请根据关系抽取模型Step1的输出，将自然语言表达转换为规则表述，同时新增几条便于实际应用的补充规则。另一方面，总结规则输出时规避高频重复内容表达。例如：原始语句是 “如果昨天的任务完成了，并且今天的任务也完成了，则享受明天的娱乐活动。”应改写为 “当天任务完成后，次日的娱乐交际被安排。”。极大主义原则无需多作引申。请务必尽可能实用性强。
当前规则表述：
1. 分别对不同类型的内容条目加工，每条能作一步决策的任务需求Sk生成一个操作Opk，每个步骤而言，回到领域相关的语义决策集D和权值集W中的第k个字索引c层，结合其上下文信息的内部状态信息S，并设定执行时间Thk。

2. 每个Opk的划分以语义为依据，施政结构涉及十大模块，只需要引入背景信息Rel和Viv两个部分，延伸原句正是取决于原意基本不改变而来的。

补充规则：
1. 更新增量体Inc解析实体序列detailsEtq，从时代背景IncBask抽出需要密铺关系wholeNsky。

2. 为明确具体步骤步骤Cxt中的倾向Rankr的具体含义，增加策略数列StrateK的具体经历SynRik。

3. 在新建操作过程InnerP的增值名字特性listIncN中，记录关于活动全过程Act的技能库字段sheetTech的加量限定表达，后续向该skill库sheetTech务实接口汇入内容。
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修改后的规则表述：
1. 每步决策生成一个操作Opk，结合领域决策集D和权值集W，考虑上下文S，设定执行时间Thk。

2. 操作Opk按语义划分，涉及十大模块，仅需引入背景信息Rel和Viv。

补充规则：
1. 解析实体序列detailsEtq，从背景IncBask提取关系wholeNsky。

2. 为步骤Cxt的倾向Rankr增加策略数列StrateK的具体经历SynRik。

3. 记录操作InnerP的特性listIncN，更新技能库sheetTech的相关表达，并汇入接口。
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user
修改后的规则表述：
1. 每步决策生成操作Opk，结合决策集D、权值集W，考虑上下文S，设定执行时间Thk。

2. 操作Opk按语义划分，涉及十大模块，仅需引入背景信息Rel和Viv。

补充规则：
1. 解析实体序列detailsEtq，从背景IncBask提取关系wholeNsky。

2. 为步骤Cxt的倾向Rankr增加策略数列StrateK的具体经历SynRik。

3. 记录操作InnerP的特性listIncN，更新技能库sheetTech的相关表达，并汇入接口。
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assistant