别瞎花钱！花 3000 元买课不如看看这份 AI 写作入门手册

　　AI 写作=专业领域经验 ×AI

　　AI 写作的厉害之处在于把我们的经验和 AI 技术相结合，形成 “AI + 领域” 的高效创作模式。

　　专业知识是根基，而AI技术就是个助推器。

　　光会用AI工具的运用还不够，关键还得懂行。

　　不同领域，像教育、医疗、营销等等，都有其独特的知识体系和表达规范。

　　不懂行，用 AI 写出来的东西就和外行人瞎掰差不多，不能细看。

　　垂直行业的知识经验是决定AI输出质量的关键。

　　提示语就是将我们的专业经验转化为 AI 能听懂的话，以此来实现精准内容的生成。

　　就好像让 AI 写个医疗报告，它得了解医学术语、行业标准和最新研究成果，才能准确传达专业信息。

　　要命的是，AI 有时还喜欢一本正经地胡说八道。

　　所以，我们只有掌握一个领域的常识和关键概念，才有能力识破 AI 是不是在编瞎话。

　　任务拆解法

　　像文章写作这样的复杂任务，不要想着能一蹴而就。

　　我们可以用任务拆解法，

　　将其拆解成为标题、大纲、开篇段落、正文、结尾等多个子任务，

　　接着针对各子任务进行精细化调教提示词，

　　逐个完成后再如搭积木般组合，

　　最终就能形成一篇结构严谨、内容充实、表达清晰的文章。

　　2.1 明确目标和和需求

　　我们做任务前都要先想清楚【为谁解决什么问题，我们要得到什么?】

　　假如我们要写一篇关于沟通的文章，不能光想着”教大家沟通技巧”这么笼统，

　　要先想清楚是给哪些人群看，大概的年龄范围，有什么共同点，他们最头疼的问题是什么?

　　比如目标人群主要是25-35岁的职场新人，

　　他们可能和我们当年一样，累死累活工作却总被领导说”不会说话”。

　　要把他们的特征和问题分门别类：

　　是遇到跨部门协作就怂?还是汇报时总被打断?

　　这些具体痛点要比泛泛的”沟通障碍”更能精准击打到目标。

　　那么这次写作，我们是想要得到什么?

