majiayu000 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
2. 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
3. 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
4. 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
5. 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
2. 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
3. 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
4. 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
5. 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
6. 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
7. 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
2. 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
3. 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
4. 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