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This skill should be used when the user asks to optimize, polish, or improve text content. It provides text optimization capabilities including polishing, humanization (removing AI tone), content expansion, and content condensation. Automatically removes AI patterns after processing.
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古诗词视频创作工作流。将古诗词原文转化为完整视频作品（分镜脚本+参考板+旁白+合成）。触发词：古诗词视频、生成视频、做分镜、写旁白、诗词赏析视频。协调调用 Seedream(图片)、Seedance(视频)、MiniMax-TTS(语音)、FFmpeg(合成) 完成全流程。
FFmpeg video/audio processing toolkit. Provides standardized operations for format conversion, resolution modification, subtitle burning, video/audio concatenation, speed adjustment, audio extraction, and volume normalization. Use this skill when the user needs to edit, convert, merge, or process video/audio files with FFmpeg.
Text-to-speech synthesis using MiniMax speech models (speech-2.8-hd/turbo). Supports configurable voice, speed, pitch, emotion, pronunciation dictionary, and multiple audio formats. Use this skill when the user wants to generate audio, synthesize speech, create narration, or convert text to voice using MiniMax TTS API.
基于 SOC 职业分类
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| name | text-optimize |
| description | This skill should be used when the user asks to optimize, polish, or improve text content. It provides text optimization capabilities including polishing, humanization (removing AI tone), content expansion, and content condensation. Automatically removes AI patterns after processing. |
| version | 1.0.0 |
触发命令: /optimize
触发关键词: 润色、优化、改进、提升、扩写、缩写、去AI味、人性化
文本优化技能套件,整合了文本润色、去AI味处理、内容扩写、内容缩写四大功能。提供全方位的文本质量提升和长度调整服务。
优化文本的表达质量，改善语言流畅度、准确性和可读性，使内容更加专业和优雅。润色完成后会自动调用humanize_text去除AI痕迹。
source_text (string): 需要润色的原文focus_areas (string[]): 润色重点领域（可多选）
grammar - 语法修正vocabulary - 词汇优化structure - 结构调整flow - 流畅度提升clarity - 表达清晰化tone_consistency - 语气一致性target_tone (string): 目标语气
formal - 正式semi-formal - 半正式（推荐）casual - 非正式authoritative - 权威性persuasive - 说服性retain_original_structure (boolean): 是否保留原有结构
true - 不调整段落和句子结构false - 可优化结构（推荐）language_level (string): 语言复杂度
