新闻详情

新闻详情

首页 / 资讯中心 / 详情

OpenLess风格包与市场:如何打造并一键安装你自己的专属写作风格,从工作邮件到小红书文案全覆盖

发布时间:2026/11/15 6:52:56来源:尧图网络
OpenLess风格包与市场:如何打造并一键安装你自己的专属写作风格,从工作邮件到小红书文案全覆盖
OpenLess风格包与市场如何打造并一键安装你自己的专属写作风格从工作邮件到小红书文案全覆盖【免费下载链接】openlessHold a key, speak, release — AI-polished text appears at your cursor in any app. Open-source voice input for macOS Windows. (按住快捷键说话松开即得润色后的文字)项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/openlessOpenLess 是一款开源 AI 语音输入工具按住快捷键说话松开后经过 AI 润色的文字会直接出现在任意应用的光标处。它的**风格包Style Pack**机制让你为不同的写作场景——工作邮件、commit message、小红书文案——各配一套专属语气并支持一键安装社区分享的风格包、发布自己的风格包。本文带你从零完成这套「专属写作风格」工作流。什么是风格包一句话把「语气」变成可切换的配置普通语音输入工具只有一种固定的“润色”语气而 OpenLess 把语气做成了风格包一个风格包 一套自定义的系统提示词 名称 图标 示例。风格越贴近你的真实任务产出的文本就越贴合预期。内置的四种润色模式轻度、结构化、正式等本身就是一套风格包随时可以覆盖或扩展。相关逻辑定义在 style_packs.rs产品说明可参考 README.zh.md。一键安装社区风格包市场Marketplace使用指南打开应用主窗口的**市场Marketplace**页面浏览社区分享的精选风格包目录经过审核不是放任的大杂烩。顶部搜索框输入关键词如「小红书」「邮件」支持按热门、最新、我喜欢的排序。点开风格包详情页查看提示词摘要与示例点击安装几秒内风格包就出现在你的风格列表中。顺手为好用的风格包点个赞帮助排序更准确。市场页面源码见 Marketplace.tsx浏览、安装、点赞的接口封装在 style-packs.ts。打造你自己的风格包4 步完成第 1 步在「风格」页新建风格包进入主窗口的**风格Style**页面点击新建。编辑器会预填一份推荐结构的模板角色 → 任务 → 通用规则 → 输出照着改即可。比如写小红书文案可以在角色里加一句「你擅长用轻快活泼的口语写种草文案适当使用 emoji」。新建模板逻辑在 Style.tsx。第 2 步按场景写系统提示词一个实用的提示词写法角色你是谁如「严谨的客服回复助手」任务整理口语化转写为可直接发送的文字通用规则保留数字、专有名词、URL 原样不补充用户没说过的事实输出直接输出最终文本不加解释和客套话模板中的{{HOTWORDS}}占位符会自动插入你的热词与错别字纠错模块——保留它你常打错的产品名、人名就能被正确纠正删除它则热词模块拼到提示词末尾。第 3 步保存并用快捷键切换保存后风格包即刻生效。OpenLess 支持用快捷键在不同风格包之间一键切换写工作邮件时按组合键切到「正式」转战小红书瞬间切回「活泼」。在「设置 → 快捷键」中即可配置切换热键。第 4 步加个图标让风格更直观风格页支持为每个风格包上传自己的图标StylePackIconPicker.tsx在切换列表里一眼区分「邮件风」和「种草风」。导出、导入与分享风格包可以打包成 ZIP风格包支持导出为 ZIP 文件也支持从 ZIP 导入——这意味着你可以把调好的风格包发给同事、放到团队网盘别人一键导入即可复用无需重新写提示词。导入导出逻辑见 style-packs.ts。发布到市场让你的风格被更多人一键安装在设置 → Marketplace中用 GitHub 身份登录设备码流程无需在应用内输密码。回到风格页选中你的风格包点击发布到 Marketplace。上传内容会经过审核后才公开展示保证市场质量。登录后你还能在市场的「我的发布」中管理已上传的风格包并看到自己点过的赞。整个登录与发布编排由 marketplace.rs 实现。上手小贴士先装后改从市场安装一个相近的风格包再按自己的需求微调提示词比从零写快得多。一个任务一个包邮件、周报、commit、小红书各建一个配合热键切换比一个大而全的提示词效果好。历史可「换风格重润色」在历史页选中某条记录可用另一个风格包重新润色同一句话方便对比效果。更多架构与模块说明可查看项目文档 docs/structure.md 与 docs/architecture.md。【免费下载链接】openlessHold a key, speak, release — AI-polished text appears at your cursor in any app. Open-source voice input for macOS Windows. (按住快捷键说话松开即得润色后的文字)项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/openless创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
网站建设高端定制企业官网
RELATED

