我的“完形填空式”去 AI 味写作法
作者提出AI味无法通过提示词或Skill彻底去除，核心在于文章结构必须由人把控。他介绍“完形填空式”写作法：先快速口述或打字写大纲，不确定处用xxx留空，让AI查资料、补案例、扩写润色，最后人工删改。文章还涵盖选题与叙事方式、通过过往文章提炼或口述保持个人风格、建立AI高频词黑名单（黑话、套话、时代腔等）、用逻辑信息图配图的方法，以及搭建写作上下文项目供Agent参考，形成完整的人机协作写作流程。
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提示词越写越长，为什么反而不管用了？
作者从内容创作和小说写作的实践出发，发现把所有约束堆在一条长提示词里反而失效。核心问题是所有限制都放在顶层，AI 每次都要重新判断哪条重要。作者提出将 Prompt 分为三级：快速原型级解决能不能做，开发级解决能不能稳定做，管理级负责调度 CLI、Skill、MCP、脚本、Agent 等执行单元。顶层 Prompt 像经理，只保留目标、路由、验收和异常处理，具体规则下沉到各执行单元自带的说明中。写 Prompt 最关键的能力不是表达，而是组织能力。
刘韧用这些Skill与策略清除AI套路
文章总结了一套用于消除AI写作套路的写作Skill规则。作者以V2EX网友讨论和RUC新闻坊实验等为证据，归纳出'不是……而是……'、三段式、对偶、大词、行话、程度词堆叠、科学名词比喻、假精确、编造事实等12条AI写作套路，并为每条制定了明确的删留条件。作者分享了与Claude、ChatGPT等模型多轮协作改稿的4道工序，并指出Claude初稿中4处事实错误说明规则无法替代人工核查。作者认为AI套路源自人类写作被模型放大，保持个性需依靠一手采访、自己的假设、多轮互动以及选用不同模型。
AI创作自媒体最大痛点我解决了，AI味太浓，我教你怎么训练
文章针对AI写作“AI味太浓”的问题，提出不再依赖单条提示词，而是把个人文风沉淀为可反复调用的Skill。作者强调前提是拥有本人确认的干净语料，并按账号与平台（抖音、公众号、知乎、小红书）拆分训练通道，共计260篇语料。训练完成后沉淀六类资产：分层语料库、核心写作规则、负例库、平台专属方法、改稿晋级机制和Skill包。作者分享了用Grok选题、Gemini成文、本人通读修改的工作流，并给出普通人六步实操方法：整理语料、按平台拆分、提取规则、留出盲测样本、新题对照、保存改稿差异。
我给Codex找了6个写作Skill，终于不用一条提示词硬写到底了
作者认为用单一提示词或Skill让AI写文章效果不佳，提出应让多个Skill分工协作。文章介绍了6个开源写作Skill：Content Research Writer负责查资料搭大纲、Doc Co-Authoring做协作写作与读者测试、Ghostwriter建立个人风格档案、Copywriting写产品文案、Docs Writing处理技术文档、Humanizer去除AI痕迹。不同写作场景可组合不同Skill流水线，作者建议从自身痛点入手，先做一个环节的Skill即可有效提升写作效率。
我的 Skill 自动化长文创作方法：告别 AI 味
文章分享了一套名为 noah-writing 的自动化写作工作流，旨在解决 AI 生成文章缺乏人味和观点的问题。该方法通过将写作拆解为选题、定标题、定配方（结构/情绪）、素材预检、写作润色及测试传播六个阶段，让 AI 负责执行，人负责决策。作者结合自研的标题生成技能和文风拆解技术，将写作效率提升 80%，并实现了从隐性写作感到显性规则化的认知升级。
别再用提示词去 AI 味了，方向就是错的
文章指出使用“去 AI 味”提示词是一种错误方向，因为会导致新的同质化且无法持续。作者提出应构建个性化的“写作风格 Skill”，类似一份可迭代的菜谱。通过提供个人原创文章分析风格、手动修正 AI 产出并反馈差异，逐步训练出符合个人口味的写作模型，从而让 AI 拥有独特的个人味道。
Anatomy × OpenMAIC：让原理动起来，也让知识讲明白
