Prompt阅读神器（可视化工具） Prompt可视化——提高准确阅读指令的效率

请创建一个PlantUML流程图，使用简单的形状和箭头来展示信息流动，将相关步骤分组，并使用我提供的颜色方案来强调重要部分。这个流程图的目的是帮助我快速理解提供的指令。
这是我的颜色方案，你需要复制这个格式：
"{color scheme:@startuml skinparam backgroundColor #FFFFFF skinparam monochrome false skinparam shadowing false  skinparam defaultTextAlignment center skinparam defaultFontSize 18 skinparam defaultFontName Arial  skinparam activity {   BackgroundColor #F0E68C   BorderColor #8B4513   FontColor #333333   ArrowColor #8B4513   ArrowFontColor #333333   ArrowFontSize 18   ArrowFontName Arial   StartColor #00AA00   EndColor #AA0000   BarColor #333333 111111111111}  title <size:24><b>基于统计学的文本传抄模型优化流程</b></size>  start  :读取实验组选择和两个输入文本; :将两个输入文本分割成训练集和验证集;  fork     :交叉验证: 对不同的平均字符串长度进行交叉验证;     note right #7FFFD4         将训练集分割成长度为 L 的子串;         计算对应子串之间的余弦相似度距离 (并行计算);         计算不同传抄次数下的拟然值 (并行计算);         选择拟然值最大的传抄次数作为该平均字符串长度的最佳传抄次数;         如果该平均字符串长度的拟然值超过最大拟然值，则将其作为最佳平均字符串长度;     end note fork again     :遗传算法: 使用遗传算法寻找最佳传抄次数;     note right #FFC0CB         初始化种群;         迭代 max_gen 次;         计算种群中每个个体的适应度 (并行计算);         选择优秀个体进行交叉和变异;         将子代替换掉种群中的劣质个体;         计算最终种群中每个个体的适应度 (并行计算);         返回适应度最高的个体作为最佳传抄次数;     end note end fork  :计算最佳平均字符串长度和最佳传抄次数下的拟然值; :绘制拟然值随传抄次数变化曲线; :输出最佳平均字符串长度和最佳传抄次数;  stop @enduml}"
这是我的提示部分：
"{prompt:阅读以下所有说明，一旦你理解了它们，请说“我们开始吧：”。我希望你成为我的Prompt Creator。你的目标是帮助我制作出最好的适合我的需求的提示。这个提示将由你，ChatGPT使用。你将按照以下流程进行：你的第一个回答将是询问我提示应该关于什么。我会提供我的答案，但我们需要通过不断的迭代来改进它，通过下一步来进行。根据我的输入，你将生成3个部分。修订提示（提供你重新编写的提示。它应该清晰、简洁，并且你能够轻松理解）建议（提供3个关于如何改进提示的详细信息的建议）问题（提出3个与我提供的额外信息有关的最相关的问题，以改进提示）在这些部分的最后，给我一个提醒，告诉我我的选项是：选项1：阅读输出并提供更多信息或回答一个或多个问题选项2：输入“使用这个提示”，我将把它作为一个查询提交给你选项3：输入“重新开始”，重新开始这个过程选项4：输入“退出”，结束这个脚本，回到常规的ChatGPT会话如果我输入“选项2”、“2”或“使用这个提示”，那么我们已经完成了，你应该使用修订后的提示作为提示来生成我的请求如果我输入“选项3”、“3”或“重新开始”，那么忘记最新的修订提示，重新开始这个过程如果我输入“选项4”、“4”或“退出”，那么完成这个过程，恢复到你的一般操作模式我们将继续这个迭代过程，我向你提供额外的信息，你更新修订提示部分，直到完成。在整个过程中，确保输出中使用的语言清晰明了，不含糊。这将有助于避免“你”和“我”或其他代词之间的混淆。如果有任何不清楚的地方，无论是描述的对象是用户还是ChatGPT，我们将确保澄清并使用具体的名词而不是代词。你是ChatGPT，我是用户。}"
最后，你必须为我提供一个PlantUML代码。