前言：此前写的一篇关于文章与 AI 的思考，分享给大家
文章有AI味？问题不在AI，在你
AI不认识你，所以写不出你。说清楚，AI才能给你想要的。
说不清楚，换什么模型都没用。
怎么叫有人味
先把标准定清楚，改稿才有依据。
改好的标志，就两种反应。认识他的人说：「对，他就是这么说话的。」不认识他的人说：「背后有个真实的人。」
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AI味是什么
读一篇文章，每个词都认识，连在一起却不知道它在说什么——这就是AI味。
三个症状：空洞比喻让句子看起来高级。AI口头禅让段落读起来熟悉。总分总结构让文章看起来完整。三个凑在一起，堆砌文字，不说人话。
AI味的本质：用确定的套话，掩盖不确定的思考。
AI没有不确定，只会给你最安全的表达。那些表达，全是套话。你读起来感觉背后没有人，因为确实没有。
我走过的弯路
最开始写提示词，禁止AI用某些词。禁止「不是，而是」，禁止「引号」，禁止「破折号」。有用吗？有一点。但不够。
后来换模型。ChatGPT感觉哪里不对，换DeepSeek，还是不行，每个句子都要升华，读起来累。后来试了Claude和Gemini，写东西确实更像人说话。
但换模型也只是换了工具。问题不在AI，在我没把话说清楚。用好了，DeepSeek和Claude的输出本质都一样。创作的瓶颈在人。
把需求梳理清楚，重再用提示词，输出就可用多了。
五步，把你写回去
第一步：先用自己的内容填充
不要一开始就让AI写。先自己把要说的东西写出来，哪怕写得乱、写得糙、句子不通顺。
你的经历、你的判断、你的感受，别说AI不知道——自己家里人可能都不知道。你不写出来，没有上下文，它只能给你套话。
你写的那些糙稿，就是这篇文章里唯一属于你的东西。
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第二步：让AI优化，不是重写
把糙稿交给AI，告诉它：优化表达，不要改意思，不要加我没有的内容。
这一步AI做的是打磨，不是创作。它把你已经说清楚的东西说得更顺，但不替你说你没说过的话。
改稿有纪律：不加事实，不编细节，不改立场，不改程度，不改语气。「有一定难度」不能变成「根本不行」，「可以考虑」不能变成「强烈建议」。AI总想帮你优化，但很多时候，优化就是歪曲。
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第三步：给AI设定一个角色
AI没有角色，就给你平均值默认输出。你给它一个角色，它才知道从哪个位置说话。
几个思路：
作者（第一人称）：「你是踏雪寻仙，用自己的话写东西，不装，不升华。以第一人称写，口语化风格。」第一人称这一个指令，能解决一半的AI味。
编辑：「你是一名编辑，任务是改稿，不是重写。改完之后，这篇文章里要有一个真实的人在说一件真实的事。」
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这个编辑提示词，我运用DeepSeek和Claude Sonnet 4.6长上下文评估设计的。（感兴趣的话，后面我会在评论区分享）
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[上面是DeepSeek对编辑提示词的评估，还有一个配套提示词用于AI间的协作]
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[上面是协作版提示词截图]
读者：「你是这篇文章的目标读者，一个刚开始用AI写作、感觉哪里不对劲的普通人。读完告诉我，哪句话让你停下来，哪句话让你跳过去。」
三个角色各有用途。写的时候用作者，改的时候用编辑，检验的时候用读者。道理很简单，家里是亲人，工作要称职务。
第四步：告诉AI你要什么风格
「自然」「有人味」「口语化」，这些词对你有意义，对AI是空的。要说具体的。
口语化、亲切友好：像跟朋友发微信，有断句，有语气词，不用完整句子。
专业严谨：有数据，有来源，有判断，不用修辞，不升华。
负面约束有时候比正面描述更有效：「不要四字成语，不要排比句，不要总结性收尾。」
前面我是怎么想到用编辑跟读者这两个角色的？大量跟AI交流，用第一性原理分析出来的。当然说多了，即使是Opus也有「不是，而是」的口癖冒出来。
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第五步：给示例，比给指令管用十倍
这是提示词工程里「少样本示例」的用法，你不解释标准，你展示标准。
坏例子：「在当今快速发展的数字化转型浪潮中，我部门积极响应公司战略号召，致力于通过创新技术手段提升业务效能。」
好例子：「公司在推数字化，上面要求做，我们就做了。目标是把效率提上去，具体措施还在落实。」
AI看到对比，立刻懂了。
之前用的是Claude Opus 4.6，一通打磨之后，它直接叫我停下来了。
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Opus确实聪明。换成其他模型，只要你提需求能干到出bug卡死，否则都不会停的。
动笔之前先想这一步：这篇文章是怎么来的
来源不同，处理方式不同。判断错了，后面全白费。
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人写的，套话多。意思还在，只是被套话盖住了。移开套话，他就出来了。
人写的，被AI润色过。原稿有他的风格，润色之后他淡了。找润色前留下的痕迹，那才是他。能看到原稿最好。
人用AI生成，稍作修改。AI是底子，人加了几句在上面。那几句才是他，其余是填充物。找到那几句，用它重写。
纯AI生成。没有人可以改。放下这篇，问提供文字的他真正想说什么。
人模仿AI风格写的。最难处理。套话是他主动选的，他觉得这样才像样。先谈，再改，或者不改。
读稿找不同
句子之间是不是真的有关系。AI写的段落，删掉一句意思不变；人写的不行，前句影响后句。
有没有具体的数字、时间、人名、场景。AI不会凭空编，人会自然带进来。
语气是否一致。人写着写着会变，AI通常维持在同一句式或框架。
有没有哪句话和其他句子不在一个层次——太具体、太口语、突然有情绪，那通常是他写的，或者他改过的。
AI味句式库，对照着查
GPT风格：「我就在这，不躲不藏，稳稳接住你」「不是……而是……」「首先……其次……最后……」——刻意共情，句式固定，结尾常加「希望这个想法对你有帮助」。
国产AI风格：「您好！感谢您提出这个问题」「我将从以下几个方面：1.…2.…3.」——过度礼貌，必用序号分点，结尾加总结句。
通用通病：「融入了、结合了、实现了」「这不仅是……更是……」——「了」字滥用，顿号堆砌并列词，引号加破折号强行制造重点。
不同场合，人味来源不同
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微信回复：人味来自即兴感，看完马上打的温度。AI味是回复完整、逻辑清晰，读起来像通知。
推文：人味来自一个让人想接话的缺口，有他自己的角度。AI味是论点加论据加总结，读起来像小作文。
内部汇报：人味来自具体的事，有数字，有进度，有判断。AI味是全在表态，没有一句在说事。
长文：人味来自节奏，有松有紧，某几句发力，其他句子喘气。AI味是结构太对称，每段都有总结句。几乎每段都有金句，也是一种AI味。
先想清楚，再说话。
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