因为自己一直比较热衷于纯AI写作，之前用gemini之类的，朱雀率基本为零，就没专门弄过提示词（在github上找了点提示词修改了下，效果不错就直接用了），现在发现deepseek-v4价格几乎白给，中文小说也还行，就是AI率高，纯提示词的话一个是字数膨胀系数太高，一个是效果始终不如gemini，（主要国产模型的注意力太容易被稀释了），所以就动手整合了一套正则+提示词搭配，现在基本做到deepseek-v4稳定和gemini润色效果差不多了，把这2套方案分享给佬们。 1：纯gemini提示词，适合gemini模型润色（不限制生成模型，啥都可以），基本都能做到一次低AI率（不行的话在润色一次），缺点，润色后的字数膨胀系数较大，超过30%+。 采用的xml结构+头部强调，有些内容需要佬们自己根据用的工具适配，效果图如下： Gemini提示词（通用的，其他也可以用，效果没Gemini好，和Deepseek的差不多，少了正则之类的） （点击了解更多详细信息） gemini朱雀效果图 （点击了解更多详细信息） 2：deepseek提示词+正则，适配deepseek-v4模型，效果个gemini差不都，缺点，需要自己会玩，会用正则+提示词组合，优点：字数膨胀系数在20%内，一般在15%左右，非常稳定 正则（需要佬们根据自己的用法重建为各自需要的格式） （点击了解更多详细信息） Deepseek-V4提示词（需要配合正则使用，理论全模型通用，向上兼容） （点击了解更多详细信息） deepseek-v4效果图（第一个是纯正则，没有提示词） （点击了解更多详细信息） 测试的组合是【首次生成 Deepseek-v4-pro-max + 润色前正则 + 提示词润色 Deepseek-v4（不开思考和强度） + 润色后正则】，其他组合需要佬们自测，Flash做润色也可以，效果稍微差点。 还有些比如字数膨胀的问题，个人建议是精准公差值，不要用浮动值，比如直接告诉AI生成"3500±100字"这样的公差值，会比"2500~3800"这种浮动值更加稳定。查了Cornelluniversity大学论文报告，然后我做了压力测试的确效果更好： Cornelluniversity大学的论文截图和测试截图 （点击了解更多详细信息） P.s：主要时间不够，不能慢测其他模型了（其实是没啥其他模型免费无限蹬的渠道，没办法测），上面的测试都是基于我自己项目出来的效果，不能保证大家的工具都适配，不能保证效果始终都是拉满（主要不清楚大家用的工具，做不到统一效果）不过大体都差不多，可以自己稍微动手优化下。就测试了5章，没时间弄了。 因为都是临时在我项目的代码上让AI提取出来的正则，如果缺失，佬们可以直接让AI在github上整合一套新正则出来，但是需要注意，尽量手动洗一遍，因为很多正则词都会改变原文意思，必须要无伤替换的正则才可以用于写作。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题