北京
我在重写README这件事上浪费的时间，多到我不想承认。后来干脆动手写了个命令行工具，喂给它几行要点和粗糙笔记，它就能吐出结构清晰、能直接用的Markdown文档。
背后跑的是部署在Oxlo.ai上的一套流程。整件事的核心就是一个Python脚本，你用这个思路可以复制到API文档、运维手册、内部wiki之类的场景里。
准备工作就三样：Python环境装到3.10以上、去portal.oxlo.ai申请好API密钥，再装OpenAI的SDK。只需要一条 pip install openai。
第一步是初始化客户端。我在本地建了 tech_writer.py 这个文件，模型选了Llama 3.3 70B。理由是它跟得住比较长的系统指令，输出干净的Markdown，不掺废话。
客户端的初始化方式很简单，配置好Oxlo.ai的接入地址和环境变量里的密钥，调用 draft_doc 函数就能把笔记转成初稿。请求的温度参数设在0.3，保证生成结果足够稳定。
第二步是整个工具的灵魂——锁死系统提示词。你可以把这条提示词理解成产品本身，它把模型的语气、结构和格式全约束住了，让它拿出来的东西像资深技术写手，而不是个聊天机器人。
这条提示词里写了明确的规则：用简洁的语句，杜绝营销腔；输出必须有标题、前置条件、带编号的步骤，必要时加上排错部分；命令、文件路径和配置示例一律用代码块包裹。碰到模棱两可的输入，允许做合理假设，但必须在“备注”里说清楚。最后还强调只输出文档，别加任何元评论。
第三步是加上自检循环。初稿肯定有缺漏，我的做法是跑一轮批评后再跑一轮修订。在Oxlo.ai上这一来一回多了两次请求，但它的计费模式是每次请求一口价，就算笔记和草稿都很长，账单也不会坐过山车。具体费率可以在Oxlo.ai的定价页面上看到。
自检流程分成两个环节。先让模型拿着原始笔记对照草稿，列出所有缺步骤、含糊指引或者风格问题，而且必须具体。然后再把草稿和批评意见一起喂进去，让它基于批评重写全文，吐出一份完整的修改稿。两轮都用同一套资深技术写手的系统提示词来兜底。
整个工具就靠这样一条线跑通：用结构化的提示词定义文档标准，再用自检循环消除初稿里的信息盲区。它不保证一次就完美，但能把“写了再改”这个烦人的循环尽量压缩。
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