最近在《腦放電波》,錄了一期講AI寫作的播客。
我把播客內容,結合之前幾篇講AI寫作的文章,重新整理成了這篇更結構化的AI寫作方法。
過去半年,我用AI寫了幾乎所有文章。我的朋友們——大都是文字工作者,對文字很敏感——都表示看不出我是用AI寫還是自己寫的。
我的AI寫作思路參考了一點丘吉爾。丘吉爾當過英國首相,還拿了諾貝爾文學獎,一生寫了上千萬字。但丘吉爾怎么可能每天坐在打字機前面敲字?
丘吉爾主要是口述,讓打字員小姐寫草稿,再讓秘書潤色。事實上,大人物都是這樣寫作的。他們只需要給出幾個要點,告訴助手自己的主要思路,助手就能幫他們寫出完整的文章。
現在AI讓我們每個人都可以這樣寫作。我們只需要對著手機說話,把想法口述出來,再花十分鐘讓AI處理一下,就能變成一篇結構嚴密、保留自己語言風格的文章。
用AI寫作完全可以提高2到3倍的文字工作效率。以前寫一篇三千字的文章要一整天,現在從口述到改完只需要不到2小時。
以下,是我具體的AI寫作方法,附上了詳細步驟和prompt。
一、信息輸入決定輸出質量
很多人用AI寫作遇到的問題是輸出很平庸,充滿AI味兒。根本原因不在技巧,而在信息輸入的質量。
AI大模型在壓縮信息,如果你提供的信息不夠豐富優質,它就會用似是而非的水話填補內容。
所以信息輸入比輸出更重要。能給AI提供什么樣的原料,才是創作者的核心價值。
我總結了三種提高信息輸入質量的方法:
窮舉法,是讓AI去搜索互聯網上所有相關內容。現在很多AI沒聯網功能,你可以用Perplexity這類工具搜索,把結果輸入給AI。優點是信息面廣,缺點是把判斷信息重要性的工作交給了AI。對垂直領域,AI的判斷可能不準。
索引法,是通過可信的信息節點篩選。比如寫科技公司新聞,我會找The Information這樣的可靠媒體;寫人物故事,我會找Lex Fridman這樣的優質播客,把轉錄文字輸入AI。你需要了解領域內的權威信息源,通過這些“信任節點”篩選信息。
口述法,適用于原創內容。特別是細分領域、時效性內容,或者原創觀點,就需要用語音記錄自己的想法,轉成文字后讓AI結構化。
我一般先記錄五六分鐘的想法,記錄四五條,轉成文字讓AI梳理成提綱。習慣口述之后,我現在都是一次性說二十分鐘,轉成文字再讓AI結構化。
因為口述提供的都是原創內容,互聯網上沒有,最終寫出來的文章會充滿個人特色,讀起來不像AI生成的。
二、口述法具體操作流程
第一步:口述記錄
對著語音記錄軟件,把想法轉錄成文本。可以用飛書、通義、訊飛,任何一款都行。對著手機說出你想到的任何信息,盡可能多地說,不要管邏輯,就像自言自語一樣。
一般來說,5-6千字的口述對應2-3千字的最終文章。
第二步:生成提綱
把轉錄文本粘貼給AI,前面加入prompt:
我要寫一篇文章,標題是《xxxxx》。這是一篇講述xxxx的稿子。
這是我的口述轉錄,有些邏輯混亂,還有錯字和語病。
請你幫我梳理邏輯,寫一份簡潔的提綱,然后等待我下一步指令。AI會整理出清晰的提綱。修改提綱是非常關鍵的一步,本質上是在增加你與AI的交互,輸入更多原創想法。如果直接把上萬字的口述文本喂給AI,讓它寫文章,它的語氣雖然是你的,也能表達你的主要思想,但在具體表述、案例編排、結構上,一定只是平均水平。
通過修改提綱這個環節,你可以深度參與寫作過程。比如可以告訴AI,「我希望把第三部分的某個素材挪到第一部分」,或者「我希望把開頭的素材換成某某,讓開頭更加有沖擊力」。這些非常具體的交互之后,這樣AI才能寫出80分、90分的東西,而不是平庸的內容。
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不過,現在AI一次寫的提綱大多符合要求。大部分情況下,我并不需要修改提綱。寫作這篇文章,我就沒有修改提綱。
第三步:按照提綱寫全文
讓AI按照提綱寫作,prompt是:
很好,請你按照提綱寫全文,要用流暢的自然語言,不要列要點。
文風要保留我的語言風格,適當保留我的原話。
