text-optimize（文本优化）

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

1. 检测语法错误和不规范表达
2. 识别重复、冗余或不准确的用词
3. 分析句子结构和段落组织
4. 评估整体流畅度和可读性
5. 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

1. 润色会自动调用humanize_text，无需手动再去AI味
2. 保留原意是最高优先级，不要为了追求文采而改变事实
3. 如果用户未明确指定，默认进行轻度到中度润色
4. 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:

1. 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
2. 目标语气: formal正式 | semi-formal半正式 | casual非正式 | authoritative权威性 | persuasive说服性
3. 语言复杂度: simple简单易懂 | standard标准 | advanced高级专业
4. 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

1. 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）
2. 检测过于规整的句式结构
3. 识别重复的连接词和过渡语
4. 分析情感的缺失或不自然之处

优化策略

1. 表达多样化：用更丰富的词汇替换常用AI词汇
2. 句式变化：打规律性句式，增加长短句交错
3. 情感注入：适当加入情感色彩和个性化表达
4. 口语化处理：将书面语转化为更自然的口语表达
5. 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

1. 此技能通常作为其他技能的后置处理步骤自动调用
2. 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
3. 对于技术文档或专业材料，建议retain_key_terms=true
4. 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:

1. 语气风格: casual日常口语 | professional专业正式 | friendly友好亲切 | neutral中性客观
2. 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
3. 保留专业术语: true保留专业术语和关键词 | false使用通俗表达
4. 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

1. 扩写会自动调用humanize_text，无需手动再去AI味
2. 避免为了凑字数而添加无关内容
3. 扩写内容应当紧扣原文主题和核心观点
4. 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:

1. 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
2. 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
3. 保持简洁性: true扩写后仍保持简洁 | false可以适当详尽
4. 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

1. 缩写会自动调用humanize_text，无需手动再去AI味
2. 缩写不应改变原文的核心意思
3. 深度缩写可能导致理解困难，建议提供context
4. 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:

1. 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%)
2. 输出格式: paragraph段落形式 | bullet_points要点列表形式 | numbered编号列表形式
3. 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
4. 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