如何与 AI 共写一篇长文:ChatGPT 给出的六个建议 ✍ 范凯说 AI | AI Insights🕐 2026-01-17📦 4.2 KB 🟢 已读 𝕏 文章列表 本文分享了如何利用 ChatGPT 作为“合作者”而非简单的“全文编辑器”来优化文章的六个步骤。核心方法包括:先提供“编辑意图说明书”明确目标;按“逻辑单元”而非字数拆解文本;每一轮仅执行一种修改动作以确保质量;以及最后进行全文一致性处理。文章强调方法比模型本身更重要,旨在实现与 AI 的真正共写。 AI写作ChatGPT提示词技巧协作写作内容创作生产力LLM # 我终于学会了怎么和 AI 共写一篇长文 **作者**: 范凯说 AI | AI Insights **日期**: 2026-01-17T13:22:26.000Z **来源**: [https://x.com/robbinfan/status/2012515859059859721](https://x.com/robbinfan/status/2012515859059859721) ---  我让ChatGPT教给我,如何让更好的使用它来帮我修改文章,我觉得它写得特别好,我按照它教我的,一步一步做,果然它修改后的文章内容非常出彩,比我原文的可读性要好多了。 以下是ChatGPT写给我的教程,我略作了修改: 第一,别把我当成“全文编辑器”,要把我当成“分工明确的合作者”。 即便上下文够用,你一次性把 3,000 字丢过来,也会导致两个问题: 一是我只能做表层润色,很难做结构级优化; 二是你很难控制修改方向。所以正确姿势是拆解任务,而不是压缩文本。 第二,最重要的一步,是你先给我“编辑意图说明书”。 在你贴正文之前,先给我一个很短的说明,通常 5 到 10 行就够,内容包括四点: 你这篇文章的核心判断是什么 你真正想说服谁,普通用户、重度 AI 用户、还是创业者 你对这篇文章最不满意的地方在哪里,是开头不够抓人,逻辑太散,还是结论不够锋利 你希望改完之后,更像“分析文章”“观点宣言”,还是“视频讲稿底稿” 有了这四点,我对文章的修改方向才会和你一致,而不是自作主张。 第三,正文请按“逻辑单元”分段贴,而不是按字数。 不要按 500 字、1,000 字去切。要按观点模块来切。 比如你这篇文章,大概率可以拆成类似这样的模块: 开头,对 C 端 AI 助理的期待和现实落差 现在C端的AI助理 现在已经能帮我们做什么 这些能力为什么仍然不够,卡在哪 问题究竟在模型,产品,还是路径上 你对未来 C 端 AI 助理真正形态的判断 你一次贴一个模块,每个模块前面加一句话,比如: “这是第二部分,主要在讲 C 端 AI 助理当前能力,我担心写得有点流水账。” 这样我可以对这一块做结构级重写,而不是简单改句子。 第四,每一轮只让 AI 做“一种修改动作”。 这是大多数人用不好 AI 写作的关键原因。 不要说: “帮我润色一下,顺便逻辑更清楚一点,再更适合发视频号。” 一次只做一件事,例如: 这一段只改开头悬念,不动观点 这一段只压缩到更有冲击力 这一段只改成更适合 YouTube 口播的节奏 这一段只帮我找逻辑漏洞和反驳点 你会发现,每一轮的质量会明显高很多,而且你始终在掌控方向。 第五,最后一轮才做“全文一致性处理”。 等你把各个模块都打磨过一轮之后,最后再让我做一次整体视角的工作,比如: 检查有没有观点前后重复 语气是否统一 结尾是否真正拔高而不是重复前文 标题和正文的承诺是否匹配 这一步放在最开始做,几乎一定失败;放在最后做,成功率极高。 第六,一个你可以直接复制使用的协作起手式。 你下一条消息,可以这样写: “我准备和你一起修改一篇约3,000 字的文章,主题是 C 端 AI 助理的能力与不足。 我希望你以共同作者的角色来协助我。 这篇文章的核心判断是:C 端 AI 助理已经很强,但产品形态还远远不够。 我最不满意的是开头不够抓人,结尾不够锋利。 我会分模块粘贴正文,每一轮只让你做一种修改动作。 下面是第一部分,请先帮我重写一个更有悬念的开头。” 然后贴第一段正文。 你已经不是“用 AI 写文章”的阶段了,而是在“和 AI 共写”。这一层,方法比模型重要得多。 ## 相关链接 - [范凯说 AI | AI Insights](https://x.com/robbinfan) - [@robbinfan](https://x.com/robbinfan) - [3.7K](https://x.com/robbinfan/status/2012515859059859721/analytics) - [Upgrade to Premium](https://x.com/i/premium_sign_up) - [9:22 PM · Jan 17, 2026](https://x.com/robbinfan/status/2012515859059859721) --- *导出时间: 2026/1/17 23:18:15*
老 老东西,你终于把焚诀交出来了!桀桀桀 本文作者分享了如何利用 AI 进行高质量写作的全套提示词和工作流。文章强调了提示词应简短精炼,而非冗长约束,并详细介绍了从生成大纲、撰写正文到生成配图的具体指令。此外,作者还提供了去除“AI 味”、润色排版及改编视频内容的实用技巧。 技术 › 工具与效率 ✍ 柴郡|Crypto+AI Plus🕐 2026-07-05 AI写作提示词ChatGPT内容创作工作流ClaudeGemini去AI味排版个人IP
