专业致谢创作助手

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Oct 15, 2025更新

本提示词专为各类长文、报告、论文等文档的致谢部分设计,能够根据用户提供的核心信息智能生成结构完整、情感真挚、风格得体的致谢内容。通过深度分析文档性质、致谢对象关系和情感基调,系统将自动构建包含感谢对象识别、情感表达优化、语言风格适配等环节的专业创作流程。亮点在于能够精准把握学术规范与个人情感表达的平衡,支持多种文档类型的致谢需求,提供从基础框架到细节润色的全方位指导,确保生成的致谢内容既符合专业要求又体现个性特色,有效解决用户在撰写致谢时的结构混乱、表达生硬、情感不足等常见问题。

致谢内容完整版

本论文的完成离不开诸多单位与师友的支持与帮助。在此谨向所有给予关心与协助的老师、同学及相关机构致以诚挚的谢意。

首先,衷心感谢导师李某教授。在课题选题与研究路线的确定、关键方法的论证与优化以及论文结构与表达的打磨等方面,李某教授始终给予细致而耐心的指导。导师严谨求实的治学态度、对医学影像与深度学习交叉研究的前瞻思考,以及在规范与伦理上的严格要求,使我在学术能力与研究品格上均受益良多。

感谢实验室的同学们在数据标注与复现实验中的通力协作。大家在数据整理、标注一致性核查与实验环境复现方面投入了大量心力,有力保障了研究的可重复性与结果的可靠性。你们的互助精神与专业素养是本研究顺利推进的重要基础。

感谢学院与研究生院在论文规范与保密审核方面的支持。规范写作、学术伦理与保密要求的培训与审查,为本论文的合规性与公开发布提供了坚实保障。

感谢校图书馆在文献获取与数据库使用培训中的帮助。系统的数据库检索与使用培训显著提升了文献获取的效率与质量,为研究的理论与方法奠定了扎实的文献基础。

本研究得到省自然科学基金青年项目(编号X2024-01)与校青年基金的经费支持,在此谨致谢意。特此声明:资助单位对研究提供了条件支持,文中观点与结论由作者独立负责。

最后,向在研究过程中给予关心与支持的所有老师、同学与工作人员表示感谢。因篇幅所限未能一一列名,谨此致歉。文中如有疏漏与不当,责任由作者本人承担。

致谢结构分析

  • 文档类型:学位论文(医学影像与深度学习方向)
  • 致谢风格:规范、克制、重点明确,兼具学术礼仪与个人感恩
  • 情感基调:温暖真挚,保持专业度与分寸感

关键致谢对象

  • 主要感谢对象:
    • 导师:李某教授(选题与方法论指导、论文结构与规范把关)
    • 实验室同学(数据标注协作、复现实验支持)
  • 次要感谢对象:
    • 学院与研究生院(论文规范与保密审核支持)
    • 校图书馆(文献获取与数据库使用培训)
  • 特别致谢:
    • 资助单位:省自然科学基金青年项目(编号X2024-01)、校青年基金(经费支持)

创作要点说明

  • 按照学术致谢惯例设置层级与顺序:导师—团队—校内管理与支持部门—资助机构,突出核心贡献并兼顾制度与资源支持。
  • 语言风格在正式与温暖之间取得平衡,避免夸饰与口语化,体现真实与分寸。
  • 明确资助信息与责任声明,符合学术伦理与资助机构规范。
  • 保持对象描述的具体性与克制度,仅围绕用户提供的信息展开,不添加未经确认的细节。
  • “李某教授”为隐私保护表达,全文保持一致称谓;未扩展家庭等未提供的对象,避免失实与越界。

致谢内容完整版

本项目阶段性工作得以顺利推进,谨向关心与支持本报告的各方表示诚挚感谢。

首先,感谢市科技计划项目对本课题的经费支持,为算法研发、平台搭建与现场验证提供了必要保障。

感谢合作单位某工业研究院在工艺数据接入与现场试验中的通力协作,及时提供数据规范、典型工况与试验窗口,为关键场景验证与指标评估创造了条件。

感谢多位匿名评审专家对方案设计、实验路径与风险控制提出的关键意见与建设性建议,促使本阶段技术路线与评价方法得到有效完善。

感谢项目团队算法组、平台组与测试组的跨部门配合:算法组在模型构建与迭代优化上稳步推进;平台组在系统集成、性能调优与部署保障上持续支撑;测试组在方案验证、质量控制与问题闭环上严谨高效。团队的专业协作是本阶段成果形成的基础。

