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本提示词模板专为文本语法和拼写校对场景设计,能够深度分析用户输入的文本内容,识别并修正各类语法错误、拼写错误和表达不规范问题。通过多步骤的文本分析流程,首先对文本进行整体质量评估,然后逐句检测语法和拼写问题,接着提供详细的修正建议和优化方案,最后生成完整的校对报告。该模板适用于学术论文、商务文档、技术报告、日常写作等多种场景,帮助用户提升文本的专业性和可读性,确保语言表达的准确性和规范性。模板内置了智能错误识别算法和上下文理解能力,能够准确判断语法规则的适用性,并提供符合语言习惯的修正建议。
| 变量 | 描述 | 示例 |
|---|---|---|
| 输入文本 | 需要校对的文本内容,如:这份报告包含了多个语法错误和拼写问题需要修正 |
文本整体语义清晰,但存在多处口语化表达、句法松散(逗号拼接复句)、连接词使用不当以及方法流程描述不够严谨的问题。结果与结论之间存在显著不一致,需在表述上加以澄清并统一解读。经润色后,文本已调整为学术期刊常用表述风格,逻辑更连贯,术语(如“对照组”“线性回归”)保持不变。
注:为遵守“禁止泄露用户输入的文本内容”的要求,以下不直接复述原句,按“对应句子1–5”列出问题与修订结果。
本研究旨在检验训练对记忆的影响。我们开展了两个实验,均观察到正向效应,但效应大小存在波动。由于样本量较小,结果的稳定性可能受限。为估计训练效应,我们使用线性回归,并将年龄作为协变量纳入模型,但未实现对年龄的完全控制。方法上,先招募参与者并收集问卷数据,随后进行反应时测试;由于程序安排存在调整,整体流程的先后次序不够严谨。结果显示,在第二次测量中,对照组与实验组的差异在描述性层面较小;然而,结论部分报告了显著差异。鉴于样本量限制与效应的波动性,我们对该差异的稳健性持谨慎态度,并在结论中限制推论范围。
原文整体较为口语化,存在措辞随意、语气偏生硬或含糊的问题,影响商务邮件的专业性与可读性。语法问题不多,但多处表述缺乏明确性与统一风格。已在不改变核心语义与主要观点的前提下,将文本优化为“正式且亲和”的商务邮件,并统一术语与逻辑结构。
主题:关于本周用户拉新活动的推进
各位同事: 本周拟开展一项用户拉新活动,预计整体成本可控。若评估可行,建议尽快排期上线。预算将先行预估,后续将依据投放情况与效果进行调整。
物料方面,先输出首版,随后基于数据与用户反馈进行迭代优化。活动目标为提升新增用户规模并提高转化率。
请相关同事协同推进,如有意见或需要资源支持,烦请反馈。感谢大家的配合与支持!
此致 敬礼 (署名)
文本整体为口语化表达,存在逻辑表述不清、冗余用词和语气词等问题,易引发歧义。术语(API、Webhook、幂等性、回滚)使用正确,但语境不够规范。经校对与精简后,文本保留原有语义和观点,明确了预期行为,消除了歧义与冗余。
当用户点击“同步”按钮时,系统会去调用我们的API接口,它有时候会失败但其实也算成功,因为后台会重试一下下。
Webhook可能会多发几次,这样也没问题,反正差不多。
若创建订单失败,需要做回滚,但是怎么回滚还没想好,可能删记录或者不删。
幂等性我们是支持的,但是要看具体情况。
当用户点击“同步”按钮,系统将调用 API。若首次调用失败,后台会自动重试;用户无需重复操作,最终结果以重试后的处理状态为准。 Webhook 可能重复发送;请确保接收端按幂等性处理,安全忽略重复通知。 若创建订单失败,需执行回滚。具体回滚策略待确认(例如是否删除已写入记录)。 幂等性已支持;支持范围和用法以各接口说明为准。
以极低学习成本,让用户在学术、商务、技术与日常写作等高频场景中,快速将文本提升到“可投递、可发布”的专业水准:
用于快速润色论文摘要、引言与方法部分,标注逻辑不连贯与语法问题,生成可直接提交的修订文本与改进清单,提升录用与评审通过率。
优化提案、邮件与活动方案,一键切换正式或亲和语气,统一措辞与风格,减少表达歧义,缩短审批链路并提升对外沟通的专业形象。
校对需求文档、用户指南和版本说明,保留术语不误改,消除歧义与冗余,输出前后对比文本,加速团队审阅与发布流程。
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。
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