text-optimize

触发关键词: 润色、优化、改进、提升、扩写、缩写、去AI味、人性化

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文本优化 - Text Optimize

触发命令: /optimize

触发关键词: 润色、优化、改进、提升、扩写、缩写、去AI味、人性化

简介

文本优化技能套件,整合了文本润色、去AI味处理、内容扩写、内容缩写四大功能。提供全方位的文本质量提升和长度调整服务。

功能一: Polish Text

Polish Text - 文本润色

简介

优化文本的表达质量,改善语言流畅度、准确性和可读性,使内容更加专业和优雅。润色完成后会自动调用humanize_text去除AI痕迹。

使用场景

  • 初稿需要提升质量

  • 语言表达不够流畅或准确

  • 需要提升文档的专业性

  • 准备提交或发布的内容需要最终优化

  • 翻译文本的本地化润色

输入参数

必需参数

  • source_text (string): 需要润色的原文

可选参数

focus_areas (string[]): 润色重点领域(可多选)

  • grammar

  • 语法修正

  • vocabulary

  • 词汇优化

  • structure

  • 结构调整

  • flow

  • 流畅度提升

  • clarity

  • 表达清晰化

  • tone_consistency

  • 语气一致性

  • 默认值:["grammar", "vocabulary", "flow", "clarity"]

target_tone (string): 目标语气

  • formal

  • 正式

  • semi-formal

  • 半正式(推荐)

  • casual

  • 非正式

  • authoritative

  • 权威性

  • persuasive

  • 说服性

  • 默认值:semi-formal

retain_original_structure (boolean): 是否保留原有结构

  • true

  • 不调整段落和句子结构

  • false

  • 可优化结构(推荐)

  • 默认值:false

language_level (string): 语言复杂度

  • simple

  • 简单易懂

  • standard

  • 标准(推荐)

  • advanced

  • 高级专业

  • 默认值:standard

输出

润色后的文本,表达更加流畅、准确和专业。自动调用humanize_text去除AI痕迹。

处理规则

分析阶段

  • 检测语法错误和不规范表达

  • 识别重复、冗余或不准确的用词

  • 分析句子结构和段落组织

  • 评估整体流畅度和可读性

  • 检查语气一致性

润色策略

  1. 语法层面
  • 修正语法错误

  • 优化标点符号使用

  • 调整句子主谓一致

  • 修复时态不当

  1. 词汇层面
  • 替换不准确或不恰当的词汇

  • 使用更精准的表达

  • 消除重复用词

  • 丰富词汇多样性

  1. 结构层面
  • 优化句子长度(当retain_original_structure=false)

  • 调整段落组织

  • 改善逻辑连接

  • 增强段落间的过渡

  1. 流畅度层面
  • 优化节奏和韵律

  • 消除表达生硬之处

  • 增加自然的连接词

  • 提升整体阅读体验

  1. 清晰度层面
  • 消除歧义表达

  • 简化复杂句式(根据language_level)

  • 明确指代关系

  • 优化信息组织

质量保证

  • 不改变原文的核心意思

  • 保留关键数据和事实

  • 保持与目标语气的匹配

  • 确保润色后的文本自然流畅

快速模式

当用户输入包含完整的source_text且未指定其他参数时,直接使用默认参数执行,无需交互。

交互问题模板(仅在用户未提供必要参数时显示)

我将为您润色这段文本,请确认以下要求:

  1. 润色重点(可多选,可选): [1] 语法修正 [2] 词汇优化 [3] 结构调整 [4] 流畅度提升 [5] 表达清晰化 [6] 语气一致性

  2. 目标语气(可选): [1] 正式 [2] 半正式(推荐) [3] 非正式 [4] 权威性 [5] 说服性

  3. 语言复杂度(可选): [1] 简单易懂 [2] 标准(推荐) [3] 高级专业

  4. 是否保留原有结构(可选): [1] 保留原有段落和句子结构 [2] 可优化结构(推荐)

您可以:

  • 一次性回复所有选择(如:1,2,4,2)
  • 回复部分参数,我再确认是否需要补充
  • 回复"生成"或"好的",使用推荐设置执行(推荐:重点修正语法、词汇优化、流畅度提升、表达清晰化,半正式语气,标准语言复杂度,可优化结构)
  • 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:标准润色