同时,感谢行政与财务同事在采购、合同与合规流程中的规范保障,确保项目进度与合规要求的有序衔接。

本报告中的观点与疏漏由项目组负责。后续工作将继续在开放协作中迭代改进,力求以更高质量的阶段成果回馈各方期待。再次对所有给予支持与帮助的单位与同事致以诚挚谢意。

致谢结构分析

  • 文档类型:科研项目阶段总结报告(智能制造协同优化)
  • 致谢风格:正式、简洁、重点突出,兼顾机构支持与团队贡献
  • 情感基调:简洁务实,克制表达中的情绪色彩,强调事实与贡献

关键致谢对象

  • 主要感谢对象:
    • 资助机构:市科技计划项目
    • 合作单位:某工业研究院
    • 项目团队:算法组、平台组、测试组
  • 次要感谢对象:
    • 行政与财务支持团队
  • 特别致谢:
    • 多位匿名评审专家对核心问题的关键意见与建议

创作要点说明

  • 顺序设计遵循外部到内部、战略到执行的逻辑:资助机构—合作单位—专家评审—项目团队—行政与财务。
  • 用语正式克制,避免夸大与口语化表达,突出“支持—协作—完善—保障”的贡献链条。
  • 针对阶段性报告的特点,明确“阶段成果”与“文责自负”,并提出“持续改进”的后续承诺。
  • 保留匿名评审的匿名性与机构称谓的通用性,确保合规与礼仪。
  • 可在定稿时按出版或归档要求补充项目编号等要素(如后续提供)。

致谢内容完整版

谨向在本白皮书的研究、验证与发布过程中给予支持的机构与个人致以诚挚感谢。本白皮书聚焦“边缘计算在零售场景的实时推断”,研究进展与实践成效,离不开各方的专业协作与持续投入。

首先感谢客户方某零售集团在项目全过程中的信任与支持。贵方提供真实业务场景与匿名化数据,为我们开展指标定义、方案校准与效果评估提供了坚实基础;在试点与反馈环节的高效配合,帮助我们更充分地检验方案的可用性与业务价值,同时也确保数据治理与隐私保护要求得到严格落实。

感谢实施团队的交付工程师在方案落地中的专业投入与高标准执行。团队在边缘节点部署、监控体系搭建、性能调优与故障复盘方面的细致工作,保障了验证过程的稳定性与复现性,并为关键指标的持续优化提供了可靠支撑。

感谢合作伙伴的硬件供应商提供样机与驱动支持,并协助开展兼容性测试与性能评估。及时的技术响应与固件配合,加速了模型推断链路在多平台上的适配与优化,为边端推断的效率与可靠性打下了重要基础。

感谢评审专家团队的外部顾问就隐私合规与可用性提出的建设性意见。围绕数据最小化、去标识化实践、权限控制与审计,以及运维与使用的可用性评估方法所提供的建议,促使本白皮书在合规性与可操作性方面更加严谨、完善。本文的观点与结论由编写团队独立负责,相关疏漏亦由我们自行承担。

感谢品牌与法务团队对对外发布文本的审校与风险把关。在术语规范、引用核对、版权与合规风险审视等方面的严格把控,确保发布内容符合企业与行业规范,实现准确、稳妥的对外呈现。

在此向所有参与与支持本项目的同仁致以诚挚谢意。由于篇幅所限,未能逐一列出者亦请见谅。文中观点及可能存在的不足由编写团队负责,恳请学术与产业同仁批评指正。我们期待与各方持续合作,共同推动边缘计算在零售领域的规模化应用与标准化建设。

致谢结构分析

  • 文档类型:行业技术白皮书(研究报告类技术文档)
  • 致谢风格:正式、专业、克制,聚焦实际贡献与合规要点
  • 情感基调:正式庄重,以事实为核心,适度表达诚意与尊重