相关资讯

更多精彩内容,欢迎继续阅读

较早相关资讯

最新相关资讯

【外设】之大彩串口显示屏 2026/11/15 4:54:16

【外设】之大彩串口显示屏

大彩串口屏初步使用 1 .官网下载 STM32 屏幕 GUI 设计资料 http://www.gz-dc.com/category/typeid/4112 找到 STM32 Keil 工程,移植相关代码因项目而异进行移植,由于项目简单,本人只对用到的指令接口进行修改。 比如:注意事项&…

阅读更多 →
无法下载Windows系统iso文件 2026/11/15 2:04:12

无法下载Windows系统iso文件

当我遇到这个问题的时候,我打开了一个网站: 登录 然后我打算下载的时候: 突然那个官方的连接就可以下载了:

阅读更多 →
【清华代码熊】DeepSeek V4.1 Flash 后训练详解 2026/11/14 10:11:15

【清华代码熊】DeepSeek V4.1 Flash 后训练详解

📌 上期解析了 DeepSeek V4.1 Flash 模型架构改进,本期解析 DeepSeek V4.1 Flash 预训练/后训练技术: 🌟 预训练:45T 文本 多模态混合语料、直接训练 sparse attention(取消 DeepSeek V4 的 dense 冷启动&…

阅读更多 →
Shuffle-R1: Efficient RL framework for Multimodal Large Language Models via Data-centric Dynamic ... 2026/11/14 17:14:38

Shuffle-R1: Efficient RL framework for Multimodal Large Language Models via Data-centric Dynamic ...

文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于多模态大语言模型(MLLM)强化学习(RL)训练中的效率问题,提出了一个名为Shuffle-R1的框架。研究发现,当前RL训练存在两个关键缺陷: 优势值坍缩(Advantage Collapsing):批次中大多数优势值集中在零附近,导致有效梯度信号被淹…

阅读更多 →
PRvL: Quantifying the Capabilities and Risks of Large Language Models for PII Redaction 2026/11/14 16:35:50

PRvL: Quantifying the Capabilities and Risks of Large Language Models for PII Redaction

一、文章主要内容总结 本文聚焦于利用大型语言模型(LLMs)实现个人身份信息(PII)脱敏的研究,旨在解决传统脱敏方法(如基于规则的系统、领域特定命名实体识别(NER)模型)泛化能力差、跨格式/跨语境适应性弱的问题。 研究通过全面评估多种LLM架构(包括密集型LLM(D-LLM…

阅读更多 →
LLaVA-RE: Binary Image-Text Relevancy Evaluation with Multimodal Large Language Model 2026/11/15 4:06:36

LLaVA-RE: Binary Image-Text Relevancy Evaluation with Multimodal Large Language Model

文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于二进制图像-文本相关性评估任务(判断图像与文本“相关”或“不相关”),针对该任务中文本格式多样、相关性定义随场景变化等挑战,提出了基于多模态大语言模型(MLLM)的解决方案LLaVA-RE。 模型设计:LLaVA-RE基于LLaVA 1.5架构,…

阅读更多 →

今日资讯

本周资讯

本月资讯

看完文章仍有疑问?

联系尧图顾问,获取一对一建站咨询

立即免费咨询 📞 400-888-8888
📞 ✉