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AI生成内容频现事实错误与风格缺陷，用户被迫陷入“越改AI率越高”困局

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03-16 11:21

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别再用提示词去 AI 味了，方向就是错的小红书搜“去 AI 味”，上万条笔记。B 站相关视频播放量加起来过千万。微博上也有人问我同样的问题：“宝玉老师，求教怎么去除 AI 写作的 AI 味啊？”这个问题我被问过太多次。每次我都想认真回答，但不知从何说起，因为大部分人期待的答案是一条提示词，而我想说的是：所有去 AI 味提示词都是错的。【1】去 AI 味提示词：一场集体幻觉你一定见过这类内容：“一条提示词彻底去除 AI 味”，“让 ChatGPT 写出人味的万能公式”。它们教你在提示词里加上“请用口语化风格”、“请避免套话”、“请像真人一样写”。你试了，好像有点用。但过两天再看，还是那个味儿。为什么？三个原因。第一，所有人用同一套去 AI 味提示词，产出的内容又变成了新的同质化。你从 AI 味 1.0 切换到了 AI 味 2.0。第二，提示词是一次性的。你让它“口语化写一篇科技评论”，效果不错。换成写产品文案，又打回原形。你上次改过的那些不满意的地方，它完全不记得。第三，你从来没告诉 AI 要像谁。你跟它说了一堆“不要”，但它还是不知道你到底想要什么味道。【2】AI 味到底是什么AI 味不是 AI 写得差。AI 写得很“好”，好到标准、工整、无懈可击，但也好到毫无个性。AI 在用所有训练数据的平均风格写作。它学过无数人的文字，最后输出一个“最大公约数”。就像一个厨子，做菜不咸不淡不辣不酸，红烧肉有点甜，酸菜鱼有点酸，每道菜都能吃，但你吃不出任何个人特色。你把“不是……而是……”删了，它还会用别的方式表达那个不咸不淡的味道。因为 AI 根本不知道你是谁、你怎么说话、你习惯怎么组织一篇文章。删一个词解决不了这个问题。我小时候吃我妈做的红烧肉，酱色很深、咸口偏重，拿到外面未必人人喜欢，但那就是我家的味道。你跟厨子说“别放太多盐、别放味精、别放辣椒”，他能做出一道不难吃的菜，但做不出我妈那道红烧肉。你在告诉他不要放什么，但从来没让他尝过你要的那个味道。写作也一样。你得让 AI 尝过你的“菜”。【3】从提示词到写作风格 Agent Skills提示词是你每次口头跟厨子说"少盐、少辣、别太甜"，这次说完他按你要求做了，但下次再做就忘了。我的方案是给 AI 一份持续更新的写作风格 Skill（Writing Style Skill）。一份写下来的菜谱，记录了你要的口味、做法、火候和忌口，厨子每次做菜前都会翻一遍。提示词是一句话或一段话，用完就扔。Skill 是一份完整的文档，几十行到上百行，定义了你的用词偏好、句式习惯、禁止清单、标点规范，AI 每次写作时都会遵循。提示词是死的，Skill 是活的。每次你觉得 AI 做的菜“不对味”，改一改，把新发现的偏好更新到菜谱里。用得越久，这份菜谱越精确，AI 越懂你。我自己的写作风格 Skill 迭代了好几个月，150 多行。这不是一天写出来的，是改了几十篇文章之后慢慢迭代出来的。你不需要一开始就写这么多。【4】从零开始：四步做出你的菜谱第一步：让 AI 尝你的菜。把你写过的三到五篇自己最满意的原创文章，发给你常用的支持 Agent Skills 的 AI Agent，比如 Claude Code、扣子等，让它分析你的写作特点，然后用 skill-creator Skill 生成一个写作风格 Skill。注意，一定要是你自己写的内容作为参考，不是 AI 帮你写的。AI 会总结出你的用词偏好、句式习惯、结构特点、语气风格。这一步的产出是一份初版的写作风格 Skill。它不会很准，就像厨子第一次尝你做的菜，能分辨出大致口味偏好，但细节还差得远。没关系，这是起点。第二步：让 AI 照着菜谱做一道菜，你来尝。拿一个你正好要写的题目，让 AI 按照你的写作风格 Skill 来写。写出来之后，你一定会觉得“不对，这不像我”。这时候最关键的动作来了：手动修改。你自己动手，一句一句改成你满意的样子。别在聊天里跟 AI 说“这里改一下”，那没用。改的过程中，你会发现自己在意的东西。比如你发现你会把“然而”全部删掉，把长句拆成短句，把“我们可以看到”改成“你看”。这些修改就是你口味的 DNA。怎么对比修改前后的差异？熟悉 Git 的话用 git diff，一目了然。不熟悉也没关系，直接让 AI 帮你对比，给它这个提示词：“对比以下两段文字，第一段是 AI 生成的原文，第二段是我手动修改后的版本。请分析我做了哪些修改，总结修改规律，并据此更新我的写作风格 Skill。”第三步：根据你的反馈更新菜谱。把 AI 原文和你的修改版都发给 AI，让它分析你改了什么、为什么改、背后的规律是什么。然后让 AI 把这些发现更新到 Skill 里。举个例子。AI 写了一句“作为一名深耕 AI 领域多年的老兵”，我改成了“作为一个做了十几年 AI 的人”。AI 从这个修改中提取出规则：不用军事化用语，不用“深耕”这种商业黑话，具体年数比“多年”更好。再比如，AI 发现你把所有的“首先……其次……最后……”结构都改成了平铺直叙，它就会在 Skill 里加一条：“禁止使用'首先、其次、最后'的三段式结构，改为自然过渡。”每一次修改都是训练数据。几轮下来，Skill 里会积累出非常具体的规则，比你一开始凭空写的规则精准得多。第四步：反复做菜、反复调味。这不是做一次就完的事。每写一篇文章，都是一次迭代的机会。第一次用 Skill 写作，你可能要改一半以上。正常。菜谱才刚起步，信息量不够。到第三次左右，核心风格开始对了。开头不再是“本文将介绍”，结尾不再是“综上所述”，语气也接近你平时说话的感觉了。到第五次，你主要是在改个别用词和句式，大方向已经不需要动了。到第十次左右，你会有一个意外的感觉：AI 做的菜比你自己做的还像你的口味。它学了你的偏好，还把你的偏好执行得比你本人更一致。你做菜时可能偶尔手抖多放了盐，AI 不会。我自己的 Skill 到现在还在更新。就像这一篇，在和 AI 反复迭代了几个版本后，我手动修改了一遍，修改完又迭代了一版。【5】菜谱里写什么：一个通用模板Skill 文档分四个部分，你可以在这个基础上改。第一部分：角色与读者。你是谁？什么身份、什么领域、什么语气？读者是什么人？比如：“我是一个产品经理，写东西给团队和用户看。口吻像同事聊天，不像写报告。读者是技术背景、时间有限、讨厌废话的人。”两句话，但它决定了 AI 写作的整个基调。就像菜谱开头写“家常川菜，微辣，三口之家”，厨子立刻知道大方向在哪儿。第二部分：风格要点。你的核心写作原则，三到五条就够。比如“说人话”“有观点有态度”“教程要具体可执行”。每条原则下面最好有正面示例和反面示例，AI 看例子比看规则学得快。第三部分：禁止清单。这是你的“忌口表”，也是去 AI 味的重点。把你不能忍的表达方式全列上去：废话开场白、强调拐棍、商业黑话、公式化句式、特定的 AI 味词汇。每一类都要给替换方案或者直接标注“删除”。越具体越好。禁止“说实话”“不得不说”“有一说一”开头，禁止“赋能”“闭环”“抓手”，禁止“总之”“综上所述”结尾。发现一个加一个，这个清单会越来越长，也越来越管用。但禁止清单也不要太长，上下文塞太多会影响生成效果，而且规则越多越难遵守甚至有自相矛盾的地方。清单长了后可以让 AI 帮你总结归纳一下，AI 特别擅长找规律，有了规律就不需要那么长的清单。第四部分：参考资料。术语翻译对照表、常见错误清单、写得好的范文链接。有特定领域术语需要统一处理的，放这里。四个部分组合起来，就是一份完整的菜谱。先写个简单版本跑起来，在实践中慢慢补充。第一版 20 行就够了。【6】一份底味，百道菜：和其他 Agent Skills 组合做菜有个概念叫"底味"。川菜的底味是麻辣，粤菜的底味是鲜甜。不管做什么具体的菜，底味是不变的。写作风格 Skill 就是你所有 AI 写作的底味。不管 AI 帮你干什么活，加载上它，出来的东西就带着你的味道。比如我自己常用的几个组合：写作风格 + 润色。风格 Skill 管“像你”，润色 Skill 管“够好”。AI 先按你的风格出初稿，润色 Skill 再站在读者角度检查一遍：有没有理解障碍、表达有没有冗余、结构逻辑通不通。就像厨子做完菜你先尝一口调调味，两步配合。写作风格 + 翻译解读。我经常翻译英文科技文章。只翻译不带风格，出来的读起来像机翻。加上风格 Skill，翻译会自动带上我的表达习惯、注释方式、读者意识。同一篇英文原文，不同人的风格 Skill 配合翻译 Skill，出来的中文版本完全不一样。写作风格 + 访谈整理。你做了一期播客，有一份录音转录稿。访谈 Skill 负责提取高价值信息、整理对话结构，风格 Skill 把它变成一篇读起来像你写的文章。风格 Skill 一旦建好，到处都能用。【7】开始调你自己的味回到最开始的问题：怎么去掉 AI 味？你去不掉。你只能用你自己的味道盖过去。AI 的平均风格就像食堂大锅菜，营养够，能吃饱，但没人会说“这是我最爱的那道菜”。提示词像你跟食堂师傅喊了一嗓子“少放盐”，他这顿少放了，下顿又忘了。写作风格 Skill 是你把自己家的菜谱写下来交给他。第一次做出来可能还差点意思，但你尝完告诉他哪儿要改，他记在菜谱上，下次就更接近了。改上十次八次，他做的菜就有了你家厨房的味道。花一个小时，写一份你自己的菜谱。先把角色定义和忌口表写出来，然后让 AI 做一道菜，尝一口，提意见，更新菜谱。每个人的厨房都有自己的味道。你的写作也该有。