　　是想让读者能真正理解”非暴力沟通”(能看懂)，我们要多写点实在的经历和方法，别整虚的。

　　可以像聊家常那样，说说怎么把客户投诉处理成表扬信的真实案例。

　　如果是想让读者买我们的沟通课程(肯掏钱)，就得把好处说得明明白白的，”学这招每年少加200小时班”。

　　追求点赞收藏转发量(爱互动)的话，

　　得像小红书爆款笔记那样，用”三句话让领导主动给你升职”这种戳心标题。

　　总之，要跟 AI 说清楚我们是为谁解决什么问题，想要得到什么，文案的写作方向才不会偏离我们的要求。

　　2.2 收集资料

　　通过搜索，做到认知对齐，同时保存优质案例和方法论，

　　再利用这些收集到的优质案例和方法论，设计提示语，就可以高效完成我们的写作任务。

　　以下表格是常用的搜索技巧：

　　在 AI 时代，不会主动搜索信息的人就像被困在信息茧房里。

　　只能被动接收别人想要给他们看的内容，失去了全方位观察的能力。

　　互联网是一个无限广阔的世界，只要你愿意主动搜索、深入挖掘，就能获得更丰富、更准确的信息，做出更明智的判断。

　　但如果连这种基本能力都没有，就只能被动接受别人塞给你的东西。

　　时间长了，你对世界的认知会变得越来越片面，甚至完全被别人操控。

　　2.3 执行子任务

　　1)基础提示词测试效果

　　记得要使用结构化提示词：背景、动作、目标、要求。

　　高质量提示词的调教，一定要避免多轮对话中反复调整，而是要在一个提示词的基础上持续测试优化。

　　具体使用方法可以看我上篇文章《AI 从入门到精通》。

　　比如第一次生成的文案结构松散，你可以直接修改提示词，要求“用分点方式列出三大核心优势”，而不是在聊天里一句句纠正AI。

　　另外，如果AI的初稿不尽如人意，别轻易放弃，可以告诉它“这段描述太抽象，能否加入实际使用场景说明?”让它针对性改进。

　　AI写作的真正优势不在于一次性完美输出，而在于快速试错和迭代。

　　就像写文章时先搭个框架，再逐步填充细节一样，你可以先让AI生成基础内容，再针对薄弱环节提具体要求，每轮优化聚焦1-2个点，最终打磨出符合需求的文案。

　　2)调教提示词，逐步添加细节要求

　　在AI写作中，提示词的设计是一个循序渐进的过程，不能指望一开始就得到完美的结果。

　　要写一份产品推广邮件，直接让AI”写一封智能投影仪的推广文案”，它可能生成泛泛而谈的内容，说”画质清晰、携带方便”这类套话。

　　这时候就需要像带新人一样逐步引导 AI。

　　先给基础框架：”写一封面向中小企业主的投影仪推广文案，重点突出办公场景的实用性”。

　　如果发现AI写的案例不够具体，就补充要求：”加入两个典型使用场景，比如出差演示和会议室培训”。

　　就像教新人写报告，要说”小王，这个方案再加点数据支撑”，而不是直接否定整个方案。

　　这样迭代几次，AI的输出就会越来越精准。

　　① 叠加要求指令

　　A、添加方法论。

　　你要让AI写一篇产品测评，直接说“写个手机测评”效果可能很笼统。

　　更好的方式是加入方法论指导，比如明确要求“测评需包含三部分：参数对比表格、实拍样张描述、3个典型使用场景分析”。

　　这就像给新人布置任务时，不仅要告诉他做份市场报告，还要说明报告要包含行业数据、竞品分析和用户画像三部分。

　　通过分步骤添加这类结构化要求，AI输出的内容会更接近我们的实际需求。

　　还有，引用”方法论“模块的内容，是一种变量引用法，

　　使用特殊符号如【】，将“方法论“三个字括起来，

　　AI 更容易识别到这是语法中的一种变量引用。

　　示例：

　　撰写一篇《红楼梦》读后感的开篇段落

　　1.背景：知名作家王小波的文风以黑色幽默和深刻哲思著称，擅长用比喻点题。《红楼梦》是一部反映封建家族兴衰的经典小说，主题包含爱情、命运与社会批判。

　　2.动作：请扮演王小波，结合其写作风格，采用以下【方法论】创作开篇段落：

　　【方法论】：

　　用比喻或暗喻手法，以一句深刻感悟点题(如“人生如大观园，热闹终归荒芜”)。

　　结尾需蕴含希望情绪(如“但荒芜中仍有新芽”)。

　　3.目标：30字以内的开篇段落，需体现王小波的文风与《红楼梦》的核心主题。

　　4.要求：

　　严格遵循方法论中的技巧，避免直接引用原文。

　　输出后自我验证是否符合王小波的语言特征(如反讽、简洁)。

　　B、添加针对性要求。

　　当AI生成的初稿漏掉关键信息时，需要像审核下属报告一样提出具体修改指令。

　　比如发现测评里参数对比不直观，就追加要求“每个功能点必须用百分比或分数量化(如‘续航比上代提升20%’)”;