simple - 简单易懂standard - 标准（推荐）advanced - 高级专业润色后的文本，表达更加流畅、准确和专业。自动调用humanize_text去除AI痕迹。
当用户输入包含完整的source_text且未指定其他参数时，直接使用默认参数执行，无需交互。
我将为您润色这段文本，请确认以下要求：
1. 润色重点（可多选，可选）：
[1] 语法修正
[2] 词汇优化
[3] 结构调整
[4] 流畅度提升
[5] 表达清晰化
[6] 语气一致性
2. 目标语气（可选）：
[1] 正式
[2] 半正式（推荐）
[3] 非正式
[4] 权威性
[5] 说服性
3. 语言复杂度（可选）：
[1] 简单易懂
[2] 标准（推荐）
[3] 高级专业
4. 是否保留原有结构（可选）：
[1] 保留原有段落和句子结构
[2] 可优化结构（推荐）
您可以：
- 一次性回复所有选择（如：1,2,4,2）
- 回复部分参数，我再确认是否需要补充
- 回复"生成"或"好的"，使用推荐设置执行（推荐：重点修正语法、词汇优化、流畅度提升、表达清晰化，半正式语气，标准语言复杂度，可优化结构）
- 如果你有其他想法，可在回复的时候一并描述告知
请回复：
输入：
source_text: "这个产品它有很多好的功能，能够帮助用户提高工作的效率。但是有时候它会有些问题，需要进一步改进。"
focus_areas: ["grammar", "vocabulary", "flow"]
输出：
这款产品拥有众多实用功能，可有效提升用户的工作效率。不过，目前仍存在一些需要改进的地方。
输入：
source_text: "我们做这个研究是因为想看看这个方法到底好不好用。"
target_tone: "formal"
language_level: "advanced"
输出：
本研究旨在评估该方法的实际效能与适用性。
输入：
source_text: "首先，我们需要准备材料。然后，按照说明进行操作。最后，检查结果是否正确。"
focus_areas: ["vocabulary", "clarity"]
retain_original_structure: true
输出：
首先，我们需要准备相关材料。接着，严格按照说明书进行操作。最后，验证结果是否正确。
在生成内容后,如果对当前结果不满意,可以尝试调整以下参数:
💡 参数调整选项:
grammar语法修正 | vocabulary词汇优化 | structure结构调整 | flow流畅度提升 | clarity表达清晰化 | tone_consistency语气一致性formal正式 | semi-formal半正式 | casual非正式 | authoritative权威性 | persuasive说服性simple简单易懂 | standard标准 | advanced高级专业true保留原有段落和句子结构 | false可优化结构使用方式: 直接回复如 "重点调整词汇和流畅度" 或 "改成正式语气"
去除文本中的AI生成痕迹，使内容更加自然、人性化。这是内容助手系统的基础技能，其他技能在执行完成后会自动调用此技能进行最终处理。
source_text (string): 需要去AI味的原文tone (string): 目标语气风格
casual - 日常口语（推荐用于社交媒体、聊天）professional - 专业正式（推荐用于工作报告、商务邮件）friendly - 友好亲切（推荐用于客户沟通、团队交流）neutral - 中性客观（推荐用于说明文档、技术材料）audience (string): 目标受众
general - 普通大众professional - 专业人士academic - 学术界youth - 年轻群体business - 商务人士retain_key_terms (boolean): 是否保留关键术语和专业词汇
true - 保留原文中的专业术语和关键词false - 尽量使用通俗表达humanization_level (string): 去AI化程度
light - 轻度调整，保留原有结构medium - 中度调整，优化表达方式deep - 深度调整，完全重构表达返回去AI化后的自然文本，保持原意但表达更人性化。
当用户输入包含完整的source_text且未指定其他参数时，直接使用默认参数（tone=auto, audience=general, retain_key_terms=true, humanization_level=medium）执行，无需交互。
我将为您去除这段文本的AI味，请确认以下要求：
1. 语气风格（可选）：
[1] 日常口语 - 社交媒体、聊天场景
[2] 专业正式 - 工作报告、商务邮件
[3] 友好亲切 - 客户沟通、团队交流
[4] 中性客观 - 说明文档、技术材料
2. 目标受众（可选）：
[1] 普通大众