【你以为AI编程拼的是提示词，其实高手都在“驯化”项目结构】快速导读：别再卷提示词了。想让Claude像个真正的工程师一样干活，关键不是怎么“说”，而是怎么“放”。一个结构清晰的代码仓库，远比一段天花乱坠的提示词更重要。---多数人还在琢磨怎么把提示词写出花来，但真正拉开AI编程效率差距的，根本不是提示词。你以为让Claude写出好代码，靠的是把需求描述得滴水不漏。其实，如果你的代码仓库一团糟，它就只是个聊天机器人；如果结构清晰，它才表现得像个住在你项目里的高级工程师。这中间的差距，比人和狗的差距都大。秘诀在于给AI建立一套“项目解剖学”。这套结构，就是AI的“短期记忆”和“行为准则”。它只需要四个东西：1. CLAUDE.md：项目的北极星文件，简要说明系统目的、仓库地图和交互规则。短小精悍，废话太多AI会抓不住重点。2. .claude/skills/：可复用的专家模式。把代码审查、重构、调试等固定流程变成技能包，随时调用，而不是每次都在提示词里重复念叨。3. .claude/hooks/：自动化护栏。模型会忘事，但钩子不会。比如编辑后自动格式化、核心代码变更后触发测试，把AI工作流变成可靠的工程系统。4. docs/：渐进式上下文。别把几万字的需求文档塞进提示词，让AI自己去查阅架构图、决策记录和操作手册。它不需要记住一切，只需要知道“真理”在哪。有人在一个5万行代码的库上实践这套方法，Claude的错误率直接降低了大约60%。评论区里一片“原来如此”的声音，大家普遍认同：结构大于提示词，仓库本身就是终极提示。提示词是租来的，结构才是你自己的。所以，如果你还在每天花几小时跟AI“念经”，却发现它总是犯些低级错误，问题很可能不在你的提示词写得够不够“魔法”，而在你的项目结构是不是一坨屎。别再抱怨AI笨了，也许它只是在你的烂摊子里迷了路。---简评：这篇文章精准地指出了当前AI辅助编程领域的一个核心误区：过度迷信“提示词工程”，而忽略了更基础也更重要的“上下文工程”。它提出的“项目结构即提示”的观点，对于那些感觉AI“不好用”的开发者来说，无疑是一次认知矫正。从“教AI做事”转向“为AI搭建舞台”，这才是人与AI协作的正确姿势。---ref: x.com/vishisinghal_/status/2032368817981305196#AI创造营##人工智能#

