1. 准备数据：收集大量的文本数据，这些数据应涵你期望实小编学的写作风格和主题。数据的优劣和多样性直接作用到模型的性能。

2. 数据预应对：对收集到的文本数据实行清洗和格式化去除无关字，统一文本格式保证数据的优劣和一致性。

3. 选择模型架构：依照需求选择合适的神经网络模型架构，如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）或Transformer架构。

4. 预训练模型：利用大量未标记的文本数据对模型实预训练，让模型学语言的通用规律和结构。

5. 微调模型：在预训练的基础上采用标记好的数据集对模型实行微调，使其适应特定的写作任务。

6. 训练与优化：通过多次迭代训练调整模型参数，采用损失函数和优化算法来加强模型的准确性和效率。

7. 评估模型：利用测试集评估模型的性能，检查生成的文本是不是合预期的优劣和风格。

8. 部署应用：将训练好的模型部署到服务器或应用程序中，以便实实际写作任务的生成。