推荐几款评论家写作工具

参与过不少的评论写作培训营,深知写作之路漫漫。

作为一名爱好评论写作的人,经常会遇到写作上的问题,比如逻辑不通,观点没有深度,文字太长太啰嗦等等。最近在看《写作工具》这本书,里面讲到很多写作工具,受益匪浅。所以,总结了几点评论写作常用的写作工具分享给爱好评论写作的人。

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一、文字简洁。要学会用简洁的文字去表达复杂观点,让人一下子就能看懂,拒绝没有深度的胡乱长篇大论。

二、细节。只有深挖细节,才能让读者去深入感受,评论写作才更有说服力。

三、说人话。不要用陈腐的,陈旧的老套写作手法,让文章看起来通篇都是排比比喻等,要说大家都听的懂的人话。

四、逻辑。前后逻辑不矛盾,观点有深度。

以上写作工具属于向内寻求写作的解决办法,我们也可以向外寻求写作工具,也就是写作类的辅助软件,好的写作工具可以辅助写作,无形之中为你创造内向写作工具,两项结合,刻意练习之下的写作提升更快。

话不多说,直接给大家上干货内容。

第一款是:幕布。

幕布是一款为写作者创造了逻辑写作环境的工具软件。虽然主打笔记类应用,但也有助于写作者逻辑写作。

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支持大纲与思维导图,用结构化思维去理清楚凌乱的思维,把一堆乱麻理成点,线,面,让写作逻辑更顺。幕布的大纲可以层层向下,深挖出最有深度的点,再一键转换成思维导图。软件布局和结构设计都很简单,主打功能就这一个。为了突出笔记类应用的点,可在文章类设置标签,链接到其他文章,套读笔记更方便。

缺点也很突出,写作形式只有大纲,无其他写作形式,不能做到自由创作。

第二款是:印象笔记

印象笔记也是一款多功能笔记类应用,生态环境丰富,有多种样式工具可供使用,在笔记类应用软件里算是老牌工具了。

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可剪辑网页信息,用网页剪辑的插件一键收藏信息到印象笔记里,对于需要很多写作素材的人来说,比较好用。

搜索功能也是印象笔记的亮点,可搜索到图片里的文字,适合喜欢深度搜索的用户。还支持团队协作,以及第三方等各种应用。

有亮点也有缺点,生态环境太过复杂,使用环境不沉浸。登录有限制,同一平台设备不支持两处地方同时登录。

第三款是:Effie

Effie是一款助力逻辑,深度,高效的写作工具。

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逻辑写作。Effie和幕布一样,支持大纲与思维导图,大纲层级也可以层层向下,再一键转换成思维导图。和幕布的不同点就是,大纲与思维导图可以双向查看,更容易找到逻辑的漏洞,幕布只能单向查看。Effie还内含6种最经典的结构图,可以根据自己的需要随意选择。凌乱的思维经过串联后,写作更有逻辑,Effie算是逻辑写作工具。

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深度写作。写作环境更沉浸,专注力才会集中在写作上,写作也才更有深度。Effie通过界面/布局的设计为写作者创造沉浸式的深度写作环境。界面无任何主色调,几乎没有任何按钮,不让作者的思路被软件影响,疯狂的激进主义,更新了传统软件的界面设置,值得试用。

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外观上有两个版本,深色和浅色,深色下的文字更明晰犀利,适合深夜码字。布局也很简单,简单的三栏式布局,不割裂思维,左侧是工具栏,中间是文章显示区域,右侧是写作编辑区域,推开左侧就能进入到全屏写作区域,就像一张白纸,任人书写,不被打扰。

高效写作。支持Markdown写作,Markdown是能快速标记文体,排版文字格式,以及转换文档格式的语法,但需要记忆语法,初始使用者的学习成本会比较大,但是写作者在Effie的空白区域输入“/”就能召唤出Markdown面板,一键就能全处理,不需要再去记忆和学习,是不错的高效写作方式。

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当然,Effie这款写作工具,除了以上,还能云端存储和同步,多文件格式导出和导入,支持全平台下载,目前安卓版还需要在官网上预约。

总的来说,写作工具有两种,一种是提升自己,另外就是借助外部工具,两者相互结合可以更强有力的助力写作。在写作软件的选择上,以上三款各有优劣,但Effie是一款全方位助力写作的写作工具,感兴趣的小伙伴可以下载试用。

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python+opencv简谱识别音频生成系统源码含GUI界面+详细运行教程+数据 一、项目简介 提取简谱中的音乐信息,依据识别到的信息生成midi文件。 Extract music information from musical scores and generate a midi file according to it. 二、项目运行环境 python=3.11.1 第三方库依赖 opencv-python=4.7.0.68 numpy=1.24.1 可以使用命令 pip install -r requirements.txt 来安装所需的第三方库。 三、项目运行步骤 3.1 命令行运行 运行main.py。 输入简谱路径:支持图片或文件夹,相对路径或绝对路径都可以。 输入简谱主音:它通常在第一页的左上角“1=”之后。 输入简谱速度:即每分钟拍数,同在左上角。 选择是否输出程序中间提示信息:请输入Y或N(不区分大小写,下同)。 选择匹配精度:请输入L或M或H,对应低/中/高精度,一般而言输入L即可。 选择使用的线程数:一般与CPU核数相同即可。虽然python的线程不是真正的多线程,但仍能起到加速作用。 估算字符上下间距:这与简谱中符号的密集程度有关,一般来说纵向符号越稀疏,这个值需要设置得越大,范围通常在1.0-2.5。 二值化算法:使用全局阈值则跳过该选项即可,或者也可输入OTSU、采用大津二值化算法。 设置全局阈值:如果上面选择全局阈值则需要手动设置全局阈值,对于.\test.txt中所提样例,使用全局阈值并在后面设置为160即可。 手动调整中间结果:若输入Y/y,则在识别简谱后会暂停代码,并生成一份txt文件,在其中展示识别结果,此时用户可以通过修改这份txt文件来更正识别结果。 如果选择文件夹的话,还可以选择所选文件夹中不需要识别的文件以排除干扰
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