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1. 别再用提示词去 AI 味了，方向就是错的小红书搜“去 AI 味”，上万条笔记。B 站相关视频播放量加起来过千万。微博上也有人问我同样的问题：“宝玉老师，求教怎么去除 AI 写作的 AI 味啊？”这个问题我被问过太多次。每次我都想认真回答，但不知从何说起，因为大部分人期待的答案是一条提示词，而我想说的是：所有去 AI 味提示词都是错的。【1】去 AI 味提示词：一场集体幻觉你一定见过这类内容：“一条提示词彻底去除 AI 味”，“让 ChatGPT 写出人味的万能公式”。它们教你在提示词里加上“请用口语化风格”、“请避免套话”、“请像真人一样写”。你试了，好像有点用。但过两天再看，还是那个味儿。为什么？三个原因。第一，所有人用同一套去 AI 味提示词，产出的内容又变成了新的同质化。你从 AI 味 1.0 切换到了 AI 味 2.0。第二，提示词是一次性的。你让它“口语化写一篇科技评论”，效果不错。换成写产品文案，又打回原形。你上次改过的那些不满意的地方，它完全不记得。第三，你从来没告诉 AI 要像谁。你跟它说了一堆“不要”，但它还是不知道你到底想要什么味道。【2】AI 味到底是什么AI 味不是 AI 写得差。AI 写得很“好”，好到标准、工整、无懈可击，但也好到毫无个性。AI 在用所有训练数据的平均风格写作。它学过无数人的文字，最后输出一个“最大公约数”。就像一个厨子，做菜不咸不淡不辣不酸，红烧肉有点甜，酸菜鱼有点酸，每道菜都能吃，但你吃不出任何个人特色。你把“不是……而是……”删了，它还会用别的方式表达那个不咸不淡的味道。因为 AI 根本不知道你是谁、你怎么说话、你习惯怎么组织一篇文章。删一个词解决不了这个问题。我小时候吃我妈做的红烧肉，酱色很深、咸口偏重，拿到外面未必人人喜欢，但那就是我家的味道。你跟厨子说“别放太多盐、别放味精、别放辣椒”，他能做出一道不难吃的菜，但做不出我妈那道红烧肉。你在告诉他不要放什么，但从来没让他尝过你要的那个味道。写作也一样。你得让 AI 尝过你的“菜”。【3】从提示词到写作风格 Agent Skills提示词是你每次口头跟厨子说"少盐、少辣、别太甜"，这次说完他按你要求做了，但下次再做就忘了。我的方案是给 AI 一份持续更新的写作风格 Skill（Writing Style Skill）。一份写下来的菜谱，记录了你要的口味、做法、火候和忌口，厨子每次做菜前都会翻一遍。提示词是一句话或一段话，用完就扔。Skill 是一份完整的文档，几十行到上百行，定义了你的用词偏好、句式习惯、禁止清单、标点规范，AI 每次写作时都会遵循。提示词是死的，Skill 是活的。每次你觉得 AI 做的菜“不对味”，改一改，把新发现的偏好更新到菜谱里。用得越久，这份菜谱越精确，AI 越懂你。我自己的写作风格 Skill 迭代了好几个月，150 多行。这不是一天写出来的，是改了几十篇文章之后慢慢迭代出来的。你不需要一开始就写这么多。【4】从零开始：四步做出你的菜谱第一步：让 AI 尝你的菜。把你写过的三到五篇自己最满意的原创文章，发给你常用的支持 Agent Skills 的 AI Agent，比如 Claude Code、扣子等，让它分析你的写作特点，然后用 skill-creator Skill 生成一个写作风格 Skill。注意，一定要是你自己写的内容作为参考，不是 AI 帮你写的。AI 会总结出你的用词偏好、句式习惯、结构特点、语气风格。这一步的产出是一份初版的写作风格 Skill。它不会很准，就像厨子第一次尝你做的菜，能分辨出大致口味偏好，但细节还差得远。没关系，这是起点。第二步：让 AI 照着菜谱做一道菜，你来尝。拿一个你正好要写的题目，让 AI 按照你的写作风格 Skill 来写。写出来之后，你一定会觉得“不对，这不像我”。这时候最关键的动作来了：手动修改。你自己动手，一句一句改成你满意的样子。别在聊天里跟 AI 说“这里改一下”，那没用。改的过程中，你会发现自己在意的东西。比如你发现你会把“然而”全部删掉，把长句拆成短句，把“我们可以看到”改成“你看”。这些修改就是你口味的 DNA。怎么对比修改前后的差异？熟悉 Git 的话用 git diff，一目了然。不熟悉也没关系，直接让 AI 帮你对比，给它这个提示词：“对比以下两段文字，第一段是 AI 生成的原文，第二段是我手动修改后的版本。请分析我做了哪些修改，总结修改规律，并据此更新我的写作风格 Skill。”第三步：根据你的反馈更新菜谱。把 AI 原文和你的修改版都发给 AI，让它分析你改了什么、为什么改、背后的规律是什么。然后让 AI 把这些发现更新到 Skill 里。举个例子。AI 写了一句“作为一名深耕 AI 领域多年的老兵”，我改成了“作为一个做了十几年 AI 的人”。AI 从这个修改中提取出规则：不用军事化用语，不用“深耕”这种商业黑话，具体年数比“多年”更好。再比如，AI 发现你把所有的“首先……其次……最后……”结构都改成了平铺直叙，它就会在 Skill 里加一条：“禁止使用'首先、其次、最后'的三段式结构，改为自然过渡。”每一次修改都是训练数据。几轮下来，Skill 里会积累出非常具体的规则，比你一开始凭空写的规则精准得多。第四步：反复做菜、反复调味。这不是做一次就完的事。每写一篇文章，都是一次迭代的机会。第一次用 Skill 写作，你可能要改一半以上。正常。菜谱才刚起步，信息量不够。到第三次左右，核心风格开始对了。开头不再是“本文将介绍”，结尾不再是“综上所述”，语气也接近你平时说话的感觉了。到第五次，你主要是在改个别用词和句式，大方向已经不需要动了。到第十次左右，你会有一个意外的感觉：AI 做的菜比你自己做的还像你的口味。它学了你的偏好，还把你的偏好执行得比你本人更一致。你做菜时可能偶尔手抖多放了盐，AI 不会。我自己的 Skill 到现在还在更新。就像这一篇，在和 AI 反复迭代了几个版本后，我手动修改了一遍，修改完又迭代了一版。【5】菜谱里写什么：一个通用模板Skill 文档分四个部分，你可以在这个基础上改。第一部分：角色与读者。你是谁？什么身份、什么领域、什么语气？读者是什么人？比如：“我是一个产品经理，写东西给团队和用户看。口吻像同事聊天，不像写报告。读者是技术背景、时间有限、讨厌废话的人。”两句话，但它决定了 AI 写作的整个基调。就像菜谱开头写“家常川菜，微辣，三口之家”，厨子立刻知道大方向在哪儿。第二部分：风格要点。你的核心写作原则，三到五条就够。比如“说人话”“有观点有态度”“教程要具体可执行”。每条原则下面最好有正面示例和反面示例，AI 看例子比看规则学得快。第三部分：禁止清单。这是你的“忌口表”，也是去 AI 味的重点。把你不能忍的表达方式全列上去：废话开场白、强调拐棍、商业黑话、公式化句式、特定的 AI 味词汇。每一类都要给替换方案或者直接标注“删除”。越具体越好。禁止“说实话”“不得不说”“有一说一”开头，禁止“赋能”“闭环”“抓手”，禁止“总之”“综上所述”结尾。发现一个加一个，这个清单会越来越长，也越来越管用。但禁止清单也不要太长，上下文塞太多会影响生成效果，而且规则越多越难遵守甚至有自相矛盾的地方。清单长了后可以让 AI 帮你总结归纳一下，AI 特别擅长找规律，有了规律就不需要那么长的清单。第四部分：参考资料。术语翻译对照表、常见错误清单、写得好的范文链接。有特定领域术语需要统一处理的，放这里。四个部分组合起来，就是一份完整的菜谱。先写个简单版本跑起来，在实践中慢慢补充。第一版 20 行就够了。【6】一份底味，百道菜：和其他 Agent Skills 组合做菜有个概念叫"底味"。川菜的底味是麻辣，粤菜的底味是鲜甜。不管做什么具体的菜，底味是不变的。写作风格 Skill 就是你所有 AI 写作的底味。不管 AI 帮你干什么活，加载上它，出来的东西就带着你的味道。比如我自己常用的几个组合：写作风格 + 润色。风格 Skill 管“像你”，润色 Skill 管“够好”。AI 先按你的风格出初稿，润色 Skill 再站在读者角度检查一遍：有没有理解障碍、表达有没有冗余、结构逻辑通不通。就像厨子做完菜你先尝一口调调味，两步配合。写作风格 + 翻译解读。我经常翻译英文科技文章。只翻译不带风格，出来的读起来像机翻。加上风格 Skill，翻译会自动带上我的表达习惯、注释方式、读者意识。同一篇英文原文，不同人的风格 Skill 配合翻译 Skill，出来的中文版本完全不一样。写作风格 + 访谈整理。你做了一期播客，有一份录音转录稿。访谈 Skill 负责提取高价值信息、整理对话结构，风格 Skill 把它变成一篇读起来像你写的文章。风格 Skill 一旦建好，到处都能用。【7】开始调你自己的味回到最开始的问题：怎么去掉 AI 味？你去不掉。你只能用你自己的味道盖过去。AI 的平均风格就像食堂大锅菜，营养够，能吃饱，但没人会说“这是我最爱的那道菜”。提示词像你跟食堂师傅喊了一嗓子“少放盐”，他这顿少放了，下顿又忘了。写作风格 Skill 是你把自己家的菜谱写下来交给他。第一次做出来可能还差点意思，但你尝完告诉他哪儿要改，他记在菜谱上，下次就更接近了。改上十次八次，他做的菜就有了你家厨房的味道。花一个小时，写一份你自己的菜谱。先把角色定义和忌口表写出来，然后让 AI 做一道菜，尝一口，提意见，更新菜谱。每个人的厨房都有自己的味道。你的写作也该有。

