应对写作检测不准的疑惑可从以下几个方面着手：

1. 加强训练数据优劣：保证训练数据具有高准确性和多样性这样实小编在学和训练期间可以更全面地掌握语言规律。

2. 优化算法模型：不断调整和优化实小编的算法使其能够更准确地识别和判断文本中的错误。

3. 增强语境理解能力：升级对语境的理解使其能够按照上下文来判断文本的正确性。

4. 增加自定义规则：依据使用者需求，添加自定义检测规则，以应对特定场景下的写作错误。

5. 多模型融合：结合多种检测模型，如规则模型、统计模型和深度学模型，以提升检测准确性。

6. 实时反馈与迭代：实时收集客户反馈，对模型实行迭代优化，以不断提升检测效果。

7. 人工审核与辅助：在检测的基础上，加入人工审核环节以保障检测结果的准确性。

8. 动态调整阈值：按照检测效果，动态调整检测阈值，以达到检测效果。

9. 持续关注新技术：紧跟自然语言解决领域的新技术发展，不断更新和优化检测算法。

10. 多语言支持：扩展检测系统的多语言支持，以满足不同语言环境下的写作检测需求。