专业英文文章润色提示词

阅读完整篇文章之后需要花费大量时间总结和梳理文章内容，而大模型可以结合有效的提示词，迅速总结概括文档，从而节省时间。[heading3]论文总结提示词[content]GLM-4-Plus结合良好的提示词能够帮助学生快速总结论文内容，提高论文梳理的效率。[heading4]总结示例[content]论文内容总结结果示例：[heading3]论文内容翻译[content]学生在阅读文献时，由于语言差异，常常需要依赖翻译工具。然而，而且现在市面上的翻译软件由于字数限制不能直接对整篇文章进行处理，大模型可以弥补这一不足，帮你更快更好地理解原文，让你高效掌握论文核心内容。[heading4]论文内容翻译提示词[content]GLM结合良好的提示词能够帮助学生快速翻译论文内容，提高论文阅读效率。[heading4]翻译示例[content]翻译结果示例：[heading3]论文内容扩写润色[content]我们可以继续将论文内容转化为社交媒体的科普内容，将复杂学术知识普及化。这不仅仅是简单的翻译，而是需要将那些充满术语和专业词汇的学术语言，转换成普通大众能够轻松理解、并且感兴趣的表达方式。[heading4]论文总结内容润色提示词[content]精心设计的润色提示词可以根据特定场景进行调整，以便生成与特定平台风格相匹配的多样化润色结果。这里是针对小红书的使用场景，调整提示词以匹配其特有的口语化、轻松愉快的氛围，从而将论文中的结论部分润色成适合在小红书上分享的生活化内容。[heading4]润色示例（小红书科普）[content]通过精心设计的润色提示词，我们能够确定不同的润色风格，从而生成多样化的润色结果。在这里，我们将论文中的结论部分稍加润色，使之更易于在小红书上分享，转化为贴近生活的帖子，让复杂的学术知识以通俗易懂的方式呈现，吸引更多普通大众的关注和兴趣。论文中结果部分：润色后结果展示：

优化和润色提示词（Prompt）对于提高文生图、对话等AI模型的输出质量非常重要。以下是一些可以尝试的方法：1.明确具体的描述使用更具体、细节的词语和短语来描述你想要表达的内容，而不是过于笼统的词语。这样AI更容易准确理解你的需求。1.添加视觉参考在Prompt中插入相关的图片参考，这可以显著提高AI理解你的意图和细节要求的能力。1.注意语气和情感根据需求，用合适的形容词、语气词等调整Prompt的整体语气和情感色彩，让AI能生成出期望的语境和情绪。1.优化关键词组合尝试不同的关键词搭配和语序，找到最有针对性、最准确表达需求的Prompt描述方式。1.增加约束条件为避免AI产生意料之外的输出，可以在Prompt中添加限制性条件，如分辨率、比例等。1.分步骤构建Prompt将复杂的需求拆解为逐步的子Prompt，引导AI先生成基本结构，再逐步添加细节和完善。1.参考优秀案例研究AI社区流行的、被证明有效的Prompt范例，借鉴其中的写作技巧和模式。1.反复试验、迭代优化通过多次尝试不同的Prompt写法，并根据输出效果反馈持续优化完善，直至达到理想结果。总之，编写高质量Prompt需要不断实践、总结经验，熟悉AI模型的能力边界。保持开放的思维尝试创新的描述方式也很有帮助。内容由AI大模型生成，请仔细甄别。

为了有效地完成文章润色任务，我们首先需要构建一个数据库，这个数据库应包含数据结构，以支持润色风格的一致性和准确性。我在这里设计了一个包含四个关键字段的数据库：1.润色风格的名称：为每种润色风格定义一个明确的名称，便于快速识别和引用。2.风格的描述：提供每种风格的详细描述，阐明其特点和应用场景。3.适用的文章类型：指明每种风格最适合应用在哪种类型的文章上，确保风格的正确使用。4.风格示例：提供实际的文本样本，展示风格的具体应用，这有助于直观理解。在这些字段中，前三者是功能性字段，它们为数据库提供了必要的信息框架。而风格示例将作为模型的一个“提示”（shot），帮助模型更准确地把握我们所描述的润色风格应该是什么样子。[heading5]5.2.2.2文章风格提取部分[heading6]A.文章风格提取[heading6]B.风格存库[content]存库的SQL需要搭配数据库插件使用。[heading5]5.2.2.3文章润色部分[content]文章润色部分的内容可以做成Bot形式，不一定要做一个工作流，因为它也属于一种需要多轮迭代的工作。如果你计划做成Bot形式，那么风格抽取的SQL将会被替代成自然语言，请自行安排。[heading6]A.文章风格抽取[heading6]B.文章润色[content]系统级提示词用户指令提示词增强