使用编程来写古诗文稿，可以采用以下步骤：
文本处理
读取古诗文本数据，可以从文件或网络获取。
对文本进行预处理，包括分词、去除停用词等。
特征提取
使用词袋模型、TF-IDF、word2vec等方法将文本转化为数值表示。
模型训练
利用机器学习或深度学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等训练模型。
生成古诗
给定一些初始的词语或句子作为输入，利用训练好的模型预测下一个词语或句子，不断迭代生成古诗。
评估和优化
通过语法正确性、韵律和意境等评估指标评估生成古诗的质量，并根据评估结果调整模型参数或增加训练数据进行优化。
```python
import jieba
读取古诗文本
with open（"poem.txt", "r", encoding="utf-8"） as file:
poem = file.read（）
分词
words = jieba.cut（poem）
拼接分词结果
poem_words = " ".join（words）
生成新的诗句（示例）
new_line = "春眠不觉晓，处处蚊子咬。"
print（new_line）
```
这个示例展示了如何使用Python进行基本的文本处理和生成新的诗句。实际应用中，可能需要更复杂的模型和更多的数据来生成更高质量的古诗。