如何用AI写作？

最近在《脑放电波》，录了一期讲AI写作的播客。

我把播客内容，结合之前几篇讲AI写作的文章，重新整理成了这篇更结构化的AI写作方法。

**过去半年，我用AI写了几乎所有文章。**我的朋友们——大都是文字工作者，对文字很敏感——都表示看不出我是用AI写还是自己写的。

我的AI写作思路参考了一点丘吉尔。丘吉尔当过英国首相，还拿了诺贝尔文学奖，一生写了上千万字。但丘吉尔怎么可能每天坐在打字机前面敲字？

丘吉尔主要是口述，让打字员小姐写草稿，再让秘书润色。事实上，大人物都是这样写作的。他们只需要给出几个要点，告诉助手自己的主要思路，助手就能帮他们写出完整的文章。

现在AI让我们每个人都可以这样写作。我们只需要对着手机说话，把想法口述出来，再花十分钟让AI处理一下，就能变成一篇结构严密、保留自己语言风格的文章。

用AI写作完全可以提高2到3倍的文字工作效率。以前写一篇三千字的文章要一整天，现在从口述到改完只需要不到2小时。

以下，是我具体的AI写作方法，附上了详细步骤和prompt。

一、信息输入决定输出质量

很多人用AI写作遇到的问题是输出很平庸，充满AI味儿。根本原因不在技巧，而在信息输入的质量。

AI大模型在压缩信息，如果你提供的信息不够丰富优质，它就会用似是而非的水话填补内容。

所以信息输入比输出更重要。能给AI提供什么样的原料，才是创作者的核心价值。

我总结了三种提高信息输入质量的方法：

**穷举法，**是让AI去搜索互联网上所有相关内容。现在很多AI没联网功能，你可以用Perplexity这类工具搜索，把结果输入给AI。优点是信息面广，缺点是把判断信息重要性的工作交给了AI。对垂直领域，AI的判断可能不准。

**索引法，**是通过可信的信息节点筛选。比如写科技公司新闻，我会找The Information这样的可靠媒体；写人物故事，我会找Lex Fridman这样的优质播客，把转录文字输入AI。你需要了解领域内的权威信息源，通过这些"信任节点"筛选信息。

**口述法，**适用于原创内容。特别是细分领域、时效性内容，或者原创观点，就需要用语音记录自己的想法，转成文字后让AI结构化。

我一般先记录五六分钟的想法，记录四五条，转成文字让AI梳理成提纲。习惯口述之后，我现在都是一次性说二十分钟，转成文字再让AI结构化。

因为口述提供的都是原创内容，互联网上没有，最终写出来的文章会充满个人特色，读起来不像AI生成的。

二、口述法具体操作流程

第一步：口述记录

对着语音记录软件，把想法转录成文本。可以用飞书、通义、讯飞，任何一款都行。对着手机说出你想到的任何信息，尽可能多地说，不要管逻辑，就像自言自语一样。

一般来说，5-6千字的口述对应2-3千字的最终文章。

第二步：生成提纲

把转录文本粘贴给AI，前面加入prompt：

我要写一篇文章，标题是《xxxxx》。这是一篇讲述xxxx的稿子。
这是我的口述转录，有些逻辑混乱，还有错字和语病。
请你帮我梳理逻辑，写一份简洁的提纲，然后等待我下一步指令。

AI会整理出清晰的提纲。修改提纲是非常关键的一步，本质上是在增加你与AI的交互，输入更多原创想法。如果直接把上万字的口述文本喂给AI，让它写文章，它的语气虽然是你的，也能表达你的主要思想，但在具体表述、案例编排、结构上，一定只是平均水平。

通过修改提纲这个环节，你可以深度参与写作过程。比如可以告诉AI，「我希望把第三部分的某个素材挪到第一部分」，或者「我希望把开头的素材换成某某，让开头更加有冲击力」。这些非常具体的交互之后，这样AI才能写出80分、90分的东西，而不是平庸的内容。

