在只需99元！", "version_info": "直接折扣型"}, {"version_name": "版本B", "content": "价值299元的产品，今天99元带回家！仅限今日！", "version_info": "限时强调型"}, {"version_name": "版本C", "content": "99元即可拥有价值299元的产品，还赠送VIP会员！", "version_info": "赠送优惠型"} ] evaluation_criteria: ["clarity", "engagement", "persuasion"] target_audience: "general" use_case: "marketing" evaluation_method: "both" provide_optimization_suggestions: true

输出：

【版本评估报告】

概述：

• 版本数量：3个
• 评估标准：清晰度、吸引力、说服力
• 目标受众：普通大众
• 使用场景：营销推广

各版本详细分析：

【版本A：直接折扣型】 内容："产品限时特惠，原价299元，现在只需99元！"

各维度评分：

• 清晰度：10/10 - 非常清晰，价格信息一目了然
• 吸引力：7/10 - 有吸引力，但略显平淡
• 说服力：8/10 - 说服力较强，价格对比明显

总分：8.3/10

优点：

• 价格信息非常清晰
• 直接展示优惠力度
• 简洁明了

缺点：

• 吸引力不够强，缺乏情感冲击
• 缺少紧迫感

优化建议：

1. 增强吸引力：可以加入情感元素，如"超值"、"必抢"
2. 增强紧迫感：可以强调限时，如"今日特惠"、"仅限今日"

【版本B：限时强调型】 内容："价值299元的产品，今天99元带回家！仅限今日！"

各维度评分：

• 清晰度：9/10 - 清晰明了，信息完整
• 吸引力：9/10 - 非常吸引人，情感冲击强
• 说服力：9/10 - 说服力很强，有紧迫感

总分：9/10

优点：

• 非常吸引人，情感冲击强
• 紧迫感强，激发购买冲动
• 表达生动，"带回家"很接地气

缺点：

• 基本无明显缺点

优化建议：

• 已经很优秀，可以保持

【版本C：赠送优惠型】 内容："99元即可拥有价值299元的产品，还赠送VIP会员！"

各维度评分：

• 清晰度：8/10 - 较清晰，但信息稍多
• 吸引力：8/10 - 较有吸引力，有赠送亮点
• 说服力：9/10 - 说服力很强，赠送更有吸引力

总分：8.3/10

优点：

• 赠送增加了吸引力
• 性价比感知强
• 说服力强

缺点：

• 信息稍多，清晰度略逊于版本A和B
• 缺少紧迫感

优化建议：

1. 增强紧迫感：可以加上"今日特惠"、"限时"等
2. 提升清晰度：可以简化表达，如"99元=价值299元产品+VIP会员"

对比分析：

综合对比：

• 版本A在清晰度上最优
• 版本B在吸引力和说服力上最优
• 版本C在说服力上表现优秀，赠送是亮点

版本排名：

1. 综合评分排名： 第1名：版本B（9/10） 第2名：版本A和版本C（8.3/10）并列

2. 场景适配排名（营销推广场景，吸引力和说服力权重更高）： 第1名：版本B 第2名：版本C 第3名：版本A

选择建议：

1. 如果目标是快速转化，强调紧迫感： 推荐：版本B 理由：版本B紧迫感最强，吸引力最大，最容易激发购买冲动

2. 如果目标是传递超值感，强调性价比： 推荐：版本C 理由：版本C通过赠送，增强了超值感，性价比感知更强

3. 如果目标是清晰传达信息，避免信息过载： 推荐：版本A 理由：版本A最清晰简洁，信息最容易理解

组合优化建议：

可以考虑结合版本B的紧迫感和版本C的赠送，创建一个终极版本：

终极优化版本： "价值299元的产品，今天99元带回家！还赠送VIP会员！仅限今日！"

优化要点：

• 保留版本B的紧迫感和生动表达："今天"、"带回家"、"仅限今日！"
• 保留版本C的赠送亮点："还赠送VIP会员！"
• 价格对比清晰：价值299元 vs 99元