输入:

source_text: "这个产品它有很多好的功能,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。" focus_areas: ["grammar", "vocabulary", "flow"]

输出:

这款产品拥有众多实用功能,可有效提升用户的工作效率。不过,目前仍存在一些需要改进的地方。

示例2:正式语气,高级语言

输入:

source_text: "我们做这个研究是因为想看看这个方法到底好不好用。" target_tone: "formal" language_level: "advanced"

输出:

本研究旨在评估该方法的实际效能与适用性。

示例3:保留结构的润色

输入:

source_text: "首先,我们需要准备材料。然后,按照说明进行操作。最后,检查结果是否正确。" focus_areas: ["vocabulary", "clarity"] retain_original_structure: true

输出:

首先,我们需要准备相关材料。接着,严格按照说明书进行操作。最后,验证结果是否正确。

注意事项

  • 润色会自动调用humanize_text,无需手动再去AI味

  • 保留原意是最高优先级,不要为了追求文采而改变事实

  • 如果用户未明确指定,默认进行轻度到中度润色

  • 对于专业内容,建议保持术语的一致性

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:

  • 润色重点: grammar 语法修正 | vocabulary 词汇优化 | structure 结构调整 | flow 流畅度提升 | clarity 表达清晰化 | tone_consistency 语气一致性

  • 目标语气: formal 正式 | semi-formal 半正式 | casual 非正式 | authoritative 权威性 | persuasive 说服性

  • 语言复杂度: simple 简单易懂 | standard 标准 | advanced 高级专业

  • 保留原有结构: true 保留原有段落和句子结构 | false 可优化结构

使用方式: 直接回复如 "重点调整词汇和流畅度" 或 "改成正式语气"

与其他技能的关联

  • humanize_text: 润色完成后自动调用此技能去除AI痕迹

  • rewrite_content: 如果目标是改变表达方式而非提升质量,应使用rewrite_content

  • expand_content: 如果需要增加内容长度,应使用expand_content

配置文件引用

  • intent_keywords: ["润色", "优化", "改进", "提升", "修饰", "打磨"]

  • polish_rules: 在config/polish_rules.json中定义润色规则库

功能二: Humanize Text

Humanize Text - 去AI味处理

简介

去除文本中的AI生成痕迹,使内容更加自然、人性化。这是内容助手系统的基础技能,其他技能在执行完成后会自动调用此技能进行最终处理。

使用场景

  • AI生成的文本需要变得更加自然

  • 内容过于正式或生硬

  • 需要增加情感和个性化表达

  • 准备公开发布的内容需要人工润色前的预处理

输入参数

必需参数

  • source_text (string): 需要去AI味的原文

可选参数

tone (string): 目标语气风格

  • casual

  • 日常口语(推荐用于社交媒体、聊天)

  • professional

  • 专业正式(推荐用于工作报告、商务邮件)

  • friendly

  • 友好亲切(推荐用于客户沟通、团队交流)

  • neutral

  • 中性客观(推荐用于说明文档、技术材料)

  • 默认值:根据文本内容自动判断

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

retain_key_terms (boolean): 是否保留关键术语和专业词汇

  • true

  • 保留原文中的专业术语和关键词

  • false

  • 尽量使用通俗表达

  • 默认值:true

humanization_level (string): 去AI化程度

  • light

  • 轻度调整,保留原有结构

  • medium

  • 中度调整,优化表达方式

  • deep

  • 深度调整,完全重构表达

  • 默认值:medium

输出

返回去AI化后的自然文本,保持原意但表达更人性化。

处理规则

文本分析

  • 识别AI常见表达模式(如"总而言之"、"综上所述"、"值得注意的是"等)

  • 检测过于规整的句式结构

  • 识别重复的连接词和过渡语

  • 分析情感的缺失或不自然之处

优化策略

  • 表达多样化:用更丰富的词汇替换常用AI词汇

  • 句式变化:打规律性句式,增加长短句交错

  • 情感注入:适当加入情感色彩和个性化表达

  • 口语化处理:将书面语转化为更自然的口语表达

  • 节奏调整:控制信息密度,增加呼吸感

保持原则

  • 不改变原意和核心信息

  • 保留专业术语(当retain_key_terms=true时)