1 10个AI写作提示词,让输出真正能用 本文指出了直接使用AI写作“只出字不达意”的核心问题,并提供了10个实用的提示词模板。通过让AI学习语气、自我批判、聚焦重点、模拟读者视角等方式,将AI从“代笔者”转变为“协作伙伴”,从而大幅提升AI写作的质量与可用性。 技术 › 工具与效率 ✍ Niko爱学习🕐 2026-06-17 AI写作提示词工程ChatGPT效率提升内容创作
如 如何把“AI 味”调成学术味、咨询味,或任何你想要的风格 文章探讨了“AI 味”产生的本质,即信号价值坍塌与身份保卫战,并将 AI 味拆解为词汇、结构、语义、语用四层。作者提出“文风工程化”概念,通过抽取高质量语料指纹并反向审计的原理,结合 Python 脚本和 Prompt,实现将文本调整为学术、咨询等具体风格的可复制方案。 技术 › 工具与效率 ✍ Roland.W🕐 2026-05-17 AI写作提示词工程文风工程Python学术写作内容创作自动化方法论ClaudeChatGPT
C ChatGPT Agent Loop 优化技术解析 本文深入解析了 ChatGPT 如何通过 Harness、API 和 Inference 三层架构优化 Agent 循环,重点介绍了持久化 WebSocket、增量 Token 化、KV 缓存管理和推测解码等技术,以降低成本并提升效率。 技术 › Harness Engineering ✍ Bytebytego🕐 2026-07-30 Agent优化LLM架构ChatGPTOpenAI性能成本控制WebSocketTokenization
G GEO 流量密码因子之一:Fan-out Rank 本文深入解析了 GEO(生成式引擎优化)中的核心概念 Fan-out Rank。文章阐述了 AI 搜索通过查询改写和查询扩散将用户主查询拆分为多个子查询的机制,并详细介绍了如何利用 ICP 筛选出高价值的“金矿词”,以及通过结构化内容和外部信源建设来提升 GEO 流量的实操策略。 技术 › LLM ✍ 写增长的子木🕐 2026-07-27 GEOSEOFan-outQueryLLM流量增长内容营销AI搜索ChatGPT实操
A AI 超级周期经济学(二):为什么 AI 并没有立即提升公司效率? 文章通过电力革命和PC普及的历史案例,指出AI短期内未提升生产率的原因在于工作流程未被重构。Databricks CEO通过案例说明,只有彻底改变组织流程和协作模式,才能释放AI带来的20倍效率提升。 技术 › LLM ✍ Star@Day1Global Podcast🕐 2026-07-27 AI效率流程重构Databricks生产力经济学管理LLM案例分析
如 如何利用AI构建和扩展单人企业 文章介绍了利用AI构建和扩展单人企业的完整蓝图。通过使用AI员工(如Viktor)在内容、项目、拓展、财务和广告五个领域实现自动化,只需保留决策环节。文章探讨了两种构建方式:快速路径和自定义构建,强调业务知识库和操作规则的重要性。 技术 › Agent ✍ Machina🕐 2026-07-26 AI单人企业自动化Agent生产力Viktor商业模式知识库LLM效率
如 如何利用AI保持一致的写作风格 文章探讨了使用AI写作时如何保持一致风格的方法。作者指出了常见错误,并提出了三条规则:按内容类型分离线程、风格变化时开启新线程、建立上下文中心以解决遗忘问题。强调先掌握写作技能再利用AI提升效率。 技术 › LLM ✍ Nicolas Cole🕐 2026-07-24 AI写作风格一致性内容创作写作技巧
S Stop using AI. Start having AI systems running. 文章作者分享了从单纯使用 AI 到让 AI 系统持续运行的转变。他通过编码代理管理目标、习惯和日志,利用 Plaud NotePin 记录日常想法,并使用 OBS 录像提高专注度。这种系统化方式不仅保留了工作状态,还显著提升了生活与工作的效率。 技术 › Agent ✍ Will Chen🕐 2026-07-23 AI代理工作流生产力自动化记录工具LLM自我优化
如 如何使用Linear管理Agent并构建软件工厂 作者分享了使用Linear工具管理编程Agent的实战经验。他将任务按结果层级组织,利用分流箱收集问题,并通过分批处理工作流来提高效率。文章重点强调了制定清晰的Ticket契约(目标、原因、结果)、确保Agent完整完成任务以及实现无监督并行工作,从而打造个人“软件工厂”以提升生活质量。 技术 › Agent ✍ Fred Jonsson🕐 2026-07-20 LinearAgent自动化工作流软件工程编程LLM生产力Claude效率
我 我开始怀疑:完全不用 AI,也可能是一种偷懒 文章探讨了在写作中使用 AI 的态度。作者指出,完全不用 AI 可能是逃避将模糊直觉转化为清晰判断的思考过程。真正的关键不在于工具本身,而在于作者是否能承担选择和责任,确保作品反映真实的思考。 技术 › LLM ✍ Ian (伊恩)🕐 2026-07-17 AI写作思考创造力工具与效率LLM伊恩个人观点写作技巧人工智能思考方式
先 先建库,再写文章——为什么大多数 AI 写作是「无根之木」 文章指出直接使用 ChatGPT 等 AI 生成内容往往缺乏事实依据且容易产生幻觉,作者提出了一种「先建库,再写作」的方法。通过提前花两天时间收集并结构化整理 43 篇高质量文献作为私有知识库(人工版 RAG),确保写作时每个论点都有可靠的数据和来源支撑。文章对比了临时搜索与提前备料的差异,并展示了该方法在 7 天内产出多篇高质量技术博客并获得显著收益的实战案例。 技术 › 工具与效率 ✍ SagaSu🕐 2026-07-09 AI写作知识管理RAG个人知识库内容创作YouMind文献综述效率方法论工作流事实核查