文章介绍了如何搭配使用 Anatomy 和 OpenMAIC 两个开源项目的教学 Skill 来制作交互式教学演示。Anatomy 擅长制作可交互的等距结构插画（SVG/HTML），OpenMAIC 是多智能体互动课堂项目，提供 23 项教学 Skill。作者以电磁继电器控制风扇为例，给出四套提示词模板：课堂讲解（先预测再演示）、复习自测（费曼学习法）、科普讲解（配合事实核查）、口播配图（无声拆解视频），并按用途整理了课程规划、教学方法、授课形式等 Skill 分类表，建议从一个能打开的简单演示开始逐步上手。
AI 写得快，却总有机器腔？去 AI 味，按这 3 步来
文章针对 AI 写作常见的空泛、模板化问题，提出三步解决方案：先查清问题、再改表达、最后校准文风。作者整理了 22 个去重后的开源工具清单，包括 humanizer、stop-slop 等编辑规则工具，AI 文本检测研究项目，以及 shuorenhua、qu-ai-wei 等中文改稿 Skill，还有 writing-style-skill 等长期校准个人风格的工具。文中强调改稿时要保留事实、数字和原有语气，不靠编造经历来'显得像人'，并给出了可直接使用的提示词模板。
Skill 装了 800 多个，真正用顺手的是这 3 个基础＋7 组场景
作者整理近半年来安装的800多个Skill，筛选出每天实际使用的5-8个。文章先介绍Skill的三个安装入口（技能页搜索、SkillHub、自然语言指令）及安装注意事项，再推荐3个基础Skill：skill-scanner（安全扫描）、humanizer-zh（去AI味）、self-improving-agent（记忆偏好，非必装）。随后按七类工作场景推荐约18个Skill，包括文案写作（writing-dna、chinese-novelist-skill）、PPT与数据可视化（guizang-ppt-skill、dashi ppt、smart-charts）、社交媒体内容、视频剪辑等，并附使用提示词、生成效果对比及踩坑经验，帮助读者按需选装、提高效率。
很多提示词和 Skill，其实都已经过时了
作者基于 Anthropic 工程师删除 Claude Code 80% 系统提示词却无性能损失的事实，反思提示词与 Agent Skill 的实践方法。提出提示词不是八股文，应聚焦任务三要素（目标、规则、完成标准），减少角色铺垫和冗余规则，多给思考方向而非僵硬示例，并设定明确验收标准。关于 Skill 沉淀，强调只有高频且流程稳定的任务才值得做成 Skill，要写入独特经验而非通识废话，严格控制单一职责与边界，主文件精简并渐进式加载，且必须内置自检环节形成质检闭环。
2026 普通人学 AI 路线图：6 个阶段、50+ 免费资源，照着抄 30 天入门
文章针对普通人收藏大量 AI 教程却始终没学会的问题，提出按可上手顺序排列的六阶段学习路线：先搞懂大模型、Agent、MCP、Skill 四个基础概念；再学会高效提问；然后选一个通用 AI 助手用熟；之后分创作者路线（做图、视频、语音）和开发者路线（MCP 与 Agent 开发）深入；最后选读书籍论文进阶。作者强调'卡住你的不是资源不够，而是顺序不对'，并附上 30 天打卡表、53 个免费资源和五个避坑建议，倡导边用边学、动手实践。
如何用 Claude / DeepSeek 做资讯类视频（附提示词和开源风格 skill）
作者分享了使用 Claude Code（Opus 5.5）批量制作资讯类竖屏短视频的完整工作流。核心步骤包括：选题（AI 粗选、人工精选，信息源以推特和 Hacker News 为主）、素材准备（Gemini API 写脚本和 TTS 配音、Suno 背景音乐、背景图、logo 等）、编写初始提示词、让 Agent 撰写脚本并派子 agent 做对抗式审查、反复修改脚本与成片。文中提供了可直接复用的提示词模板，并开源了包含 18 套竖屏视频风格的 Claude Code skill（creator-style-kit），可用于固定视频的字体、配色、动效与音效风格。