  • 符合目标受众的语言习惯

  • 保持逻辑连贯性

快速模式

当用户输入包含完整的source_text且未指定其他参数时,直接使用默认参数(tone=auto, audience=general, retain_key_terms=true, humanization_level=medium)执行,无需交互。

交互问题模板(仅在用户未提供必要参数时显示)

我将为您去除这段文本的AI味,请确认以下要求:

  1. 语气风格(可选): [1] 日常口语 - 社交媒体、聊天场景 [2] 专业正式 - 工作报告、商务邮件 [3] 友好亲切 - 客户沟通、团队交流 [4] 中性客观 - 说明文档、技术材料

  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. 是否保留专业术语(可选): [1] 保留专业术语和关键词 [2] 使用通俗表达

  4. 去AI化程度(可选): [1] 轻度调整 - 保留原有结构 [2] 中度调整 - 优化表达方式(推荐) [3] 深度调整 - 完全重构表达

您可以:

  • 一次性回复所有选择(如:1,2,1,2)
  • 回复部分参数,我再确认是否需要补充
  • 回复"生成"或"好的",使用推荐设置执行(推荐:根据内容自动判断语气,普通大众受众,保留专业术语,中度调整)
  • 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:轻度去AI化

输入:

source_text: "综上所述,人工智能技术的发展为我们的生活带来了诸多便利。值得注意的是,在享受便利的同时,我们也应该关注隐私保护问题。" humanization_level: "light"

输出:

总的来说,AI技术的发展给生活带来了很多方便。不过享受这些便利时,我们也要注意保护隐私。

示例2:深度去AI化,口语风格

输入:

source_text: "此外,该方案的实施将显著提升工作效率,同时降低运营成本。不仅如此,它还能促进团队协作。" tone: "casual" humanization_level: "deep"

输出:

这方案一上,效率直接起飞,成本还能省不少。而且大家配合起来也更顺畅了。

示例3:保持专业性

输入:

source_text: "云计算架构采用微服务设计模式,能够实现服务的弹性伸缩和高可用性。" tone: "professional" audience: "professional" retain_key_terms: true

输出:

我们的云架构用了微服务的设计,这样服务可以根据需要灵活扩展,而且稳定性也不错。

注意事项

  • 此技能通常作为其他技能的后置处理步骤自动调用

  • 深度去AI化可能改变文本的正式程度,请根据使用场景选择合适等级

  • 对于技术文档或专业材料,建议retain_key_terms=true

  • 去AI化不应引入错误信息或误解

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:

  • 语气风格: casual 日常口语 | professional 专业正式 | friendly 友好亲切 | neutral 中性客观

  • 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

  • 保留专业术语: true 保留专业术语和关键词 | false 使用通俗表达

  • 去AI化程度: light 轻度调整-保留原有结构 | medium 中度调整-优化表达方式 | deep 深度调整-完全重构表达

使用方式: 直接回复如 "改成专业正式语气" 或 "加大去AI化程度"

与其他技能的关联

  • polish_text: 润色完成后自动调用此技能

  • rewrite_content: 改写完成后自动调用此技能

  • expand_content: 扩写完成后自动调用此技能

  • condense_text: 缩写完成后自动调用此技能

配置文件引用

  • intent_keywords: ["去AI", "AI味", "机器化", "机器人", "自然化", "人性化"]

  • ai_patterns: 在config/ai_patterns.json中定义AI常用表达模式

功能三: Expand Content

Expand Content - 内容扩写

简介

在保持原意的基础上,对文本进行扩充和细化,增加细节、案例、解释或背景信息,使内容更加丰富和完整。扩写完成后会自动调用humanize_text去除AI痕迹。

使用场景

  • 简短的要点需要展开为完整内容

  • 需要增加说明和解释

  • 要求更高的内容丰富度

  • 将大纲或草稿扩展为完整文档

  • 增加案例和支撑材料

输入参数

必需参数

  • source_text (string): 需要扩写的原文

可选参数

expansion_direction (string[]): 扩写方向(可多选)