示例3：评分评估（不提供优化建议）

输入：

versions: [ {"version_name": "版本A", "content": "人工智能技术正在改变我们的生活。"}, {"version_name": "版本B", "content": "AI技术正以前所未有的速度改变着我们的生活。"}, {"version_name": "版本C", "content": "人工智能技术的发展正在深刻影响着我们生活的方方面面。"} ] evaluation_criteria: ["clarity", "professionalism", "readability"] evaluation_method: "scoring" provide_optimization_suggestions: false

输出：

【版本评估报告】

概述：

• 版本数量：3个
• 评估标准：清晰度、专业性、可读性
• 目标受众：普通大众
• 使用场景：信息传达

各版本详细分析：

【版本A】 内容："人工智能技术正在改变我们的生活。"

各维度评分：

• 清晰度：10/10 - 表达非常清晰，无歧义
• 专业性：8/10 - 使用规范术语，专业度较高
• 可读性：10/10 - 句子简洁，可读性非常好

总分：9.3/10

优点：

• 表达简洁清晰
• 术语使用规范
• 易于理解

缺点：

• 表达较为平淡，缺乏深度

【版本B】 内容："AI技术正以前所未有的速度改变着我们的生活。"

各维度评分：

• 清晰度：8/10 - 表达较清晰，但"前所未有的速度"略显夸张
• 专业性：7/10 - "AI"是缩写，不如"人工智能"规范
• 可读性：9/10 - 句子略长，但可读性较好

总分：8/10

优点：

• 表达较为生动
• 有一定的感染力

缺点：

• 使用缩写"AI"，不够规范
• "前所未有的速度"略显夸张

【版本C】 内容："人工智能技术的发展正在深刻影响着我们生活的方方面面。"

各维度评分：

• 清晰度：7/10 - 表达略显冗长，"方方面面"稍显模糊
• 专业性：9/10 - 使用规范术语，表达专业
• 可读性：7/10 - 句子较长，可读性一般

总分：7.7/10

优点：

• 表达专业规范
• "深刻影响"有深度

缺点：

• 句子过长
• "方方面面"略显模糊，影响清晰度

版本排名：

综合评分排名： 第1名：版本A（9.3/10） 第2名：版本B（8/10） 第3名：版本C（7.7/10）

选择建议：

1. 如果目标是简洁清晰地传达信息： 推荐：版本A 理由：版本A最简洁清晰，最易于理解

2. 如果目标是表达生动，有感染力： 推荐：版本B 理由：版本B表达较为生动，有一定的感染力

3. 如果目标是专业表达，有深度： 推荐：版本C 理由：版本C表达最为专业，有深度

4. 综合推荐： 版本A的综合表现最优，最推荐使用

注意事项

• 评估是基于AI分析，仅供参考，最终决策应由人工判断

• 不同场景下，各评估标准的权重应有所调整

• 目标受众和使用场景对评估结果有重要影响，请准确填写

• 优化建议是基于当前版本提出的，仅供参考

• 评估结果可能与实际A/B测试结果存在差异，建议结合实际数据综合判断

参数调整提示

在生成内容后,如果对当前结果不满意,可以尝试调整以下参数:

💡 参数调整选项:

• 评估标准: clarity 清晰度 | engagement 吸引力 | persuasion 说服力 | professionalism 专业性 | creativity 创意性 | readability 可读性 | emotional_impact 情感影响力 | target_audience_fit 目标受众契合度

• 目标受众: general 普通大众 | professional 专业人士 | youth 年轻群体 | business 商务人士 | academic 学术界

• 使用场景: marketing 营销推广 | information 信息传达 | education 教育培训 | entertainment 娱乐 | brand_building 品牌建设

• 评估方法: comparative 对比评估 | scoring 评分评估 | both 对比+评分

• 是否提供优化建议: true 提供优化建议 | false 不提供

使用方式: 直接回复如 "重点评估吸引力和说服力" 或 "改为营销推广场景"

与其他技能的关联

• review_text: 如果需要对单个版本进行全面审校，应使用此技能

• rewrite_content: 如果需要对版本进行改写，可配合使用

• check_style_consistency: 如果需要检查多个版本的风格一致性，应使用此技能

• content_imitation: 如果需要让版本A模仿版本B的风格，可使用此技能

配置文件引用

• intent_keywords: ["版本评估", "版本对比", "A/B测试", "版本选择", "多版本评估"]

• evaluation_criteria_weights: 在config/evaluation_weights.json中定义不同场景下各评估标准的权重