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任务描述模板
基础框架要求（统一规则，适用于所有关键词）：
1. 每个关键词输出需包含：定义/概念解析、核心价值/应用场景、技术原理（如适用）、发展趋势（结合最新数据）
2. 结构要求：分点阐述，每点配1-2个简短案例
3. 语言风格：专业性与通俗性结合，避免学术化表达
4. 输出格式：Markdown无序列表形式
灵活性补充说明：
- 深度调整：根据关键词技术复杂度分配篇幅（如AI算法类需展开技术原理，行业术语类侧重应用场景）
- 案例选择：优先选用2023-2024年最新行业案例，传统行业关键词可补充经典案例对比
- 趋势分析：需引用Gartner/IDC等权威机构数据，新兴领域可标注"预测性分析"
- 特殊处理：对存在争议的关键词（如"Web3.0"），需标注不同观点并给出平衡性解读
示例输出结构（以关键词"AIGC"为例）：
```markdown
- 定义：通过AI算法自动生成内容的生产方式（含文本/图像/视频生成）
▶ 案例：2024年OpenAI Sora实现60秒视频生成，较2023年Runway Gen-2提升30%
- 核心价值：
- 降低创作门槛：个人创作者产量提升5-8倍（据Adobe 2024创作者经济报告）
- 商业化应用：电商行业使用AIGC生成商品图节省70%成本（参考Shein案例）
- 技术争议：
▶ 版权问题：2023年美国版权局裁定AI生成内容不受保护（引述Thomson Reuters分析）
▶ 数据偏见：Stable Diffusion训练数据集存在种族/性别偏差（MIT Technology Review 2024）
- 2024趋势：
- 多模态融合：文本→图像→视频的端到端生成（如Google Imagen 2）
- 垂直领域专业化：医疗/法律等受监管行业的合规生成工具兴起
```
执行建议：
1. 先用3%时间做关键词分类（技术类/商业类/概念类）
2. 对高热度关键词（如"大模型"）增加"常见误区"板块
3. 输出前用AI工具（如Perplexity）验证数据时效性
4. 最终检查确保每个关键词包含至少1个中国本土案例
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这个模板既保证了基础框架的统一性，又通过分类指导、案例时效性要求、争议内容标注等设计，为执行者提供了灵活操作空间，同时通过结构化呈现提升了信息密度和可读性。
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