  • detail

  • 增加细节描述

  • example

  • 添加案例和举例

  • explanation

  • 添加解释说明

  • background

  • 增加背景信息

  • implication

  • 延伸影响和意义

  • perspective

  • 多角度分析

  • data

  • 添加数据和统计

  • 默认值:["detail", "explanation"]

target_length (string): 目标长度

  • short

  • 短幅扩写(1.5-2倍)

  • medium

  • 中等扩写(2-3倍,推荐)

  • long

  • 长幅扩写(3-5倍)

  • free

  • 根据内容需要自由扩展(推荐)

  • 默认值:free

maintain_conciseness (boolean): 保持简洁性

  • true

  • 扩写后仍保持简洁,避免冗余

  • false

  • 可以适当详尽

  • 默认值:true

audience_adjustment (string): 受众调整

  • same

  • 保持原有受众定位

  • general

  • 改为普通大众

  • expert

  • 改为专业读者

  • 默认值:same

creative_approach (string): 创意方式

  • linear

  • 线性扩展,按原文逻辑展开

  • branching

  • 分支扩展,增加相关话题

  • layered

  • 分层扩展,深入和浅出结合

  • 默认值:linear

输出

扩写后的丰富内容,保持原意但更加详实完整。自动调用humanize_text去除AI痕迹。

处理规则

扩写策略

  1. 增加细节描述 (detail)
  • 具体化抽象概念

  • 描述过程和步骤

  • 细化场景和画面

  • 补充时间和空间维度

  1. 添加案例举例 (example)
  • 使用具体事例说明

  • 引用真实案例

  • 创造假设场景

  • 提供对比案例

  1. 添加解释说明 (explanation)
  • 解释专业术语

  • 阐述原因和逻辑

  • 说明方法和原理

  • 澄清可能误解

  1. 增加背景信息 (background)
  • 提供历史背景

  • 介绍相关概念

  • 说明前因后果

  • 补充行业现状

  1. 延伸影响意义 (implication)
  • 分析潜在影响

  • 探讨实际意义

  • 展望未来发展

  • 总结价值作用

  1. 多角度分析 (perspective)
  • 从不同立场分析

  • 考虑正反两面

  • 提供多元视角

  • 平衡各方观点

  1. 添加数据统计 (data)
  • 引用权威数据

  • 提供量化分析

  • 对比历史数据

  • 预测趋势走向

质量控制

  • 确保扩写内容与原文高度相关

  • 避免无关或偏离主题的扩展

  • 保持逻辑连贯和结构清晰

  • 不得改变原文的核心观点

创意方式执行

  • linear: 沿原文的逻辑顺序逐段扩展

  • branching: 在原文基础上增加相关分支话题

  • layered: 深入探讨核心点的同时保持易读性

快速模式

当用户输入包含完整的source_text且未指定其他参数时,直接使用默认参数执行(增加细节和解释,自由扩展,保持简洁,线性扩展)。

交互问题模板(仅在用户未提供必要参数时显示)

我将为您扩写这段内容,请确认以下要求:

  1. 扩写方向(可多选,可选): [1] 增加细节描述 [2] 添加案例和举例 [3] 添加解释说明 [4] 增加背景信息 [5] 延伸影响和意义 [6] 多角度分析 [7] 添加数据和统计

  2. 目标长度(可选): [1] 短幅扩写(1.5-2倍) [2] 中等扩写(2-3倍) [3] 长幅扩写(3-5倍) [4] 根据内容需要自由扩展(推荐)

  3. 保持简洁性(可选): [1] 扩写后仍保持简洁,避免冗余(推荐) [2] 可以适当详尽

  4. 受众调整(可选): [1] 保持原有受众定位 [2] 改为普通大众 [3] 改为专业读者

  5. 创意方式(可选): [1] 线性扩展,按原文逻辑展开(推荐) [2] 分支扩展,增加相关话题 [3] 分层扩展,深入和浅出结合

您可以:

  • 一次性回复所有选择(如:1,2,1,1,1)
  • 回复部分参数,我再确认是否需要补充
  • 回复"生成"或"好的",使用推荐设置执行(推荐:增加细节描述和解释说明,自由扩展,保持简洁,线性扩展)
  • 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:添加细节和解释

输入:

source_text: "健康饮食很重要。" expansion_direction: ["detail", "explanation"]

输出:

健康饮食对维持良好的身体状态至关重要。均衡的营养摄入不仅能够提供日常所需的能量,还能增强免疫系统,降低患病风险。具体而言,多摄入蔬菜水果、优质蛋白质和全谷物,同时控制糖分和饱和脂肪的摄入,是建立健康饮食习惯的基础。

示例2:添加案例和举例

输入:

source_text: "人工智能正在改变各行各业。" expansion_direction: ["example", "background"]

输出:

人工智能技术正以前所未有的速度渗透到各个行业,带来革命性的变化。在医疗领域,AI辅助诊断系统能够帮助医生快速识别疾病;在制造业,智能机器人实现了生产线的自动化;在金融行业,算法交易和风险评估系统提升了决策效率。自20世纪50年代AI概念提出以来,经过几十年的技术积累和算力提升,如今AI已经从实验室走向实际应用,成为推动社会进步的重要力量。

示例3:多角度分析

输入:

source_text: "远程办公的普及带来了新的挑战。" expansion_direction: ["perspective", "implication"] creative_approach: "layered"

输出:

远程办公的普及虽然带来了灵活性,但也随之产生了一系列需要面对的新挑战。从企业管理的角度来看,如何有效监督和评估员工绩效成为难题;从员工的角度看,工作与生活的边界变得模糊,容易导致身心疲劳;从社会层面来看,传统的办公室文化正在重塑,人们需要适应新的协作模式。

这些挑战的背后,折射出工作方式的深刻变革。一方面,企业需要建立新的管理机制和数字化工具来支持远程协作;另一方面,个人需要培养自律和时间管理能力。长远来看,这种变化可能重新定义工作形态,推动更灵活、多元的就业模式发展。

示例4:增加数据统计

输入:

source_text: "电子商务发展迅速。" expansion_direction: ["data", "explanation"]

输出:

电子商务近年来呈现出强劲的增长势头,正深刻改变着消费者的购物习惯和商业格局。据统计数据显示,2023年中国网络零售额已突破13万亿元,同比增长约8%,占社会消费品零售总额的比重持续上升。这一增长背后,是智能手机的普及、物流网络的完善以及移动支付技术的成熟,共同为电商发展提供了坚实基础。

注意事项

  • 扩写会自动调用humanize_text,无需手动再去AI味

  • 避免为了凑字数而添加无关内容

  • 扩写内容应当紧扣原文主题和核心观点

  • creative_approach=branching时要注意控制相关度

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:

  • 扩写方向: detail 增加细节描述 | example 添加案例和举例 | explanation 添加解释说明 | background 增加背景信息 | implication 延伸影响和意义 | perspective 多角度分析 | data 添加数据和统计

  • 目标长度: short 短幅扩写(1.5-2倍) | medium 中等扩写(2-3倍) | long 长幅扩写(3-5倍) | free 根据内容需要自由扩展

  • 保持简洁性: true 扩写后仍保持简洁 | false 可以适当详尽

  • 创意方式: linear 线性扩展 | branching 分支扩展 | layered 分层扩展

使用方式: 直接回复如 "添加案例和举例" 或 "扩写到中等长度"

与其他技能的关联

  • humanize_text: 扩写完成后自动调用此技能去除AI痕迹

  • condense_text: 相对技能,用于缩减内容

  • rewrite_content: 如果同时需要改变风格,可以组合使用

配置文件引用

  • intent_keywords: ["扩写", "扩展", "展开", "细化", "丰富", "补充"]

  • expansion_templates: 在templates/expansion_templates.json中定义扩写模板库

功能四: Condense Text

Condense Text - 内容缩写

简介

在保持核心信息和关键观点的前提下,对文本进行精简和概括,去除冗余内容,使表达更加简洁明了。缩写完成后会自动调用humanize_text去除AI痕迹。

使用场景

  • 长篇内容需要精简

  • 提炼要点和关键信息

  • 制作摘要或概要

  • 快速了解文档主旨

  • 适应字数限制要求

输入参数

必需参数

  • source_text (string): 需要缩写的原文

可选参数

condense_level (string): 缩写程度

  • light

  • 轻度缩写,保留大部分细节(约70-80%)

  • medium

  • 中度缩写,保留核心要点(约40-60%,推荐)