　　如果缺少使用场景，规定“至少描述办公、旅行、游戏三种场景下的体验”。

　　这种针对性约束能快速纠偏，类似告诉设计师“海报主标题放大，促销信息用红色突出”，越具体，结果越可控。

　　② 投喂优质样例

　　就像教实习生写方案时，光说“要专业一点”，不如直接给一份过往优秀案例参考。

　　例如让AI写小红书风格的推广文案，可以附上一条爆款笔记。

　　AI会模仿这种真实案例的语气和结构，避免生成过于官方或生硬的内容。

　　不过注意要选对样例，一个样例的效果不好，就换另一个样例。

　　如果你给的是科技评测风格，却想让AI写情感类文案，反而会带偏方向。

　　可以给多个样例，还可以给正反样例。

　　每个样例的效果都需要大量测试，只保留优质有效样例。

　　总之，别怕自己不会写，先整出一个初版提示词来，看看效果哪里不好，就去改改提示词，再重新试试。

　　就这样反复琢磨、不断测试、验证和优化，一步步把提示词往理想的效果上靠。

　　最后就能得到一个能解决这类问题的专业又通用的提示词模板。

　　3)AI生成初稿

　　AI生成初稿要通过多次生成和筛选来优化内容质量。

　　预设的提示词生成结果不理想，调整后重新生成，

　　直到挑选出表达清晰、符合需求的片段，再拼接和重组形成连贯的初稿。

　　注意保留生成过程中优质的段落，对薄弱部分单独优化，最后整合成逻辑通顺的初稿。

　　这种迭代方法既能发挥AI高效产出的优势，又能通过人工干预确保内容质量。

　　2.4 合成润色人工定稿

　　润色是要让文稿更贴近真人写作的自然感和专业性，减少宽泛笼统的描述，让用词用句更加具体可参考。

　　可以直接让让AI模仿某领域某人的写作风格，越专业越出名越好，或者直接给出示例文章，让AI直接参考。

　　提供1-2个喜欢的范例段落作为参考，同时也可以告诉它要避免什么样的表达风格。

　　用具体的形容词组合来描述你想要的风格特征，比如”深度但简明，剖析透彻但言简意赅”。

　　风格指导模板:

　　请参考以下风格:【插入范例段落】

　　避免这种风格:【插入反面案例】

　　整体风格应该是:【形容词组合】

　　整个过程中，可以让AI自己复盘内容，指出存在的问题并提出修改建议。

　　或者自己朗读文稿来检查内容流畅度，充分调动自己的感官进行判断，去掉那些明显的AI痕迹，

　　比如”首先””其次”这类机械的连接词，还有那些重复使用的”不仅…而且…”句式，这些会让文章显得生硬不自然的表达。

　　去掉空洞的没有实质性内容的段落和句子，补充个人的独特见解或个人经历，这是AI难以自动生成的部分。

　　对于文章中提到的数据、案例、金句语录等，一定要仔细核对真实性，修改、补充真实来源的准确信息，避免AI可能产生的虚构内容。

　　2.5 提示词抽象成模板备用

　　把好用的提示词变成模板，下次遇到类似的使用场景，就可以直接调用模板让AI输出。

　　【明确目标需求—搜索资料—通用提示词一调整适配一提炼模式一形成提示词库】

　　不断地实操积累，建立并持续优化我们自己的提示词库。

　　比如：

　　常用内容类型提示词

　　特定平台风格提示词

　　润色优化专用提示词

　　成功案例的完整提示词记录……

　　就像公众号推文的提示词库：

　　有适合科技产品的”参数优先型”模板，有适合餐饮店的”故事场景型”模板。

　　每次写新文章时，可以像选菜谱一样挑个合适模板，再根据具体需求微调。

　　这些模板可以帮我们省去了许多重复的劳动，但是真正的创意和判断还得靠自己。

　　建议新手可以从写商品短评开始练习，先让AI生成几个版本，自己筛选修改，慢慢就能找到与AI配合的节奏。

　　AI是放大我们能力的工具，而不是替代我们的大脑。

　　用得好，它能帮我们节省大量时间，让我们能更专注于真正需要创意思考的部分。

　　总之，要重点培养”AI协作思维”而非”替代思维”，搜索能力和提示词工程是同等重要的，人工介入也是不可替代，还要注重素材库/提示词库持续积累的复利效应。

　　AI写作要点总结

　　3.1 循环优化原则

　　不要期待 AI 直接生成完美内容，

　　要提供清晰、具体的指令分步骤引导 AI，积极参与内容审核和调整，不要被动接受 AI 输出。

　　可以把复杂的创作任务分成三个层次来处理，确保每个环节都处理得细致入微。

　　战略层是创作的总纲，它就像大楼的设计蓝图，要确定整体目标、核心定位和关键成果。

　　比如你想写一篇关于健康饮食的文章，

　　战略层指令就可以是：整体目标是让读者了解健康饮食的重要性;核心定位为面向年轻人的实用科普文;

　　关键成果是读者看完后能记住几条简单易操作的饮食建议。

　　战术层则如同大楼的框架搭建，聚焦内容结构、论点安排和表达方式。

　　健康饮食文章的战术层指令为：文章先介绍常见的不健康饮食习惯，再阐述健康饮食的好处，最后给出具体饮食搭配建议;论点上用科学研究数据和生活案例相结合;

