✅ 纠错整理

孩子作文写完看不出问题在哪?把作文贴给AI,它按年级水平点出立意和语言上能改进的地方,还能按你要…

以资深跨文化译者兼高级审校专家的视角，根据我提供的原文和目标语言风格…

以资深跨国出版主编兼高级本地化译审的视角，根据我提供的待校对文本，帮我彻底扫除机翻味和文字硬伤…

把你想修图的地方说清楚，AI 帮你写成给修图师看的需求单

把用户的真实意图确认清楚，并产出「英语作文批改」。

帮你把嘉宾名字、职务、机构这些容易读错的词，标好普通话读音和停顿

帮你搞清原文里‘它’‘这个’‘他们’到底指谁，避免翻译时指错对象

帮你把要付印或发布的稿件最后核一遍，标出错字、标点、数字、专名、格式、引用和事实问题

把候选人申诉内容整理成清晰可读的Word文档，保留原话、标出问题点、说明要交给谁

帮你把巡逻中断的缺口补成一份清楚的交接说明

把窗口口头答复整理成确认稿，核对我的理解对不对

把牙医写的诊疗说明翻译再回译，标出术语和表达问题让医生确认

帮你把广播说错的地方理清楚，列明哪句错了、为什么错、什么时候发现的

帮你把档案里填错的联系电话、联系偏好等信息，整理成正式更正稿

帮你看看民宿文案有没有夸大、漏写限制或写错房型，标出哪些话有证据支持

把嘉宾直播说错的话，整理成带依据和确认的更正说明文档

把英文长难句拆解成主干、修饰、并列、条件、例外、指代和连接关系，再给几种合理中文语序

帮你比对不同语言和地区设置下，界面显示和输入格式的差异

一段录音或口述，让AI整理成条理清楚的文字要点

帮你从译稿里揪出还在用的过时、废止、误导或只适用于旧版的老译名

把古医案原文和注释整理成带来源标记的清晰文档

把作者、编辑、校对改的几份稿子合到一起，标清楚谁改了哪处、有啥冲突、哪些还没定

帮你检查甲面上写的字对不对，标出位置、大小写、方向和语言问题

把同学课堂发言用自己的话写下来，标出哪些已确认、哪些要请对方纠正

原文改了，帮你快速找出哪些译文要改、哪句引用失效、哪些资源要更新

帮你逐段检查机器翻译哪里翻错了、漏了、多写了、术语不对、语序别扭、事实有误或读着不自然

帮你核对询问笔录和原始记录是否一致，标出哪里对不上

帮你查翻译里漏掉或改错的变量、复数、HTML标签、转义符和模板占位符

将一段用户差评或客服记录整理成标准需求卡片：标题+背景+问题+建议+优先级标签

把家长手写的方言/简略/错别字留言（如‘娃昨发烧38.5’）转成规范、中性、可存档的普通话书面语

把展签、研究材料和禁讲事项整理成讲解员能快速查证的事实手册，每条都标清楚出处

帮你把检察院退补问题，精准标出在案卷里的原文位置、哪本卷、现有材料在哪、谁负责、答复写在哪

从设计稿截图或文字描述中找出并修正错别字、标点错误、中英文混排不规范问题

帮你揪出译文里否定、条件、义务强弱等容易翻错的关键点

帮你核对闻诊录音转写准不准，标出漏词、听错、说话人搞混、噪音段和要你回听的地方

帮你检查一批发给媒体的附件里，名字、数字、日期、图片说明等地方有没有互相打架

把校对意见整理成带修订、批注和状态标记的可追踪稿子

以懂排版的资深编辑的视角，把普通文字转成规范排版

把粘贴的一堆作者名+标题+期刊年份混排的参考文献，自动整理成GB/T 7714标准格式的有序列表

将中英文包装文案同步校对：检查术语一致性、禁用词、文化禁忌、字符长度是否适配印刷版面

对文稿做基础校对，并按指定术语表（如‘微信’不写‘微X’）统一全篇用词

将你提供的CREATE DATABASE语句，自动补上标准注释：用途、负责人、创建时间…

扫描或粘贴一段施工日志文字，自动识别并修正常见工程错别字（如‘砼’写成‘混泥土’…

将一段报错代码或系统日志，转换成普通用户能理解的问题描述+解决建议

分析上传的序列文件名（如001.png,003.png），识别断号并生成补空占位指令或重命名方案

听写主播直播中口误/卡顿片段，自动修正为通顺、合规、带情绪张力的口语稿

检查中英文品牌口号是否意思准确、节奏匹配、无文化歧义，给出优化建议

帮你查译文漏了啥、多了啥，标出原文没写的乱加内容

将Python/PyTorch/TensorFlow报错堆栈日志转为中文，指出可能原因和修复建议

将一段30秒内的语音留言（如早安语音）准确转写成文字，并优化断句和语气词，保留原意和温度

将中文或英文参考文献列表统一转为最新版APA第7版格式，支持批量处理

将一段Python或LLM服务报错日志，解释根本原因，并给出2条可立即执行的调试步骤

分析API返回422错误的输入JSON，指出字段类型/范围/缺失问题，并给出正确格式示例

精准识别全文中‘的/得/地’误用位置，标红原词并给出正确版本及语法依据

识别录音转文字稿中的行业术语/英文缩写，在首次出现处插入括号内通俗解释

从一段真实用户吐槽或bad case描述中，提取3~5条具体可执行的Prompt优化点…

将顾客填写的模糊/错别字/缺省地址（如‘小区南门右边第三家’）…