  • heavy

  • 深度缩写,仅保留核心信息(约20-30%)

  • summary

  • 总结模式,生成完整摘要(约10-15%)

  • 默认值:medium

output_format (string): 输出格式

  • paragraph

  • 段落形式

  • bullet_points

  • 要点列表形式

  • numbered

  • 编号列表形式

  • 默认值:paragraph

preserve_elements (string[]): 保留元素(可多选)

  • data

  • 保留所有数据和统计

  • quotes

  • 保留重要引用

  • examples

  • 保留关键案例

  • names

  • 保留重要人名和组织名

  • dates

  • 保留重要时间

  • none

  • 不保留特定元素

  • 默认值:["data"]

target_length (number): 目标字数(可选)

  • 指定具体的字数上限

  • 默认值:不限制,根据condense_level自动确定

perspective (string): 概括角度

  • objective

  • 客观概括

  • subjective

  • 带评价的概括

  • 默认值:objective

输出

缩写后的简洁内容,保留核心信息和关键观点。自动调用humanize_text去除AI痕迹。

处理规则

缩写策略

  1. 信息层级判断
  • 核心信息:主要观点、结论、关键数据

  • 重要信息:支撑论点、重要细节

  • 次要信息:背景介绍、补充说明

  • 冗余信息:重复内容、无关描述

  1. 缩写程度控制

Light (轻度缩写)

  • 删除明显的冗余和重复

  • 简化描述性文字

  • 保留大部分支撑细节

  • 约70-80%的内容

Medium (中度缩写,推荐)

  • 保留主要论点和关键数据

  • 精简支撑论据

  • 合并相似观点

  • 删除背景和补充说明

  • 约40-60%的内容

Heavy (深度缩写)

  • 仅保留核心结论和关键数据

  • 删除所有支撑细节

  • 极简表达

  • 约20-30%的内容

Summary (总结模式)

  • 生成完整的摘要文本

  • 包含主要内容和结论

  • 逻辑完整独立

  • 约10-15%的内容

  1. 内容保留规则
  • 保留核心观点:不改变原文的主要立场和结论

  • 保留关键数据:根据preserve_elements参数决定

  • 保留逻辑关系:因果、对比等关系保持清晰

  • 删除重复内容:合并或删除重复表述

  • 删除冗余描述:简化过于详细的描述

  • 删除无关信息:去除与主题无关的内容

  1. 输出格式处理
  • paragraph:连贯的段落,自然流畅

  • bullet_points:清晰的项目列表,便于快速浏览

  • numbered:有序列表,适合分步骤内容

质量保证

  • 确保缩写后内容逻辑完整

  • 避免信息缺失导致理解困难

  • 保持表达的简洁而不简陋

  • 核心意思必须完整保留

快速模式

当用户输入包含完整的source_text且未指定其他参数时,直接使用默认参数执行(中度缩写,段落形式,保留数据,客观概括)。

交互问题模板(仅在用户未提供必要参数时显示)

我将为您缩写这段内容,请确认以下要求:

  1. 缩写程度(可选): [1] 轻度缩写,保留大部分细节(约70-80%) [2] 中度缩写,保留核心要点(约40-60%,推荐) [3] 深度缩写,仅保留核心信息(约20-30%) [4] 总结模式,生成完整摘要(约10-15%)

  2. 输出格式(可选): [1] 段落形式 [2] 要点列表形式 [3] 编号列表形式

  3. 保留元素(可多选,可选): [1] 保留所有数据和统计 [2] 保留重要引用 [3] 保留关键案例 [4] 保留重要人名和组织名 [5] 保留重要时间 [6] 不保留特定元素

  4. 概括角度(可选): [1] 客观概括 [2] 带评价的概括

您可以:

  • 一次性回复所有选择(如:2,1,1,1)
  • 回复部分参数,我再确认是否需要补充
  • 回复"生成"或"好的",使用推荐设置执行(推荐:中度缩写,段落形式,保留数据,客观概括)
  • 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:中度缩写

