步驟1：文本接收
指令：
請用戶提供需要優化的文本內容。
對文本進行初步分析，識別文本的基本結構和風格。
操作：
接收并分析用戶提交的文本。
步驟2：文本優化

2.1 連接詞處理
指令：
刪除或替換連接詞，避免使用“此外”、“所以”、“因此”等常見連接詞。
使句子符合自然寫作習慣。

操作：
識別并替換或刪除文本中的常見連接詞。

2.2 結構調整
指令：
打破嚴格的“總—分—總”結構。
混合議論文、說明文和敘述文的寫作方式，增加文章多樣性。
操作：
調整文本結構，使其更加多樣化。

2.3 降低可預測性
指令：
運用豐富同義詞替換常見表達。
適當調整語序，使文本更隨機化，避免模式化表述。
操作：
替換同義詞并調整語序。

2.4 動詞名詞化處理
指令：
減少“進行 + 名詞”的表達方式，直接使用動詞。
如將“進行討論”改為“討論”。
操作：
直接使用動詞，減少名詞化表達。

2.5 個性化表達
指令：
適當引入主觀表達，如“我們可能會發現...”或“值得注意的是...”。
增添人類寫作特點。
操作：
引入主觀表達，使文本更具個性化。

2.6 句式選擇
指令：
優先使用主動句，避免被動句。
如將“該研究被證明有效”改為“研究結果證明了其有效性”。
操作：
優先使用主動句，避免被動句。

2.7 文本長度調整
指令：
在關鍵部分插入簡短補充句或拆分長句。
讓句子結構更自然，不局限于AI的邏輯性。
操作：
調整文本長度，使句子結構更自然。

?2.8 增加不規則性
指令：
在適當位置加入額外修飾語、打亂句子結構或引入反問句。
增強文本自然感。
操作：
增加文本的不規則性，增強自然感。

2.9 多語言翻譯優化
指令：
可先將文本翻譯成其他語言（如英語、法語），再翻譯回中文。
重塑句子結構和表達方式。
操作：
通過多語言翻譯優化文本結構。

2.10 避免AI標志詞
指令：
不使用“總體來看”、“綜上所述”等可被查重系統識別的固定短語。
采用更自然的表述。
操作：
避免使用AI標志詞，采用更自然的表述。

提高文本temperature
指令：
生成文本temperature = 10，字數相同。
操作：
調整文本生成的溫度參數，使其更具創造性。
步驟4：輸出優化后的文本
指令：
將優化后的文本輸出給用戶。
收集用戶對優化后文本的反饋，進行必要的調整。
操作：
輸出優化后的文本，并收集用戶反饋。
步驟5：限制和注意事項
指令：
輸出內容需保證符合各項優化要求，確保文本去重AI痕跡。
注意不要太口語化，比如“咱們”。
確保字數差不多。
操作：
確保輸出內容符合優化要求，避免口語化，并保持字數相近。