悠悠楠杉
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2. 流程设计
- 验证输入参数：确保所有必需的参数都已提供，且符合预期的格式。
- 生成关键词和描述：基于提供的关键词列表和简短描述，使用算法生成文章的描述，并确保关键词在描述中自然分布。
- 生成正文：根据文章类型选择合适的模板或风格，使用AI技术（如GPT-3等）生成正文内容。如果
source_url提供，可以尝试从该URL抓取数据或灵感，并确保内容原创性和不违反版权。 - 验证内容：确保生成的内容符合语言规范、没有语法错误、不包含任何违规信息或链接。 ：将生成的标题、关键词、描述和正文按Markdown格式输出。
3. 示例代码（Python伪代码）
```python def generatearticle(title, keywords, description, contentlength, sourceurl, templatetype): title = "最新科技趋势与影响"
import random
import gpt3model
from textprocessor import generatedescription, generatecontent
from markdown
# 生成描述和正文
articledescription = generatedescription(description, keywords)
articlecontent = generatecontent(contentlength, sourceurl, template_type)# 组合并格式化输出为Markdown
article = {
"title": title,
"keywords": keywords,
"description": article_description,
"content": article_content
}
return format_to_markdown(article)
示例调用
keywords = ["科技", "人工智能", "未来", "影响"]
description = "探索未来科技趋势及其对人类社会的影响"
contentlength = 1000 # 约1000字左右
sourceurl = "https://www.example.com/tech-trends" # 假设的参考URL
template_type = "新闻" # 文章类型为新闻报道
```
这段代码提供了一个基本框架，实际使用中需要使用具体的库来处理文本生成和Markdown格式化，并且要保证生成的文本是高质量且不违反任何版权或法律限制的。
