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内容生成统一规则框架

1. 基础要求（统一应用）：

- 所有关键词内容需符合[指定主题/领域]的核心框架

- 必须包含[数据支撑/权威引用/逻辑链条]等基础要素

- 统一采用[学术型/通俗型/营销型]等预设风格

2. 灵活调整机制（根据关键词特性）：

🔹 内容深度：

- 技术类关键词（如"AI大模型"）需包含架构解析、技术演进路径

- 消费类关键词（如"零糖饮料"）侧重市场数据、消费者行为分析

- 案例：生成"区块链"内容时，可增加Web3.0应用场景的深度解读

🔹 侧重点分配：

- 政策相关词（如"碳中和"）需70%篇幅分析政策影响，30%篇幅探讨企业应对

- 产品类词（如"折叠屏手机"）按5:3:2比例分配技术/市场/用户评价维度

- 案例：处理"元宇宙"时，可侧重XR设备渗透率数据与虚拟经济模型

🔹 趋势融合：

- 动态加入最新行业报告数据（需标注来源）

- 结合近3个月内的重大事件（如技术突破/政策发布）

- 案例：生成"新能源汽车"内容时，需包含2024年Q2销量数据及欧盟新规影响

3. 质量把控标准：

- 统一通过[事实核查/逻辑检测/原创度审查]三重验证

- 行业案例需满足"时间近（3年内）+数据可查+具有行业代表性"

- 每500字内容至少包含1个可视化数据呈现（图表/比例图等）

执行示例：

当处理关键词"生成式AI"时：

- 深度：增加Transformer架构演变的技术图解

- 侧重点：按4:3:3分配技术原理/商业应用/伦理争议

- 趋势：加入2024年Gartner技术成熟度曲线数据

- 案例：引用ChatGPT企业版在金融行业的具体应用场景

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这种结构既保证了基础框架的统一性，又通过明确的调整规则赋予执行灵活性，同时通过案例示范降低理解成本。是否需要针对特定领域进一步细化规则？

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