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智能体与模型

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更新于 10-16 01:14

技能介绍

用途:针对 Azure 技术文档,激进地改写密集的技术性文字,以尽量提高 Flesch Reading Ease(FRE)分数,降低阅读难度。

目标指标:FRE 40-60(现有文件常在 10-20);平均句长不超过 20 词;Flesch-Kincaid 年级不超过 12。

主要能力与改写策略(按优先级):

  1. 简化词汇:把多音节词换成更短的近义词,如 utilize→use、implement→set up 或 add、functionality→feature、additional→also、approximately→about、information→info 等;也简化冗长短语,如 in order to→to、is able to→can、in the event that→if。
  2. 拆分长句:超过 25 词的句子在连词、分号或介词短语后拆开,目标每句不超过 20 词。
  3. 拆分密集段落:超过 4 句的段落按最强逻辑断点拆为两段,中间加空行。
  4. 拆解嵌套从句:把 2 个以上嵌套从句改为独立句子。
  5. 删除填充词:如 it is important to note that、basically、essentially、actually、simply 等。
  6. 在施动者已知时把被动改为主动。

不处理的内容:代码块、行内代码、YAML frontmatter、URL、文件路径、链接语法、产品与服务名称(如 Azure Policy、Key Vault)、表格内容、标题,以及已经不超过 15 词且用词简单的文字。

规则:保留全部技术含义,不删信息;不改文档结构(标题顺序、列表结构);不新增内容、示例或链接;不把标题与正文合并;改动次数不设上限。

适用场景:Azure 技术文档的批量可读性改写。

限制:公开资料未提供具体安装或调用方式、平台、收费与价格信息,这些暂未提供。