不要濫用形容詞和副詞,盡量用簡單的動詞和名詞表達意思。如果文章在2000字以下,可以一次性寫完。如果超過2000字,需要分段寫作,比如先寫第一部分,再寫第二部分,最后寫第三部分。這樣避免AI偷懶,強制AI投入更多注意力。
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AI寫完每一部分,可以讓AI具體修改,確保其表述更加符合要求。
第四步:核查和潤色
讓AI根據資料檢查文章的表述和數據:
請你仔細核對這篇文章里的所有數據和關鍵表述,并從資料里找出原文一一對應。
請確保每個案例都具有說服力,能夠有力地支撐其所對應的論點,并且信息來源可靠、細節準確。把AI寫的文章再喂給AI,讓它核對所有數據和表述,找出原文對應。選擇更穩定的模型,避免使用幻覺率高的DeepSeek R1進行檢查。
最后人工修改個別詞句,讓全文更生動自然。
三、模型和工具選擇
推薦模型:Claude 3.7 Sonnet、Gemini 2.5 Pro、Qwen 3
如果只推薦一個寫作模型,我選Claude 3.7 Sonnet。它執行指令最準確,輸出質量穩定,文筆相對平實、簡潔。
模型寫作能力排序: Claude 3.7 Sonnet ≈ DeepClaude > Gemini 2.5 Pro > ChatGPT 4.5 > Qwen 3 > DeepSeek R1
其他模型特點:
Gemini 2.5 Pro:缺點是輸出不穩定,偶爾有莫名語氣詞,偶爾文風過于死板。優點是上下文最長,可以處理十幾萬字的長文本,并且幾乎免費。總體寫作水平接近Claude 3.7 Sonnet。
ChatGPT 4.5:執行準確指令但毫無特色,并且價格很貴。
DeepSeek R1:文風太飄,經常堆砌量子力學之類的科幻詞匯,很難直接用來寫作。
Qwen 3:執行準確指令但毫無特色。優點是文風不飄,幻覺問題不明顯,并且國內可以直接、免費使用。
- 縫合版模型DeepClaude:綜合DeepSeek的推理能力和Claude的執行能力,讓DeepSeek推理,Claude寫作。在Claude 3.5時代優勢明顯,但現在只比Claude 3.7好一點點,不顯著。
語音轉錄工具:
飛書妙計、通義聽悟、訊飛聽見,區別不大,但通義聽悟免費且不限量(偉大)。
四、實操技巧
我嘗試過給AI設定我的寫作風格。我把自己寫過的長文本都存下,有一個文件夾。然后我把這些文本喂給AI,寫了一個prompt來總結自己的文風。
設定個人寫作風格主要適合窮舉法、索引法,可以為非原創內容賦予個人風格。當我想偷懶,不想口述的時候,我就給AI足夠的資料,把想寫領域的PDF文章喂給他,再讓他按照我的文風寫。
更好的方法是先讓AI總結,再使用。我不是讓大模型直接按照一篇文章來寫,而是事先讓AI把這些文章總結成結構化的要點,然后把這個prompt喂給大模型。這樣既省token,又更準確。
當上下文超長時,比如我給AI的口述轉錄長達幾萬字,我也會在按照提綱寫全文環節的prompt中,加上個人文風的總結,讓AI更明白我的語言風格,避免輸出過于標準化的內容。
比如這是我的寫作風格:
直接干脆,簡潔有力
不拖泥帶水、不用四字成語
以具體事例開篇
段落簡短,邏輯緊湊
常用"所以"、"因此"推進論述
禁止寫意義不明,只是烘托氣氛的句子
結尾點明核心觀點,不用“可能”“也許”“似乎”“微妙”等模糊表述
從小切口展開大主題
注重數據和案例佐證
善于發現規律和深層邏輯
敢于表達獨特觀點最后總結一下,提升AI寫作水平的方法:
分步執行:先寫提綱再寫全文,強制模型投入更多注意力
具體指令:對提綱提出具體修改要求
避免復雜prompt:讓工作流自然形成prompt
文風控制:明確要求自然語言,保留個人風格
最重要的是,你無法用AI寫出超過自己認知范圍的東西。維特根斯坦說,「語言的邊界就是世界的邊界」,能準確說出需求的前提是對事情有相對清晰的想法。
(本文配圖由ChatGPT 4o生成。文字來自播客節目中我的口述,Claude 3.7 Sonnet輔助寫作)
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