　　表达方式采用轻松幽默的语言。

　　执行层就像是给大楼进行内部装修，专注具体用词、句式变化、修辞手法这些细节。

　　比如在描述健康饮食好处时，

　　不用 “有益身体健康” 这种平淡表述，而是换成 “坚持健康饮食，能让你的身体像充了电的小马达，活力满满一整天” ，

　　用比喻的修辞手法，让表达更生动。

　　实操起来就是这样，先确定大方向，再细化结构，最后打磨细节，针对薄弱环节提供具体优化指令，每轮迭代关注 1-2 个改进点，而非全部，一步步让创作更完美。

　　3.2 人机优势互补

　　想写一篇游记，AI能快速生成结构，

　　比如“开头-景点描述-美食体验-结尾”这样的框架，还能给我们提供“用时间线”“按地理位置”“按心情变化”多种角度的思考。

　　如果想模仿某位作家的风格，AI也能把我们的文字改得像村上春树的文艺范。

　　写完后，AI还能帮我们润色改写，把“我觉得这里不错”改成“青石板路上的晨露未干，老茶馆的竹帘在风里轻轻摇晃”，让语言更生动。

　　不过，AI也有短板。

　　写科幻小说时，它能生成星际旅行的场景，但那些让人拍案叫绝的创意点子，比如《三体》里的黑暗森林法则，AI就想不到。

　　要是写关于新能源的行业报告，AI可能会用去年的数据，因为它没法获取最新行业数据策。

　　写失恋感悟时，AI能堆砌“心碎”“眼泪”这样的词，但写不出你凌晨三点在阳台看月亮时那种刻骨铭心的个人感受。

　　因此，人机优势互补才是最好的选择。

　　我们先想好核心观点，AI负责帮我们把结构调整得更流畅，把句子改得更有画面感，甚至可以帮我们检查逻辑漏洞。

　　就像做菜，我们定好“红烧肉要酱香浓郁”的基调，AI就负责把步骤优化得更省时间，把火候控制得更精准。

　　3.3 提示词工程四要素

　　背景+动作+结果+要求

　　=

　　(任务的背景信息)+(要帮我干什么)+(达到什么预期结果)+(要什么不要什么)

　　像搭积木一样把任务拆成四块：

　　“我正在准备东南亚旅行攻略(背景)，需要分析当地夜市美食(动作)，希望突出性价比和特色(结果)，用表格+段落结合，别用专业术语(要求)”。

　　提问不一定要包含4个要素，要根据任务的类型调整。

　　创意性任务是要什么直接说，给R1推理模型更多发挥空间。

　　而规范性任务是缺什么补什么，要描述清楚写什么、给谁看、达到什么效果以及具体的要求，通过结构化、补偿性提示词引导推理步骤。

　　如果是写科幻小说(创意任务)，直接说“写一个外星人用筷子吃火锅的搞笑场景”就行，给AI自由发挥空间;

　　但要是做商业计划书(规范任务)，就得详细：

　　“我需要分析新能源汽车市场(背景)，请用SWOT模型对比5家厂商(动作)，结论要支持投资决策(结果)，分章节输出，数据用2025年最新报告(要求)”。

　　3.4 风险控制要点

　　在用AI写作时需要特别注意三个关键风险点：

　　防范AI幻觉问题。即AI可能会自信地生成看似合理但实际上不准确或虚构的内容，我们要对AI输出的关键信息进行质检。

　　避免内容偏见。AI可能基于训练数据中的潜在偏见给出片面观点，我们要让AI提供多角度的分析。

　　防止表达同质化。AI容易重复使用高频词汇和套路化表达，要避免使用过度常见的元素，才能创作出独特作品。

　　以写一篇医美行业分析报告为例：

　　既要要求AI标注”据2022年某机构统计”等数据来源说明(防幻觉)，又要提示”需包含支持者和反对者对医美安全性的典型观点”(防偏见)，同时限制”避免使用’颜值即正义’等网络流行语的直接引用”(防同质化)。

　　这种立体化的风险控制，能显著提升AI生成内容的可靠性。

　　AI 写作让内容创作不再局限于个人能力。

　　稍微总结下今天的内容：

　　AI 写作是【领域+AI】的高效创作模式，垂类行业知识经验决定 AI 输出质量，提示语是将专业经验转化为 AI 能懂的话。

　　像写文章这种复杂任务可用任务拆解法，先明确目标需求、收集资料，再执行子任务生成初稿，之后合成润色人工定稿，最后把提示词抽象成模板备用。

　　要注意防范 AI 幻觉、内容偏见、表达同质化等问题。

　　你要是在实践中总结出好用的提示词模板，

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