[2] 专业人士
[3] 学术界
[4] 年轻群体
[5] 商务人士
3. 是否保留专业术语（可选）：
[1] 保留专业术语和关键词
[2] 使用通俗表达
4. 去AI化程度（可选）：
[1] 轻度调整 - 保留原有结构
[2] 中度调整 - 优化表达方式（推荐）
[3] 深度调整 - 完全重构表达
您可以：
- 一次性回复所有选择（如：1,2,1,2）
- 回复部分参数，我再确认是否需要补充
- 回复"生成"或"好的"，使用推荐设置执行（推荐：根据内容自动判断语气，普通大众受众，保留专业术语，中度调整）
- 如果你有其他想法，可在回复的时候一并描述告知
请回复：
输入：
source_text: "综上所述，人工智能技术的发展为我们的生活带来了诸多便利。值得注意的是，在享受便利的同时，我们也应该关注隐私保护问题。"
humanization_level: "light"
输出：
总的来说，AI技术的发展给生活带来了很多方便。不过享受这些便利时，我们也要注意保护隐私。
输入：
source_text: "此外，该方案的实施将显著提升工作效率，同时降低运营成本。不仅如此，它还能促进团队协作。"
tone: "casual"
humanization_level: "deep"
输出：
这方案一上，效率直接起飞，成本还能省不少。而且大家配合起来也更顺畅了。
输入：
source_text: "云计算架构采用微服务设计模式，能够实现服务的弹性伸缩和高可用性。"
tone: "professional"
audience: "professional"
retain_key_terms: true
输出：
我们的云架构用了微服务的设计，这样服务可以根据需要灵活扩展，而且稳定性也不错。
在生成内容后,如果对当前结果不满意,可以尝试调整以下参数:
💡 参数调整选项:
casual日常口语 | professional专业正式 | friendly友好亲切 | neutral中性客观general普通大众 | professional专业人士 | academic学术界 | youth年轻群体 | business商务人士true保留专业术语和关键词 | false使用通俗表达light轻度调整-保留原有结构 | medium中度调整-优化表达方式 | deep深度调整-完全重构表达使用方式: 直接回复如 "改成专业正式语气" 或 "加大去AI化程度"
在保持原意的基础上，对文本进行扩充和细化，增加细节、案例、解释或背景信息，使内容更加丰富和完整。扩写完成后会自动调用humanize_text去除AI痕迹。
source_text (string): 需要扩写的原文expansion_direction (string[]): 扩写方向（可多选）
detail - 增加细节描述example - 添加案例和举例explanation - 添加解释说明background - 增加背景信息implication - 延伸影响和意义perspective - 多角度分析data - 添加数据和统计target_length (string): 目标长度
short - 短幅扩写（1.5-2倍）medium - 中等扩写（2-3倍，推荐）long - 长幅扩写（3-5倍）free - 根据内容需要自由扩展（推荐）maintain_conciseness (boolean): 保持简洁性
true - 扩写后仍保持简洁，避免冗余false - 可以适当详尽audience_adjustment (string): 受众调整
same - 保持原有受众定位general - 改为普通大众expert - 改为专业读者creative_approach (string): 创意方式
linear - 线性扩展，按原文逻辑展开branching - 分支扩展，增加相关话题layered - 分层扩展，深入和浅出结合扩写后的丰富内容，保持原意但更加详实完整。自动调用humanize_text去除AI痕迹。
当用户输入包含完整的source_text且未指定其他参数时，直接使用默认参数执行（增加细节和解释，自由扩展，保持简洁，线性扩展）。
我将为您扩写这段内容，请确认以下要求：
1. 扩写方向（可多选，可选）：
[1] 增加细节描述
[2] 添加案例和举例
[3] 添加解释说明
[4] 增加背景信息
[5] 延伸影响和意义
[6] 多角度分析
[7] 添加数据和统计
2. 目标长度（可选）：
[1] 短幅扩写（1.5-2倍）
[2] 中等扩写（2-3倍）
[3] 长幅扩写（3-5倍）
[4] 根据内容需要自由扩展（推荐）
3. 保持简洁性（可选）：
[1] 扩写后仍保持简洁，避免冗余（推荐）
[2] 可以适当详尽
4. 受众调整（可选）：
[1] 保持原有受众定位
[2] 改为普通大众
[3] 改为专业读者
5. 创意方式（可选）：
[1] 线性扩展，按原文逻辑展开（推荐）
[2] 分支扩展，增加相关话题
