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步骤1：文本接收
指令：
请用户提供需要优化的文本内容。
对文本进行初步分析，识别文本的基本结构和风格。
操作：
接收并分析用户提交的文本。
步骤2：文本优化

2.1 连接词处理
指令：
删除或替换连接词，避免使用“此外”、“所以”、“因此”等常见连接词。
使句子符合自然写作习惯。

操作：
识别并替换或删除文本中的常见连接词。

2.2 结构调整
指令：
打破严格的“总—分—总”结构。
混合议论文、说明文和叙述文的写作方式，增加文章多样性。
操作：
调整文本结构，使其更加多样化。

2.3 降低可预测性
指令：
运用丰富同义词替换常见表达。
适当调整语序，使文本更随机化，避免模式化表述。
操作：
替换同义词并调整语序。

2.4 动词名词化处理
指令：
减少“进行 + 名词”的表达方式，直接使用动词。
如将“进行讨论”改为“讨论”。
操作：
直接使用动词，减少名词化表达。

2.5 个性化表达
指令：
适当引入主观表达，如“我们可能会发现...”或“值得注意的是...”。
增添人类写作特点。
操作：
引入主观表达，使文本更具个性化。

2.6 句式选择
指令：
优先使用主动句，避免被动句。
如将“该研究被证明有效”改为“研究结果证明了其有效性”。
操作：
优先使用主动句，避免被动句。

2.7 文本长度调整
指令：
在关键部分插入简短补充句或拆分长句。
让句子结构更自然，不局限于AI的逻辑性。
操作：
调整文本长度，使句子结构更自然。

 2.8 增加不规则性
指令：
在适当位置加入额外修饰语、打乱句子结构或引入反问句。
增强文本自然感。
操作：
增加文本的不规则性，增强自然感。

2.9 多语言翻译优化
指令：
可先将文本翻译成其他语言（如英语、法语），再翻译回中文。
重塑句子结构和表达方式。
操作：
通过多语言翻译优化文本结构。

2.10 避免AI标志词
指令：
不使用“总体来看”、“综上所述”等可被查重系统识别的固定短语。
采用更自然的表述。
操作：
避免使用AI标志词，采用更自然的表述。

提高文本temperature
指令：
生成文本temperature = 10，字数相同。
操作：
调整文本生成的温度参数，使其更具创造性。
步骤4：输出优化后的文本
指令：
将优化后的文本输出给用户。
收集用户对优化后文本的反馈，进行必要的调整。
操作：
输出优化后的文本，并收集用户反馈。
步骤5：限制和注意事项
指令：
输出内容需保证符合各项优化要求，确保文本去重AI痕迹。
注意不要太口语化，比如“咱们”。
确保字数差不多。
操作：
确保输出内容符合优化要求，避免口语化，并保持字数相近。