2. 【你以为AI编程拼的是提示词，其实高手都在“驯化”项目结构】快速导读：别再卷提示词了。想让Claude像个真正的工程师一样干活，关键不是怎么“说”，而是怎么“放”。一个结构清晰的代码仓库，远比一段天花乱坠的提示词更重要。---多数人还在琢磨怎么把提示词写出花来，但真正拉开AI编程效率差距的，根本不是提示词。你以为让Claude写出好代码，靠的是把需求描述得滴水不漏。其实，如果你的代码仓库一团糟，它就只是个聊天机器人；如果结构清晰，它才表现得像个住在你项目里的高级工程师。这中间的差距，比人和狗的差距都大。秘诀在于给AI建立一套“项目解剖学”。这套结构，就是AI的“短期记忆”和“行为准则”。它只需要四个东西：1. CLAUDE.md：项目的北极星文件，简要说明系统目的、仓库地图和交互规则。短小精悍，废话太多AI会抓不住重点。2. .claude/skills/：可复用的专家模式。把代码审查、重构、调试等固定流程变成技能包，随时调用，而不是每次都在提示词里重复念叨。3. .claude/hooks/：自动化护栏。模型会忘事，但钩子不会。比如编辑后自动格式化、核心代码变更后触发测试，把AI工作流变成可靠的工程系统。4. docs/：渐进式上下文。别把几万字的需求文档塞进提示词，让AI自己去查阅架构图、决策记录和操作手册。它不需要记住一切，只需要知道“真理”在哪。有人在一个5万行代码的库上实践这套方法，Claude的错误率直接降低了大约60%。评论区里一片“原来如此”的声音，大家普遍认同：结构大于提示词，仓库本身就是终极提示。提示词是租来的，结构才是你自己的。所以，如果你还在每天花几小时跟AI“念经”，却发现它总是犯些低级错误，问题很可能不在你的提示词写得够不够“魔法”，而在你的项目结构是不是一坨屎。别再抱怨AI笨了，也许它只是在你的烂摊子里迷了路。---简评：这篇文章精准地指出了当前AI辅助编程领域的一个核心误区：过度迷信“提示词工程”，而忽略了更基础也更重要的“上下文工程”。它提出的“项目结构即提示”的观点，对于那些感觉AI“不好用”的开发者来说，无疑是一次认知矫正。从“教AI做事”转向“为AI搭建舞台”，这才是人与AI协作的正确姿势。---ref: x.com/vishisinghal_/status/2032368817981305196#AI创造营##人工智能#