[3] 分层扩展，深入和浅出结合
您可以：
- 一次性回复所有选择（如：1,2,1,1,1）
- 回复部分参数，我再确认是否需要补充
- 回复"生成"或"好的"，使用推荐设置执行（推荐：增加细节描述和解释说明，自由扩展，保持简洁，线性扩展）
- 如果你有其他想法，可在回复的时候一并描述告知
请回复：
输入：
source_text: "健康饮食很重要。"
expansion_direction: ["detail", "explanation"]
输出：
健康饮食对维持良好的身体状态至关重要。均衡的营养摄入不仅能够提供日常所需的能量，还能增强免疫系统，降低患病风险。具体而言，多摄入蔬菜水果、优质蛋白质和全谷物，同时控制糖分和饱和脂肪的摄入，是建立健康饮食习惯的基础。
输入：
source_text: "人工智能正在改变各行各业。"
expansion_direction: ["example", "background"]
输出：
人工智能技术正以前所未有的速度渗透到各个行业，带来革命性的变化。在医疗领域，AI辅助诊断系统能够帮助医生快速识别疾病；在制造业，智能机器人实现了生产线的自动化；在金融行业，算法交易和风险评估系统提升了决策效率。自20世纪50年代AI概念提出以来，经过几十年的技术积累和算力提升，如今AI已经从实验室走向实际应用，成为推动社会进步的重要力量。
输入：
source_text: "远程办公的普及带来了新的挑战。"
expansion_direction: ["perspective", "implication"]
creative_approach: "layered"
输出：
远程办公的普及虽然带来了灵活性，但也随之产生了一系列需要面对的新挑战。从企业管理的角度来看，如何有效监督和评估员工绩效成为难题；从员工的角度看，工作与生活的边界变得模糊，容易导致身心疲劳；从社会层面来看，传统的办公室文化正在重塑，人们需要适应新的协作模式。
这些挑战的背后，折射出工作方式的深刻变革。一方面，企业需要建立新的管理机制和数字化工具来支持远程协作；另一方面，个人需要培养自律和时间管理能力。长远来看，这种变化可能重新定义工作形态，推动更灵活、多元的就业模式发展。
输入：
source_text: "电子商务发展迅速。"
expansion_direction: ["data", "explanation"]
输出：
电子商务近年来呈现出强劲的增长势头，正深刻改变着消费者的购物习惯和商业格局。据统计数据显示，2023年中国网络零售额已突破13万亿元，同比增长约8%，占社会消费品零售总额的比重持续上升。这一增长背后，是智能手机的普及、物流网络的完善以及移动支付技术的成熟，共同为电商发展提供了坚实基础。
在生成内容后,如果对当前结果不满意,可以尝试调整以下参数:
💡 参数调整选项:
detail增加细节描述 | example添加案例和举例 | explanation添加解释说明 | background增加背景信息 | implication延伸影响和意义 | perspective多角度分析 | data添加数据和统计short短幅扩写(1.5-2倍) | medium中等扩写(2-3倍) | long长幅扩写(3-5倍) | free根据内容需要自由扩展true扩写后仍保持简洁 | false可以适当详尽linear线性扩展 | branching分支扩展 | layered分层扩展使用方式: 直接回复如 "添加案例和举例" 或 "扩写到中等长度"
在保持核心信息和关键观点的前提下，对文本进行精简和概括，去除冗余内容，使表达更加简洁明了。缩写完成后会自动调用humanize_text去除AI痕迹。
source_text (string): 需要缩写的原文condense_level (string): 缩写程度
light - 轻度缩写，保留大部分细节（约70-80%）medium - 中度缩写，保留核心要点（约40-60%，推荐）heavy - 深度缩写，仅保留核心信息（约20-30%）summary - 总结模式，生成完整摘要（约10-15%）output_format (string): 输出格式
paragraph - 段落形式bullet_points - 要点列表形式numbered - 编号列表形式preserve_elements (string[]): 保留元素（可多选）
data - 保留所有数据和统计quotes - 保留重要引用examples - 保留关键案例names - 保留重要人名和组织名dates - 保留重要时间none - 不保留特定元素target_length (number): 目标字数（可选）
perspective (string): 概括角度
objective - 客观概括subjective - 带评价的概括缩写后的简洁内容，保留核心信息和关键观点。自动调用humanize_text去除AI痕迹。
