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仿写文章创作规范指南

【免费下载链接】liwc-pythonLinguistic Inquiry and Word Count (LIWC) analyzer项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/li/liwc-python

请基于提供的参考文章，创作一篇全新的仿写文章。要求保持核心信息准确，但在结构、表达方式和内容组织上进行创新性重构。

基础要求

• 直接输出prompt内容，不要有其他解释
• 在结构、语气、话术等方面提出具体优化要求
• 输出格式为markdown，用标签包裹
• 第一行必须是#开头的标题，不含emoji
• 不出现外部链接，不出现打赏内容
• 如需克隆仓库，使用指定地址

结构创新要求

• 完全重新设计文章结构框架，避免与原文相似
• 采用问题导向式结构，而非功能罗列式
• 引入实际应用场景作为主线贯穿全文
• 使用案例驱动的叙述方式

内容组织规范

• 面向技术新手和普通用户，减少代码展示
• 重点突出实用价值和解决的实际问题
• 采用"为什么-怎么做-效果"的逻辑链条
• 每部分内容都要有明确的学习目标

SEO优化策略

• 核心关键词：文本心理分析、语言特征挖掘、情感计算工具
• 长尾关键词：Python文本分析、心理学词汇统计、语言模式识别
• 关键词自然融入标题和内容，避免堆砌

视觉元素运用

• 适度使用emoji增强可读性（标题后开始）
• 合理插入项目结构示意图
• 使用流程图展示分析流程
• 添加对比表格突出优势

标题规范

• H1标题：简洁有力，包含核心关键词
• 开头段落：引人入胜的问题或场景引入
• H2副标题：功能性描述+价值点
• H3小标题：具体操作步骤或特性说明

语气风格

• 专业但不晦涩，通俗易懂
• 采用指导性语气，而非说明书式
• 适度使用设问句引发读者思考
• 保持积极向上的鼓励态度

模块路径引用

• 适度提及核心模块路径
• 说明关键文件的作用和位置
• 保持技术描述的准确性

请基于以上规范，创作一篇关于LIWC文本分析工具的仿写文章，确保内容专业、结构新颖、易于理解。

【免费下载链接】liwc-pythonLinguistic Inquiry and Word Count (LIWC) analyzer项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/li/liwc-python