文状元

✍️ 产品定位

文状元是由 清华大学自然语言处理实验室（THUNLP） 研发的 AI公文写作助手，专注解决体制内工作者、学术研究者及企业文案人员的写作效率与规范性痛点。核心价值在于将 公文写作方法论 转化为AI可执行模块，提供“关键词→框架生成→时政适配→合规输出”的一站式服务，尤其适配需严谨格式与政策敏感性的写作场景。

⚙️ 核心功能与实现效果

🚀 适用场景与操作路径

1. 公文标准化生产（体制内刚需）

• 路径：选择“工作报告”模板 → 输入关键词“季度经济分析” → AI生成四段式框架（成效/问题/对策/计划） → 金句增强插入“稳中求进、以进促稳” → 导出红头文件格式。

• 效率：30分钟完成传统3小时撰写任务，格式错误率降至5%以下。

2. 学术合规性保障

• 操作：粘贴论文摘要 → 时政引擎校验政策表述（如“双碳目标”替换“碳中和”） → 17维润色修正“的/地/得”混用 → 查重率实测降低12%-30%。

3. 企业材料降本增效

• 案例：上传产品参数 → 选择“商业计划书”模板 → AI生成市场分析章节 → 范文库插入竞品案例 → 投资人反馈“专业度媲美咨询公司报告”。

⚖️ 用户真实反馈

👍 核心优势

“体制内写作的救生舱”

• “紧急撰写迎检汇报时，模板库精准匹配‘安全生产督查’类别，金句增强让领导直接采用零修改”；

• “政策嗅觉敏锐”：二十大后生成材料自动嵌入“新质生产力”表述，避免上级通报用语滞后。

👎 主要局限

创意场景适配弱

• “生成小说文案强行套用公文八股腔（‘主人公同志政治站位高’），需彻底重写”；

• “移动端协同缺失”：iOS端暂不支持多人批注，团队修订需退回PC端。

💰 定价策略与数据安全

💎 特色总结

• 体制内专属基因：
  40亿字党政文献训练模型，深度理解“红头文件语言体系”，避免外行工具的政策硬伤；

• 全流程闭环：
  查（政策）→ 学（范文）→ 写（生成）→ 改（润色）→ 审（合规）五环节无缝衔接；

• 动态护城河：
  每周更新时政热词库+范文库，2025年新增“人工智能+”等12个专题模块。

用户直言：“它像 公文领域的‘流水线厂长’ ——未必写出惊世之作，但确能让每一份文件按时、合规出厂。”

网站截图