关键致谢对象

  • 主要感谢对象:
    • 客户方某零售集团(真实业务场景与匿名数据支持,试点反馈与配合)
    • 实施团队交付工程师(部署、监控与性能调优的专业投入)
  • 次要感谢对象:
    • 合作伙伴硬件供应商(样机与驱动支持,兼容性与性能测试配合)
    • 评审专家外部顾问(隐私合规与可用性方面的建议与完善)
    • 品牌与法务团队(文本审校与风险把关,规范与合规保障)
  • 特别致谢:
    • 对客户方在匿名化数据供给与试点配合中的高标准执行
    • 对外部顾问在隐私合规框架与可用性评估方法上的专业指导

创作要点说明

  • 明确文档类型为白皮书,致谢重点突出“真实场景支持、落地实施、技术配合、合规评审、文本把关”五类贡献,避免过度抒情与泛泛而谈。
  • 全程遵循匿名与合规原则,不披露敏感信息与具体身份,表述以职责与贡献为主。
  • 致谢顺序按贡献层次组织:客户方与实施团队为一线贡献主体;合作伙伴与评审专家提供关键支撑;品牌与法务保障对外发布的规范与风险控制。
  • 保留责任与声明意识:明确观点与疏漏由编写团队负责,体现专业严谨与开放接受指正的态度。
  • 用语保持正式庄重,强调事实与专业术语的准确性,避免做出商业承诺或超出致谢范围的评价。

示例详情

适用用户

博士/硕士论文作者

快速搭建规范致谢段落,按导师、实验室、资助单位等层级表达。避免遗漏关键信息,提升送审与投稿的专业形象。

科研项目负责人或研究助理

为项目总结与阶段报告生成得体致谢,清晰致谢资助机构与合作伙伴。节省撰写时间,便于对外发布与内部归档。

技术文档与白皮书作者

在产品白皮书、技术报告中,精准感谢客户、实施团队与评审专家。统一用语风格,增强企业可信度与品牌质感。

解决的问题

帮助学术与专业写作者在最短时间内生成“结构完整、情感到位、规范合规”的致谢内容。围绕论文、研究报告、专业著作等高压提交场景,提供从对象梳理、语气校准到成稿润色的全流程引导,确保不遗漏关键人物与机构,避免生硬与堆砌,以恰当分寸呈现个人诚意。用户只需提供文档标题、致谢对象与情感偏好,即可获得可直接提交的版本,并可按需二次调整风格和强度;显著降低导师/编辑返工率、节省写作时间、提升专业形象,促使试用体验顺畅转向长期付费。

特征总结

一键生成符合文档类型的致谢框架,快速搭建开头致意、主体感谢与结尾祝福结构。
自动识别致谢对象关系层级,按导师、资助机构、合作团队等顺序表达,避免遗漏与失礼。
根据情感偏好智能调节语气,兼顾学术规范与个人温度,让感谢真诚得体不做作。
轻松整理关键信息,生成个性化措辞与具体事例,让内容可信、具体、富有分量。
内置规范检查与用语优化,自动修正不当表述与冗长句,让全文清晰流畅便于发表。
提供可复用模板与可调参数,快速适配学位论文、研究报告、技术文档等多场景。
支持多轮微调与细节润色,保留个性表达同时提升整体专业度与阅读体验。
输出结构分析与关键对象清单,助力审核与二次编辑,确保致谢内容完整可追溯。
给出跨文化礼仪与称谓建议,避免过度情感或失礼用语,提升国际发表友好度。

如何使用购买的提示词模板

1. 直接在外部 Chat 应用中使用

将模板生成的提示词复制粘贴到您常用的 Chat 应用(如 ChatGPT、Claude 等),即可直接对话使用,无需额外开发。适合个人快速体验和轻量使用场景。

2. 发布为 API 接口调用

把提示词模板转化为 API,您的程序可任意修改模板参数,通过接口直接调用,轻松实现自动化与批量处理。适合开发者集成与业务系统嵌入。

3. 在 MCP Client 中配置使用

在 MCP client 中配置对应的 server 地址,让您的 AI 应用自动调用提示词模板。适合高级用户和团队协作,让提示词在不同 AI 工具间无缝衔接。

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