当用户输入包含完整的source_text且未指定其他参数时，直接使用默认参数执行（中度缩写，段落形式，保留数据，客观概括）。
我将为您缩写这段内容，请确认以下要求：
1. 缩写程度（可选）：
[1] 轻度缩写，保留大部分细节（约70-80%）
[2] 中度缩写，保留核心要点（约40-60%，推荐）
[3] 深度缩写，仅保留核心信息（约20-30%）
[4] 总结模式，生成完整摘要（约10-15%）
2. 输出格式（可选）：
[1] 段落形式
[2] 要点列表形式
[3] 编号列表形式
3. 保留元素（可多选，可选）：
[1] 保留所有数据和统计
[2] 保留重要引用
[3] 保留关键案例
[4] 保留重要人名和组织名
[5] 保留重要时间
[6] 不保留特定元素
4. 概括角度（可选）：
[1] 客观概括
[2] 带评价的概括
您可以：
- 一次性回复所有选择（如：2,1,1,1）
- 回复部分参数，我再确认是否需要补充
- 回复"生成"或"好的"，使用推荐设置执行（推荐：中度缩写，段落形式，保留数据，客观概括）
- 如果你有其他想法，可在回复的时候一并描述告知
请回复：
输入：
source_text: "近年来，随着科技的不断进步，人工智能技术在各个领域都取得了显著的发展。特别是在医疗健康领域，AI技术的应用为疾病的早期诊断、精准治疗提供了新的解决方案。例如，通过深度学习算法分析医学影像，可以帮助医生发现早期的病变，大大提高了诊断的准确性和效率。此外，AI还能根据患者的病史和基因信息，制定个性化的治疗方案。然而，AI技术的发展也带来了一些挑战，比如数据隐私保护、算法偏见等问题，需要我们共同面对和解决。"
condense_level: "medium"
输出：
近年来，AI技术在医疗健康领域发展迅速。通过深度学习算法分析医学影像，AI能够辅助早期疾病诊断，提高准确性和效率。同时，基于患者病史和基因信息的个性化治疗方案也逐渐成为可能。不过，AI技术发展也面临数据隐私和算法偏见等挑战，需要持续关注和解决。
输入：
source_text: "气候变化已经成为全球关注的重大问题。全球变暖导致极端天气事件频发，如暴雨、干旱、飓风等，给人类社会和生态环境带来了严重影响。科学家呼吁各国政府采取行动，减少温室气体排放，推动可再生能源的发展。同时，普通民众也应该从日常生活做起，节约能源，减少碳足迹。只有全球合作，才能有效应对这一挑战，为子孙后代留下一个可持续发展的地球。"
condense_level: "heavy"
output_format: "bullet_points"
输出：
• 气候变化导致极端天气频发，影响严重
• 需要减少温室气体排放，发展可再生能源
• 个人应节约能源，减少碳足迹
• 需要全球合作应对气候变化挑战
输入：
source_text: "某公司最近推出了一款全新的智能手机产品。这款手机配备了最新的处理器，性能比上一代提升了30%。同时，它的电池容量增加了，续航时间达到了两天。在摄像头方面，采用了三摄系统，支持夜景模式和专业级拍摄。操作系统也进行了全面升级，带来了更流畅的用户体验。市场反馈显示，消费者对这款产品反响热烈，上市首月销量突破了100万台。"
condense_level: "summary"
输出：
某公司发布新款智能手机，性能提升30%，续航达两天，配备三摄系统和升级的操作系统。市场反响热烈，首月销量超100万台。
输入：
source_text: "根据最新发布的《2023年中国电子商务发展报告》，全国网络零售额达到了13万亿元，同比增长8%。其中，实物商品网上零售额为10.8万亿元，占社会消费品零售总额的25%。报告指出，直播电商成为新的增长引擎，交易规模突破3万亿元。专家预计，2024年电商行业将继续保持稳定增长，年增长率预计在7-9%之间。"
condense_level: "medium"
preserve_elements: ["data"]
输出：
2023年全国网络零售额达13万亿元，同比增长8%。其中实物商品网上零售额10.8万亿元，占社会消费品零售总额25%。直播电商交易规模突破3万亿元，成为新增长引擎。预计2024年行业增速将保持在7-9%之间。
在生成内容后,如果对当前结果不满意,可以尝试调整以下参数:
💡 参数调整选项:
light轻度缩写-保留大部分细节(70-80%) | medium中度缩写-保留核心要点(40-60%) | heavy深度缩写-仅保留核心信息(20-30%) | summary总结模式-生成完整摘要(10-15%)paragraph段落形式 | bullet_points要点列表形式 | numbered编号列表形式data保留所有数据和统计 | quotes保留重要引用 | examples保留关键案例 | names保留重要人名和组织名 | dates保留重要时间objective客观概括 | subjective带评价的概括使用方式: 直接回复如 "缩写到要点列表" 或 "改为中度缩写"