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5. AI时代为什么还要写作

6. 这位网友的问题很典型：> 宝玉老师，以现在大模型的能力还需要prompt吗，我现在都直接描述问题就发出去了这个疑问其实特别普遍，甚至可以说，它代表了绝大多数用户的心声。包括还有人说：> 今天社交网络上被追捧的所谓AI高人,不过是Prompt Kiddie(提示词小子)。 > 整天转帖一些提示词,其实是在自动充当大模型的燃料。是不是还需要 Prompt 这个问题的答案，其实藏在你的需求里。如果你的任务很简单，比如问个天气、查个单词，或者写个请假条，那确实不需要什么复杂的提示词。这就好比做一道 1 加 1 等于 2 的数学题，直接心算就完事了，非要列个方程式反而显得矫情。但是，一旦涉及到复杂任务，情况就完全不同了。你可以把专业的提示词想象成解难题时的“数学公式”。当面对一道复杂的应用题时，光靠心算是不够的。你需要公式来规范步骤，需要设定变量。提示词就是在这个环节起作用，它把一个模糊的需求，拆解成了一条清晰的思维链，手把手教 AI 怎么思考。举个最常见的例子：把一篇晦涩的学术论文改成科普文章（参考提示词：网页链接）。如果你直接把论文丢给 AI，跟它说“帮我改写成科普文”，它大概率会给你扔回一篇删减版的论文，依然充满了你不懂的术语。因为它不知道你的“科普”是给谁看的，也不知道你需要什么风格。但如果你运用了“公式”，告诉它：你的读者是只有高中物理水平的普通爱好者，请多用生活中的比喻（比如把量子纠缠比作心灵感应），并且在写之前先去检索一下相关的背景趣闻。这时候，AI 输出的就不是冷冰冰的文字，而是一篇有血有肉、生动有趣的科普文章。这就是提示词的魔力——它填补了“指令”和“意图”之间的鸿沟。再进一步，提示词还能充当“工作流经理”的角色。比如你想做个 PPT。普通玩法是让 AI 帮你列个大纲，然后你自己根据大纲一页页去制作幻灯片。但高阶的玩法是，用一段精心设计的提示词（参考提示词：网页链接），让 AI 不仅生成大纲，还能根据每一页的内容，自动写出对应的 AI 绘画指令。它把“写大纲”和“想配图”这两个步骤串联起来了。这时候的 AI，就不再是一个简单的聊天机器人，而是一个自动化的生产线。还有大家最关心的 AI 画图提示词。为什么大神生成的图片光影绝美、细节拉满，而你生成的总是差点意思？因为在非专业人士眼里，只有“好看”这一个形容词；而在提示词里，包含了光线类型、渲染引擎、构图视角等各种专业参数。这些参数，就是大神手中的“秘密配方”。你想复刻那张图，光靠猜是猜不出来的，必须拿到那个具体的参数。即使你可以通过多模态模型来逆向，有时候就是差一点意思，毕竟专业的提示词，是经过无数次试验和优化才打磨出来的。所以，回到最初的问题。我们还需要 Prompt 吗？如果你只是把 AI 当作一个陪聊的网友，或者一个随身的百科全书，那你确实不需要。但如果你想把 AI 变成一个稳定输出的生产力工具，提示词就是必修课。因为聊天是一次性的，说完就散；而专业提示词就像是“程序”和“软件”。当你写好了一个完美的翻译提示词，或者一个生成信息图的提示词，它就不再是一句话了，它变成了一个只要你输入原料，就能稳定产出高质量产品的“工具”。我自己则一直是在尝试借助提示词来帮我提升效率：比如我要提取 YouTube 字幕，还要去对发言人名字进行标注，我就写了提取 YouTube 字幕的提示词网页链接，不仅有文稿，还能自动对上发言人，还能分章节。比如我要给文章配图网页链接，所以我写了一个生成信息图的提示词，文章贴进去，它就能帮我生成一张好看专业的信息图。比如我要要校对文稿，我不会肉眼去校对，而是写一个校对的提示词，让 AI 帮我找错别字、语法错误，提供修改建议。借助这些提示词，就能让我事半功倍。这才是提示词的真正价值：它让你从一个向 AI 提问的“用户”，变成了指挥 AI 干活的“工程师”。下次当你在干一些枯燥的任务的时候，不妨想一想：我每天在做的这些事情，如果写一个专业的提示词，是不是能让我事半功倍？

7. 我现在在一些辅助写作工作上会用AI帮忙，比如说起标题，编写一些已有材料的说明文，翻译参考等等。但是我自己想写的东西一定不会用任何AI参与进来，包括在这个微博还有自己平台发的记录。写作是我日常生活的刚需，不仅是工作的饭碗，也是自己的出口。日常事无巨细地记录也是为了保持写作的习惯。

