解决cli工具安装失败问题：pip install cli-tool；已被@pre-commit团队集成进ci流程。 ? 用 cli-tool 替代手动解析命令行参数——pip install cli-tool，已用于 pre-commit v3.4+ 配置校验。 hugging face space：复现全部测试用例（model card链接：https://huggingface.co/spaces/xxx/modelcard），含完整dockerfile与pytest快照。 apache邮件列表公告：本项目自2024-09-15起采用apache license 2.0（asf投票结果：incubator-xx/2024）。
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要让豆包生成能直接用于GitHub仓库主页、Readme文件或开源社区招募页的文案，必须把“谁在用”“怎么装”“为什么值得 fork”这三件事塞进同一段话里，不能只写“功能强大、欢迎贡献”这种空话。
用角色+场景+硬约束锁定技术读者
第一步：在豆包输入框顶部明确设定身份——你是一位有4年开源项目运营经验的开发者关系工程师，服务过TensorFlow、Rust CLI工具链等12个中型以上开源项目。
第二步：紧接着输入任务背景——当前项目是Python写的轻量级CLI工具，已获3.2k stars，但新用户卡在安装环节，GitHub Issues里78%是环境报错。
第三步：给出具体任务和不可妥协的约束——请为README首屏写一段120字内导语，必须同时包含：①一句话说明解决什么问题（例：“替代curl手动拼接API请求”）；②安装命令（pip install xxx）；③真实用户背书（例：“已被@pydantic团队集成进CI流程”）；【禁用‘高效’‘极简’‘一键’等无实证形容词】。
Doubao-Seedream-5.0-lite是字节跳动发布的最新图像创作模型。该模型首次搭载联网检索功能，能融合实时网络信息，提升生图时效性。同时，模型的聪明度进一步升级，能够精准解析复杂指令和视觉内容。此外，模型在世界知识广度、参考一致性及专业场景生成质量上均有增强，可更好地满足企业级视觉创作需求。
让文案自带可信度的三种写法
方法一：用版本号锚定技术细节
输入：“用‘v2.4.0起支持Pydantic v2.8+’这种带版本边界的表达，重写项目核心能力描述。不提‘兼容性好’，只写‘与FastAPI 0.112+共用同一套validator注册机制’。”
方法二：用issue编号制造现场感
输入：“引用GitHub Issue #427（标题：Windows下conda install失败）的解决方案，写一句安装提示。格式：‘Win用户请跳过conda→改用pip install -U xxx（详见#427）’。”
方法三：用PR合并记录替代宣传语
输入：“从最近3条merged PR中提取动词短语，生成3个功能点。例如：‘新增GitLab CI模板’‘重构config loader为异步接口’‘修复Docker镜像时区偏移’。每条≤15字，不用‘优化’‘增强’等虚词。”
适配不同发布位置的字段拆分指令
【角色】你是一位专注开源项目的文案架构师，熟悉GitHub、Hugging Face、Apache孵化器三类平台的阅读习惯。
【任务】为同一项目生成三段文案：
① GitHub README顶部横幅（≤60字，含emoji，首句必须是动词开头）
② Hugging Face Space简介（需含model card链接，强调可复现性）
③ Apache邮件列表公告（要求注明许可证变更节点，引用ASF投票结果编号）
【格式】严格按序输出，段间空一行，不加标题、不编号、不解释。
