一、数据收集与应对

1. 收集大量的文学作品、文章、新闻报道等文本数据，保证涵多样化的写作风格和手法。

2. 对收集到的文本实预应对，包含去除噪音、统一格式、分词等，为后续训练提供高品质的数据。

二、构建模型

1. 选择合适的深度学模型如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）或生成对抗网络（GAN）等。

2. 将预解决后的文本数据输入模型，训练模型识别和生成不同的写作手法。

三、模型训练与优化

1. 通过交叉验证、调整超参数等方法，优化模型的性能。

2. 引入对抗性训练，使模型可以应对不同的写作场景和风格。

四、评估与调整

1. 采用测试集评估模型的写作能力，确信其能够生成合需求的文本。

2. 依照评估结果，调整模型结构或训练策略，以进一步加强写作优劣。

五、实际应用与反馈

1. 将训练好的模型应用于实际场景，如自动写作、辅助创作等。

2. 收集客户反馈不断优化模型升级写作手法的准确性和多样性。