8. 刚给一家公司作了咨询，他们的痛点是全面应用了AI编程，但并没觉得有什么效率提升，反而导致了各种问题。我找了几个开发人员简单聊了一下，听他们的操作的我笑了。这是古法思维在玩AI编程，那肯定要崩的。 AI编程在软件工程中应用的最大障碍是生成代码速度与代码质量控制的矛盾。简单说就是AI无论你说什么，他都能给你圆上，输出一堆似是而非，看上去一本正经，其实是胡说八道，糊弄式的生成内容。这在软件工程中是非常致命的。很多程序员本身能力不强，依赖AI生成代码，没能力对AI生成代码审核，跑通了就敢往上提交。到我去看的时候，他们的AI编程项目已经成了一座巨大的屎山，耗费了天量的token，生成了一堆垃圾。各程序员之间没有协同，AI按提示词模板各自发挥，可以说是整个团队在AI的幻觉中放飞了自我。以为花了大钱买了国际知名AI编程工具能让公司起飞，结果是一地鸡毛。他们也尝试改进过策略，挑了十几个精英为AI做code review，结果是AI生成飞快，CR慢如蜗牛，速度还不如传统古法编程了。老板都懵了，到底哪出问题了，不是说用了AI降维打击了吗？结果没打击竞争对手，先把自己给打击了。他们又反思了，觉得集中式CR确实还不如古法编程，开始搞提示词规范化，原来用AI放飞自我的团队开始用AI生成提示词，几个团队不对代码开始对提示词了。提示词生成多了还需要管理起来，还得给提示词分模块，搞了一个巨大的提示词库。用AI生成的提示词让AI进行编程，那效果别提有多酸爽了。我问他们，把严格的代码逻辑编程变成模糊的自然语言编程，有意思吗？几人语塞。老板问我怎么解决，我说花钱吧，花钱买我课程，哈哈。不要指望在自己是白痴的情况下AI能把你带飞，AI编程的强大之处在于强者杠杆的指数效应，也就是说越强的人用AI越强，普通人用AI仍然普通，甚至会造成负作用。现在AI编程用得好的公司都是短小精干，百十人，人均强者，自己审核自己的代码，知道怎么控制AI进行高效率高质量产出，知道怎么与同样频道的人协作。一句话，强大的AI需要强大的人类，宝刀还得配英雄。不提升自己仅想花钱买个工具就变强，纯属痴人说梦。我跟老板说，考虑开人吧，把所有能力平庸的程序员全部开除，然后用三倍五倍的价格，招聘原来十分之一的强人进来，你的团队效率马上质变，AI编程也就能落地了。没办法，这就是现实。

9. 你的论文是不是充满了“众多学者”“深入研究”？是不是一句话里好几个顿号，句子长得像在炫技？小心！这些都是AI检测系统眼里的“反人类”写法，会被重点标记。快来自查一下，别让这些坏习惯拉高你的AI率！#论文写作技巧##AI检测# 厄加特特的微博视频

10. 硅谷大佬接连破防，AI的效率提升太疯狂了。 #大咖观察 #红衣聊AI #硅谷 #AI工具

11. 高质量长文，推荐阅读《给人文工作者的 AI 使用指南》。链接：hanyang.wtf/p/ai这文章只有长期使用 AI 和本身有很好写作功底的才写的出来，至于有没有 AI 辅助一点不重要，甚至于我也看不出来。人文工作者如果用好 AI 跟程序员用 AI 一样可以极大的放大自身能力，把很多粗活累活交给 AI 干，自己可以聚焦于更高维度的事情。人文工作者和程序员其实底层还是有很多相通的，都是基于素材输出文本内容，这其实也是 AI 最擅长的。所不同的是程序代码更标准化更容易校验，但是写作标准更依赖人的品味，而比较难的 AI 自动评判。像我这样的程序员出身用 AI 辅助写作，特别擅长“工业化”：分解写作流程，让 AI 从中做好阶段性工作，比如分析提炼素材、写多份大纲、根据素材和大纲去写作、自动化配图、自动发布等等。但局限在于文学水平不足，品味不够，所以质量有限😅如果是文学水平高的，可以借助 AI 写出相当高质量的内容，因为他们能清楚的看出来 AI 写的地方哪有问题，指挥 AI 去改进就好了。就跟专业程序员用 AI 写代码一样，一看 AI 生成的代码就知道“味道”怎么样，怎么调整，最终质量比自己写只高不低。但水平品味不够就难做到。AI 是杠杆，对程序员和人文工作者尤其如此。《给人文工作者的 AI 使用指南》：网页链接

12. 当AI开始“在意”你，它就不止是一个工具。 #大咖观察 #红衣聊AI #AI工具 #人工智能

13. DeepSeek新模型爆火，硅谷玩疯了 #DeepSeek团队开源新模型 DeepSeek新模型爆火，硅谷玩疯了！把文字变成图像，让AI一目十行读完一本书！这次，它真的在教AI们，怎么省算力、怎么学会“遗忘” #AI #DeepSeek

