主要功能一览
写作是一种自然流动的思想表达，以下引导旨在唤醒你内在的人性化写作能力。
授权与本地缓存
- 首次启动会先走授权校验，支持激活、校验授权、解绑当前设备和打开购买页。
- 本地会缓存最近一次成功授权的信息，重开软件后可继续校验使用。
原文 / 改写结果双栏
- 左边输入原文，右边查看和编辑改写结果，适合边改边对照。
- 原文和结果都支持复制、清理、撤销、重做和字体大小调整。
整篇改写
- 点击“开始改写”后可直接对整篇文本进行改写，结果实时回填到右侧编辑区。
- 改写过程中可以停止任务，完成后结果仍可继续手工修改。
局部重写
- 完成一次整篇分句改写后，可以在原文或结果里选中部分句子执行“AI改写”。
- 更适合只重写某几句、某一段，不用整篇重新跑。
改写强度控制
- 主界面提供从“极低”到“极高”的 10 档改写强度滑杆。
- 强度越高，改写变化通常越大；强度越低，表达会更稳、更保守。
模型参数与提示词
- 支持按模型单独设置 `temperature`、`top_p`、`top_k`、`max_new_tokens`、`n_ctx`、`repetition_penalty`。
- 支持给当前模型写专属提示词，并可一键恢复默认参数。
底层改写逻辑
- 当你输入文本时，模型会先通过 Tokenizer 把文字切成 token ids，再映射成高维 embedding。
- 随后文本进入 Transformer，通过 self-attention 建立上下文关系，多层网络处理后再输出下一个 token 的概率分布。
怎么理解改写结果
- 从原理上看，模型最后会得到一组 logits，并在概率采样后继续生成，所以同一段文字在不同强度和参数下会出现不同改写结果。
- 像 `logprob`、困惑度（Perplexity）、突变性（Burstiness）这些概念，更适合拿来理解文本为什么会显得“稳”“板”或“不像人写”。
历史任务管理
- 左侧有任务历史列表，支持新建任务、加载历史、删除单个任务和清空全部历史。
- 历史任务支持重命名、复制改文结果和导出 txt。
查找与替换
- 内置查找 / 替换弹窗，支持查找下一个、替换当前和全部替换。
- 适合在 AI 改写后做词语统一、敏感词替换和局部人工修订。
导出与复制
- 当前项目真实支持的是改写结果导出为 `txt`，并支持一键复制原文或结果。
- 更适合把处理好的文本直接交到下一步人工排版或外部文档工具里。
性能与速度反馈
- 界面会显示设备性能评级和当前改写速度，方便判断本机跑起来大概是什么状态。
- 对本地模型、CPU / GPU 速度差异比较敏感，适合边试边调参数。
一轮改写通常怎么用
1. 完成授权激活与模型 Key 设置。
2. 把原文粘贴到左侧输入区，右侧留作改写结果查看和人工修订。
3. 先调改写强度；如果你对模型很熟，也可以进“模型设置”改参数和提示词。
4. 点击“开始改写”，跑完整篇结果；不满意可以停止后重试不同强度。
5. 如果只是少数句子不满意，直接框选后做局部重写，再配合查找替换微调。
6. 最后从历史里保留版本，复制结果或导出 txt。
可以这样理解模型怎么把原文改掉
用户输入文本后，模型不会直接“理解整句话再翻译成人话”，而是先把文字切成 token，再转成向量。
这些向量进入 Transformer 后，会通过 self-attention 去看前后文之间的关系，判断每个位置更应该保留什么、改动什么。
经过多层网络处理后，输出层会得到整张词表的候选概率，也就是常说的 logits；接着再通过 Softmax 和采样一步步生成新的 token，最后拼成改写结果。
所以改写不是简单替换同义词，而是在“上下文 + 概率分布”的基础上，重新组织一版更自然的表达。
这些词放在这里更好理解
Transformer：负责处理上下文关系，是整套改写能力的核心骨架。logprob：可以粗略理解为模型对当前输出有多“确信”。Perplexity：常被用来理解文本是不是太单一、太可预测。Burstiness：可以拿来理解句长、节奏、变化感够不够自然。
几种最常见的实际用法
整篇先跑一版
把整篇原文粘进去，先用默认提示词和中间强度跑一遍，看整体改写方向是否合适。
不满意的句子局部重写
先做一次整篇分句改写，再选中某几句执行“AI改写”，只重写需要调整的部分。
反复试不同强度
同一段内容可以多次改写，对比“偏低 / 中 / 偏高”这些强度下的结果差别，再挑最顺眼的一版。
按历史版本回看
每次改写会生成历史任务，可以重命名、重新打开、复制结果，适合保留多个版本做比较。
查找替换做最后清理
AI 改写完成后，用内置查找替换统一某些词语、口头禅或你不想出现的表达。
导出 txt 继续交付
结果确认后直接导出 txt，或者先复制出去，再到 Word、WPS 或别的编辑器里做正式排版。
我们更希望它把文本改成什么样
如果你要的是“更像人写的版本”，通常不是靠堆同义词，而是靠下面这些变化一起发生。
语序和节奏要动起来
会更偏向调整句子语序、拆分长句、插入短句，让段落的节奏不再整齐划一，拉高文本的变化感和爆发系数。
补一点人的感觉
不是强行“写得很文艺”，而是适度加入个人视角、轻微的思维转折，或者一句很小的感慨，让语气更像真人表达。
去掉机械过渡词
像“综上所述”“此外”“值得注意的是”这类高频模板词，会优先弱化或绕开，避免整篇文章一眼看出机器味。
换表达方式，不只换词
重点不是把一个词换成另一个近义词，而是换一条完全不同的表达路径，让句式、落点和语感一起发生变化。