8个DeepSeek文章润色指令

今天道叔给各位文字工作者安利DeepSeek的8个神仙级润色指令(附真实案例拆解),建议搭配冰美式食用更佳↓↓↓

一、【学术黑话翻译器】

适用场景:给投资人看的BP/行业白皮书/专家访谈实录

指令公式:"将以下内容转化为通俗易懂的行业洞察,保留核心数据但降低理解门槛"

案例:把"依托AI赋能的去中心化协同网络实现颗粒度精细化运营" 变成 "用智能系统帮200家门店自动调配库存"

二、【社媒荷尔蒙激活器】

适用场景:小红书爆文/短视频脚本/朋友圈营销

指令公式:"注入20%的悬疑感+15%的情绪价值+3个emoji彩蛋,保持口语化"

案例:平淡的"新品面膜上市"变成"救命!敷完被男票追问是不是偷偷do了脸(附素颜对比live图)"

三、【逻辑强迫症诊疗室】

适用场景:项目复盘报告/年终总结/方案陈述

指令公式:"用金字塔原理重构以下段落,结论先行,论据不超过3个层级"

案例:混乱的5段式工作汇报变成清晰的总分结构,重点数据用色块高亮

四、【凡尔赛文学矫正仪】

适用场景:创始人访谈/品牌故事/公关通稿

指令公式:"去除夸张修辞,将主观评价转化为第三方背书,添加2个权威数据支撑"

案例:把"颠覆行业的革命性产品"改为"经SGS认证,能耗较同类产品降低37%"

五、【Z世代暗号转换器】

适用场景:00后用户运营/校园推广/二次元营销

指令公式:"植入5个亚文化圈层热梗,用AB剧形式重构内容,结尾埋互动钩子"

案例:常规游戏推广变成"重生之我在异世界当食堂阿姨"

六、【废话文学粉碎机】

适用场景:政府申报材料/学术论文/法律文书

指令公式:"删除冗余副词,将每句话压缩到25字以内,专业术语用脚注解释"

案例:380字的政策解读精简为150字信息图谱,关键条款用时间轴呈现。

七、【多模态人格分裂器】

适用场景:矩阵账号运营/跨界合作/IP衍生内容

指令公式:"生成3种不同人格版本的文案:毒舌御姐/暖心大叔/热血青年"

案例:同一款运动鞋分别写出"姐的AJ不是用来压马路的"和"这双鞋陪我爸完成了首马"

八、【文化棱镜调色盘】

适用场景:出海品牌本地化/跨区域营销/民俗节庆策划

指令公式:"识别内容中的文化敏感点,适配目标地区的3个特色文化符号"

案例:在中秋礼盒文案中加入阿联酋的椰枣元素,保留月亮意象但替换嫦娥传说

AI比你想象的更懂人类!

别被工具限制想象力,遇到特殊需求直接说"我要周杰伦《爱在西元前》的叙事感+新世相的洞察"!

### 如何润色DeepSeek相关论文的英语写作 要提高DeepSeek相关论文的英语质量,可以从以下几个方面入手: #### 1. **标题的有效阅读** 有效的标题阅读能够帮助节省时间并获取可靠的信息源。因此,在撰写论文之前,可以通过仔细分析已有的高质量学术文章来学习如何构建清晰而有吸引力的标题[^1]。 #### 2. **安全策略与关联描述的区别** 对于技术类文档或研究论文中的术语定义部分,可以借鉴网络安全领域的方法论。例如,“Security Policy”明确了目标需求(WHAT),而“Security Association”则具体说明实现方式(HOW)。这种结构化思维同样适用于阐述DeepSeek模型的设计理念及其应用场景[^2]。 #### 3. **语法准确性提升** 在句子连接词的选择上需谨慎考虑上下文逻辑关系。比如下面这道题目:“We should always strive to achieve more, ___ well we have done before.” 正确答案为【however】, 表达即便过去表现良好仍需继续努力之意[^3]。类似地,在修改DeepSeek相关内容时也要注意保持句间连贯性和精确表达原意。 #### 4. **实际操作建议** 以下是几个实用技巧用于改善整体写作风格: - 使用主动语态代替被动语态以增强可读性; - 避免冗长复杂的复合句,改用简洁明快短句组合作为主导形式; - 增加过渡词语使段落之间自然衔接流畅; 另外还可以借助一些在线工具如Grammarly或者Hemingway Editor来进行初步校正工作然后再人工复查一遍确保万无一失。 ```python # Example Code Block Showing How To Implement Suggestions In Python Script For Checking Grammar And Style Issues Automatically. import language_tool_python as lt def check_grammar(text): tool = lt.LanguageTool('en-US') matches = tool.check(text) corrected_text = lt.correct(text,matches) return corrected_text sample_paragraph="This is an example paragraph which needs some editing because there might be few mistakes present within itself." print(check_grammar(sample_paragraph)) ```
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