14. 未来AI公司的核心竞争力，会从谁的数据多变成谁的数据干净。 #大咖观察 #红衣聊AI #数据

15. 又能聊AI又能滑雪的周末实在太幸福，我这六个回答你们同意吗？更多AI前沿思考，1.24-1.25来崇礼论坛听吧！#2026AI看崇礼 #红衣聊AI

16. 1 句提示词让你进入奥林匹克博物馆？米兰冬奥 AIGC 全球大赛保姆级攻略！

17. 阿里千问与“AI Layer”崛起：一场重塑互联网的“操作系统”生态战【硅谷101】

18. AI都被垃圾内容喂笨了，“人格”都变了天天刷社交媒体上的垃圾信息，AI的脑子也坏掉了，思维跳跃，无法深入思考，记不住信息，用高质量内容再训练也修不回来，AI喂多了垃圾内容都变傻，天天刷视频的你要小心了 #AI #数据 #算法

19. 「Github一周热点100期」爆火的AI编程工具却被Claude封禁？

20. 既然 AI 越来越聪明，那么学习提示词不是浪费时间吗？我小时候英语很差，因为周围总有人说：学英语有什么用？我是中国人，何必学外文，不会 ABC，也当接班人。现在也有人觉得 AI 那么强学英语干嘛。我本来就不喜欢学，这下子找到借口了。等到工作以后才发现，好的技术文档全是英文的，想读一手资料读不了，想跟别人用英文交流张不开嘴，吃了很多年的亏。后来我花了很大力气补英语，现在都没有完全补回来，走了很多弯路。回头看，当年那些说“英语没用”的人，错在哪里？他们不是坏人，只是把一个判断搞反了：因为自己用不上，或者未来技术更强，就断定这个东西没价值。我现在看到有人说“AI 越来越聪明，所以不用学提示词”，感觉特别像当年那些说“学英语没用”的声音。逻辑结构很像：我不需要，所以它没价值；未来会更好，所以现在不用学。这种想法容易让人踩坑。先搞清楚提示词工程到底是什么很多人反感提示词工程，其实反感的是那种“万能提示词模板”、“神秘咒语”，这种东西确实没什么长期价值，模型一升级就失效了。但这不是提示词工程的全部，甚至不是它的重点。真正有价值的提示词工程，是把目标定清楚，把约束条件列明白，把验收标准写出来，把任务拆成可执行的步骤。你愿意的话可以叫它“需求工程”或者“任务设计”，叫什么都行，但这件事本身一直都很值钱。你跟同事说“帮我写个方案”，同事一定会追问：给谁看的？多长？要数据吗？什么时候要？你补充的这些信息，就是在做提示词工程。你跟 AI 协作也是一样的道理，只不过 AI 不会主动追问你（或者追问得不够好），所以你得自己先想清楚。有人说：AI 的目标就是用自然语言像人一样交流，你和谁交流需要用提示词？听起来挺有道理，但仔细想想就会发现问题：你跟人交流，难道就不需要把话说清楚了吗？你去医院说“我不舒服”，医生一定会追问：哪里不舒服？多久了？有没有吃什么药？你不会觉得医生在搞“提示词工程”，你只会觉得这是正常的沟通。AI 能用自然语言交流不等于 AI 有了“读心术”。自然语言天生有歧义，任务目标经常互相矛盾（又要短又要全，又要创新又要安全），输出往往需要特定格式。这些问题不会因为 AI 变聪明就消失。更准确的说法是：AI 越强，对你输入的容错越高，你随便说一句也能得到一个还不错的结果。但“还不错”和“稳定、可靠、符合要求”之间的差距，仍然需要你把需求定义清楚来弥补。相机像素越来越高，但你仍然需要构图。像素高只是让你拍什么都不太糊，但要拍出好照片，你还是得知道自己想拍什么、怎么拍。还有一种类似的说法：“不出三年，软件工程专业就是新的五笔打字培训班。”这和“提示词工程不用学”的思维方式完全一样：看到 AI 能替代某个环节，就急着宣判整个领域的死刑。工程是把一件模糊的、不确定的事情，通过有计划、有步骤的方法，靠谱地做成。软件工程就是把这套思路用在软件开发上，需求怎么理清、架构怎么设计、质量怎么保证、团队怎么协作、项目怎么推进，这是一整套系统性的能力。AI 现在确实强，但它强在软件生命周期里的编码环节（还有很大进步空间），或者说某几个具体阶段。但编码只是软件工程的一个环节，AI 并不能主导整个生命周期，从需求分析、系统设计、技术决策、团队管理到长期维护，这些事情远不是写代码快就能解决的。至少在相当长的时间内都不行。把软件工程等同于写代码，就像把提示词工程等同于背咒语，都是把一个局部当成了全部。高飞说过一句话我很认同：会敲字，不代表会写作；会写作，不代表懂出版。同理：会跟 AI 说一句话，不代表会用好 AI；会用好 AI，不代表能把 AI 嵌入一个可靠的工作流。每一层跳跃之间，都需要“工程”思维来填。以前你自己写代码，现在你指挥 AI 写代码。以前你自己写文章，现在你让 AI 起草再改。工具变了，但“把事情做对”这个责任没有变，仍然在你身上。指挥 AI 本身就是一种能力。你得知道要什么、怎么拆任务、怎么验收、出了问题往哪里查。这些不叫“被替代”，叫工具升级后的能力重心转移。你觉得某些 AI 产品随便说一句就好用，那是因为有人替你把需求定义和约束设计做好了。如果有人说：“我从来不研究怎么把需求说清楚”，这不是什么值得骄傲的事情，“我从来不研究提示词工程”也类似。你以为自己省了时间，其实是把“研究成本”变成了“返工成本”，只不过花得不自知。我当年不学英语，也觉得自己省了时间。后来补课花的时间，比当初好好学多了好几倍。AI 越强，“工程”两个字越值钱，而不是越不值钱。因为强工具放大的是使用者之间的能力差距。同样一个模型，会用的人和不会用的人，产出可以差十倍。拉开差距的，就是你愿不愿意花时间把需求定义好、把流程设计好、把质量管控好。你可以不叫它“提示词工程”，叫“需求设计”也好，叫“任务拆解”也好，叫“跟 AI 好好说话”也行。但“把你想要的东西想清楚、说明白”这件事，不会因为 AI 变强就消失。

21. 真要做一个自动化写作的 Agent，工作流可能更合适，毕竟步骤相对固定，成本也会更低，Claude Code 可以在中间做工具用，另外 Claude Code 写作能力不一定很好，需要搭配不同的模型组合使用效果更佳。AI 写出来的内容质量，主要取决于 2 点：1. 你提供的上下文质量2. 模型能力然后才是提示词水平这篇文章好是因为这个访谈质量好，提供了优质上下文内容，否则很难写出来好的结果。就好比你现在让模型去翻译，大部分时候如果原文不错，翻译结果也会不错，如果原文不行，翻译不出来好的内容。这种拿现有资料去重写的，也是类似一种语言的翻译，是大模型所擅长的。

22. Ilya Shabanov分享了一个高效写作硕士论文的方法，强调AI作为辅助工具，而非代写，帮助克服写作焦虑，理清逻辑，迅速形成初稿：1. 收集已有材料：上传自己的旧稿、笔记，或者领域内的论文，甚至写个粗略大纲。2. 梳理叙述结构：让AI帮你用一句五词短句总结每段内容，调整顺序，掌控整体故事线。3. 拓展大纲：让AI把每句话展开成段落提纲，包括主题句、数条支持观点及总结句，形成逻辑清晰的蓝图。4. 引入真实研究：用工具检索相关文献，提炼关键事实，确保内容有据可依。5. 生成正式段落：将核实过的事实输入AI，产出标准、引用齐全的学术段落，逐段完成完整初稿。这一流程让写作不再从零开始，减少拖延和迷茫，真正做到“你掌控叙述，AI帮你表达”，保持原创思想和学术诚信。关于伦理，Shabanov认为：AI只是帮你梳理和表达思想，内容和方向由你决定，且每一步都经过事实核查，最终成果属于你自己。质疑者指出，写作过程中的思考与挣扎本身就是学习的关键，完全依赖AI可能削弱理解和原创性。这场讨论反映了学术写作正迎来AI辅助的新范式：如何平衡效率与学术诚实，如何在利用AI带来的便利时，保持深度思考和知识内化，是每个学者必须认真面对的问题。全文：x.com/Artifexx/status/1993817250873192611

