monica ai需精准提取三类平台适配话术：小红书种草话术（含emoji、≤35字、禁用弱动词）、公众号痛点钩子（含“为什么90%人”等句式）、短视频口播短句（含“3秒记住”等指令性表达），须先清理豆包模板符号，再以平台角色与发布约束锚定分类逻辑，并强制结构化输出。
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你想让Monica AI从豆包生成的内容里精准提取出“适合小红书发的种草话术”“适合公众号推文的痛点钩子”“适合短视频口播的节奏型短句”，而不是返回一堆混在一起的“文案”“技巧”“方法”——这些模糊分类词会让AI把所有文字当作文本块泛化处理，根本分不清哪句该上封面、哪句该做字幕、哪句要配BGM。
先剥离豆包模板符号，只留纯文本语义
打开豆包导出的文案（或复制粘贴到记事本），用Ctrl+H批量替换：所有“##”替换成空格，所有“- ”（短横加空格）替换成换行符，所有“`”符号全部删掉。【必须一次性清干净，否则Monica会把代码块误判为技术内容，把种草话术当成开发文档处理】
替换完后全选→复制→备用。别直接粘进Monica，中间多一次记事本中转，能过滤掉网页复制带入的不可见控制符。
用平台身份锚定分类逻辑
方法一：在提示词开头写明平台角色与发布约束
“你是一名小红书百万粉内容策划，正在为‘轻医美’品类筛选可直接发布的文案。要求：①每条文案必须含emoji且≤35字；②禁用‘建议’‘可以’‘试试看’等弱动词；③出现‘医院名’‘医生名’‘价格’即剔除。”
方法二：绑定真实发布行为信号
“用户刚在小红书发布笔记后收到‘违规提醒’，正重写第三段话术。当前已删掉‘效果立竿见影’‘绝对安全’，保留‘做完当天地铁自拍被问链接’这类真实反馈句。”
字节跳动正式推出了其最新的智能图像创作模型——Seedream 5.0 Lite。作为豆包大模型2.0系列的重要组成部分，该模型不仅在理解、推理和生成能力上实现了全面跃升，更针对企业级视觉创作需求进行了深度优化，标志着AI生图技术向“实用化”与“智能化”迈出了关键一步。
这一步不做，Monica默认按通用文案库分类，把“玻尿酸打完脸僵”和“咖啡因眼霜一抹就亮”都归为「功效类」，完全忽略平台对医疗宣称的强监管红线。
强制输出结构化分类结果
第一步：限定输出字段与分隔符
在提示词末尾追加：“请将清理后的文案按以下三类严格分离，每类标题独占一行，后接冒号，下方逐条列出原文句子，句子间用｜分隔：【小红书种草话术】：｜【公众号痛点钩子】：｜【短视频口播短句】：”
第二步：堵死跨类混入漏洞
“若某句含‘点击领取’‘私信获取’‘限时福利’，必须归入【小红书种草话术】；若含‘为什么90%人’‘你是不是也’‘别再被坑’，必须归入【公众号痛点钩子】；若含‘3秒记住’‘跟读三遍’‘停！现在暂停’，必须归入【短视频口播短句】。”
第三步：校验分类唯一性
光标放在Monica输出结果最开头，按方向键↓逐行检查——每按一次↓，光标应跳到下一行首；任意两行之间不能有空行；每个分类标题后必须紧跟冒号，且冒号后第一字符不能是空格；每条句子末尾不能有句号或感叹号残留。