不过，现在AI一次写的提纲大多符合要求。大部分情况下，我并不需要修改提纲。写作这篇文章，我就没有修改提纲。

第三步：按照提纲写全文

让AI按照提纲写作，prompt是：

很好，请你按照提纲写全文，要用流畅的自然语言，不要列要点。
文风要保留我的语言风格，适当保留我的原话。
不要滥用形容词和副词，尽量用简单的动词和名词表达意思。

如果文章在2000字以下，可以一次性写完。如果超过2000字，需要分段写作，比如先写第一部分，再写第二部分，最后写第三部分。这样避免AI偷懒，强制AI投入更多注意力。

AI写完每一部分，可以让AI具体修改，确保其表述更加符合要求。

第四步：核查和润色

让AI根据资料检查文章的表述和数据：

请你仔细核对这篇文章里的所有数据和关键表述，并从资料里找出原文一一对应。
请确保每个案例都具有说服力，能够有力地支撑其所对应的论点，并且信息来源可靠、细节准确。

把AI写的文章再喂给AI，让它核对所有数据和表述，找出原文对应。选择更稳定的模型，避免使用幻觉率高的DeepSeek R1进行检查。

最后人工修改个别词句，让全文更生动自然。

三、模型和工具选择

**推荐模型：**Claude 3.7 Sonnet、Gemini 2.5 Pro、Qwen 3

如果只推荐一个写作模型，我选Claude 3.7 Sonnet。它执行指令最准确，输出质量稳定，文笔相对平实、简洁。

模型写作能力排序： Claude 3.7 Sonnet ≈ DeepClaude > Gemini 2.5 Pro > ChatGPT 4.5 > Qwen 3 > DeepSeek R1

其他模型特点：

• Gemini 2.5 Pro：缺点是输出不稳定，偶尔有莫名语气词，偶尔文风过于死板。优点是上下文最长，可以处理十几万字的长文本，并且几乎免费。总体写作水平接近Claude 3.7 Sonnet。
• ChatGPT 4.5：执行准确指令但毫无特色，并且价格很贵。
• DeepSeek R1：文风太飘，经常堆砌量子力学之类的科幻词汇，很难直接用来写作。
• Qwen 3：执行准确指令但毫无特色。优点是文风不飘，幻觉问题不明显，并且国内可以直接、免费使用。
• 缝合版模型DeepClaude：综合DeepSeek的推理能力和Claude的执行能力，让DeepSeek推理，Claude写作。在Claude 3.5时代优势明显，但现在只比Claude 3.7好一点点，不显著。

语音转录工具：

飞书妙计、通义听悟、讯飞听见，区别不大，但通义听悟免费且不限量（伟大）。

四、实操技巧

我尝试过给AI设定我的写作风格。我把自己写过的长文本都存下，有一个文件夹。然后我把这些文本喂给AI，写了一个prompt来总结自己的文风。

设定个人写作风格主要适合穷举法、索引法，可以为非原创内容赋予个人风格。当我想偷懒，不想口述的时候，我就给AI足够的资料，把想写领域的PDF文章喂给他，再让他按照我的文风写。

更好的方法是先让AI总结，再使用。我不是让大模型直接按照一篇文章来写，而是事先让AI把这些文章总结成结构化的要点，然后把这个prompt喂给大模型。这样既省token，又更准确。

当上下文超长时，比如我给AI的口述转录长达几万字，我也会在按照提纲写全文环节的prompt中，加上个人文风的总结，让AI更明白我的语言风格，避免输出过于标准化的内容。

比如这是我的写作风格：

直接干脆，简洁有力
不拖泥带水、不用四字成语
以具体事例开篇
段落简短，逻辑紧凑
常用"所以"、"因此"推进论述
禁止写意义不明，只是烘托气氛的句子
结尾点明核心观点，不用"可能""也许""似乎""微妙"等模糊表述
从小切口展开大主题
注重数据和案例佐证
善于发现规律和深层逻辑
敢于表达独特观点

最后总结一下，提升AI写作水平的方法：

• 分步执行：先写提纲再写全文，强制模型投入更多注意力
• 具体指令：对提纲提出具体修改要求
• 避免复杂prompt：让工作流自然形成prompt
• 文风控制：明确要求自然语言，保留个人风格

最重要的是，你无法用AI写出超过自己认知范围的东西。维特根斯坦说，「语言的边界就是世界的边界」，能准确说出需求的前提是对事情有相对清晰的想法。

（本文配图由ChatGPT 4o生成。文字来自播客节目中我的口述，Claude 3.7 Sonnet辅助写作）