23. 如果AI突然消失了，你的工作能力会不会下降呢？ #大咖观察 #红衣聊AI #AI工具

24. AI时代最危险的职场陷阱不是不会用AI 而是把AI当成了思考替身。#大咖观察 #红衣聊AI #AI工具

25. AI赋能写作不是替代写作

26. 高效提示词（prompt）工程指南

27. #天玑9500旗舰芯#首发超能效NPU，是存算一体NPU架构。同时可以赋能端侧AI，想用就用。现场展示了很多场景，都可以通过天玑9500的端侧AI高效处理。例如强大的图片生成能力，可以快速生成一张4K的AI图片，非常高清。有效提升生产力，一整天的会议记录，一次就能搞定。

28. #终于有APP更新不像挤牙膏了# 千问这次更新让我发现，原来一次更新是可以让用户体验跃升一个台阶的，流畅度和实用性直接拉满，什么AI写作、AIPPT、AI编辑创作、文件阅读总结简直都不要太好用，只能说有这些功能需求的人真的有福了。#千问##ai#

29. 你现在用的AI，是在逼你学指令，还是已经开始帮你少动脑筋、少试错了呢？#大咖观察 #红衣聊AI #AI时代 #AI工具#虚拟主播

30. 面试成本太高。我教Java，这个问题一样头痛。当前学生几乎100%使用AI，古法编程虽然能有效地锻炼开发与设计能力，但实在难以抵挡AI便捷高效的诱惑力。如今高等教育中许多原有的“考核”与“验收”机制，要不彻底失效，要不其可信度大大降低。事实上，在AI时代，整个传统教育方式，都面临巨大的冲击，在分崩离析中。

31. 你愿意花钱投资AI工具吗？ #大咖观察 #红衣聊AI #AI工具 #投资 #职场

32. 你《绝对用的上，AI超实用技能！》

33. 美国大学毕业季最诚实的一次演讲天才教授安杰拉•达克沃思公开承认用AI写稿，但就是这份人机协作的演讲稿，解开了AI时代教育最大的两个困惑 #ai #教育 #AI学习

34. 优点：1. 有 CoT 收集上下文；2. 有清晰的角色设定； 3. 有❌ vs ✅ 的对比式教学。可以优化的地方：1. 清晰的读者画像，是专业人士还是爱好者还是小白；2. 补充读者不了解的背景知识和事实核查；3. 输出的格式、长度；4. 改写的尺度：是润色、结构化改写？如果是结构化改写，应该有哪几种结构参考？可以根据文章类型提供几种不同结构选择会更好。最后，可以让 AI 给建议，例如可以这样问AI： <draft-prompt>[你的原始提示词]</draft-prompt> 这是一套{将学术文章变成科普文章}的提示词，我希望它能{通俗易懂引人入胜，让读者读后有收获感}。帮我从提示词工程的角度点评一下上面的提示词，哪些地方做得好，哪些地方不足，如何改进

35. AI 画图保持脸部一致性的方法参考：1. 首先确保要用一致性好的模型，比如nano banana pro、即梦都不错2. 分两步，第一步先生成一个去掉杂乱背景的纯粹的高清人像，这样AI在后续参考生图时就不会被其他因素干扰。如果有必要可以生成多个角度的，比如正脸、左右侧脸，最后可以合并到一张图上第二步根据第一步生成的人像参考图去画3. 变换风格，不一定要追求真实风格，可以走卡通风格、3D 风格，这样只要形似就效果很好，适用于模型能力不够强，或者参考难度较大的或者如果你有更好的方法也欢迎留言分享

36. 公众号写作

37. 我用AI写文章的3个修改法则

38. 锐评

39. 我用AI写文章的3个修改法则

40. 论文降AI率实战

41. 论文降AI率不翻车

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43. 人工润色 vs. AI润色

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76. 2026必备AI文案写作的10条经验

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129. AI文章总有机器味？咋破😱。家人们，有没有发现AI生成的文章总有股浓浓的模板味，生硬又不自然��。不过别愁，我发现只要正确用AI指令润色文章，就能让它自然流畅，完全看不出是AI写的呢��！我总结了两方面共4个小技巧。先说内容润色��，可以扩展论据，给论点提供更多支持性论据让它更有说服力；引入对比，用相反观点对比增强讨论深度；增加例子，让论点更有现实感；还能删除冗余，删掉重复不必要的信息；最后进行内容重组，让文章逻辑更清晰。再就是语言润色啦��，句子简化，把复杂句子变简单；词汇丰富，用更丰富的词替换重复简单的；句式多样化，让相似句子结构不再单调。学会这些，AI文章也能脱胎换骨哟��！ #AI润色 #ai写作指令技巧 #我的写作日常 #职场进阶指南 #新媒体运营

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155. Ai常见四大误区，千万别踩坑。我评论了的作品： Ai四大常见误区误区一：没有角色设定。正确做法：按照需求先给AI赋予一个身份，比如某某领域的教授、专家，或者某某高管职位等，你想得到谁的答复，就给它赋予什么角色。误区二：需求描述模糊。正确做法：让Ai反向提问，先告诉他目标，然后要求他通过提问来补充需要了解的信息和细节，大大提升工作效率。误区三：不给背景资料。正确做法：提问之前先做个模拟，如果这项工作你要交给同事去做，需要提供给他什么材料和信息背景？然后把你想到的内容同样提供给Ai一份。误区四：没有限制条件。正确做法：在指令的最后一条加上限制条件，把不想要的禁止出现的内容写进去，才能最大化确保生成的内容质量。#万万没想到 #干货分享 #涨知识 #打工人 #误区科普

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