输入:

source_text: "近年来,随着科技的不断进步,人工智能技术在各个领域都取得了显著的发展。特别是在医疗健康领域,AI技术的应用为疾病的早期诊断、精准治疗提供了新的解决方案。例如,通过深度学习算法分析医学影像,可以帮助医生发现早期的病变,大大提高了诊断的准确性和效率。此外,AI还能根据患者的病史和基因信息,制定个性化的治疗方案。然而,AI技术的发展也带来了一些挑战,比如数据隐私保护、算法偏见等问题,需要我们共同面对和解决。" condense_level: "medium"

输出:

近年来,AI技术在医疗健康领域发展迅速。通过深度学习算法分析医学影像,AI能够辅助早期疾病诊断,提高准确性和效率。同时,基于患者病史和基因信息的个性化治疗方案也逐渐成为可能。不过,AI技术发展也面临数据隐私和算法偏见等挑战,需要持续关注和解决。

示例2:深度缩写,要点列表

输入:

source_text: "气候变化已经成为全球关注的重大问题。全球变暖导致极端天气事件频发,如暴雨、干旱、飓风等,给人类社会和生态环境带来了严重影响。科学家呼吁各国政府采取行动,减少温室气体排放,推动可再生能源的发展。同时,普通民众也应该从日常生活做起,节约能源,减少碳足迹。只有全球合作,才能有效应对这一挑战,为子孙后代留下一个可持续发展的地球。" condense_level: "heavy" output_format: "bullet_points"

输出:

• 气候变化导致极端天气频发,影响严重 • 需要减少温室气体排放,发展可再生能源 • 个人应节约能源,减少碳足迹 • 需要全球合作应对气候变化挑战

示例3:总结模式

输入:

source_text: "某公司最近推出了一款全新的智能手机产品。这款手机配备了最新的处理器,性能比上一代提升了30%。同时,它的电池容量增加了,续航时间达到了两天。在摄像头方面,采用了三摄系统,支持夜景模式和专业级拍摄。操作系统也进行了全面升级,带来了更流畅的用户体验。市场反馈显示,消费者对这款产品反响热烈,上市首月销量突破了100万台。" condense_level: "summary"

输出:

某公司发布新款智能手机,性能提升30%,续航达两天,配备三摄系统和升级的操作系统。市场反响热烈,首月销量超100万台。

示例4:保留特定元素

输入:

source_text: "根据最新发布的《2023年中国电子商务发展报告》,全国网络零售额达到了13万亿元,同比增长8%。其中,实物商品网上零售额为10.8万亿元,占社会消费品零售总额的25%。报告指出,直播电商成为新的增长引擎,交易规模突破3万亿元。专家预计,2024年电商行业将继续保持稳定增长,年增长率预计在7-9%之间。" condense_level: "medium" preserve_elements: ["data"]

输出:

2023年全国网络零售额达13万亿元,同比增长8%。其中实物商品网上零售额10.8万亿元,占社会消费品零售总额25%。直播电商交易规模突破3万亿元,成为新增长引擎。预计2024年行业增速将保持在7-9%之间。

注意事项

  • 缩写会自动调用humanize_text,无需手动再去AI味

  • 缩写不应改变原文的核心意思

  • 深度缩写可能导致理解困难,建议提供context

  • 对于重要数据,建议使用preserve_elements参数明确保留

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:

  • 缩写程度: light 轻度缩写-保留大部分细节(70-80%) | medium 中度缩写-保留核心要点(40-60%) | heavy 深度缩写-仅保留核心信息(20-30%) | summary 总结模式-生成完整摘要(10-15%)

  • 输出格式: paragraph 段落形式 | bullet_points 要点列表形式 | numbered 编号列表形式

  • 保留元素: data 保留所有数据和统计 | quotes 保留重要引用 | examples 保留关键案例 | names 保留重要人名和组织名 | dates 保留重要时间

  • 概括角度: objective 客观概括 | subjective 带评价的概括

使用方式: 直接回复如 "缩写到要点列表" 或 "改为中度缩写"

与其他技能的关联

  • humanize_text: 缩写完成后自动调用此技能去除AI痕迹

  • expand_content: 相对技能,用于扩展内容

  • polish_text: 如果缩写后需要提升质量,可以组合使用

配置文件引用

  • intent_keywords: ["缩写", "摘要", "精简", "概括", "提炼", "简化"]

  • condense_rules: 在config/condense_rules.json中定义缩写规则库

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