和AI打交道，其实就像和人沟通一样，话说不清楚，对方就很难给你想要的东西。很多人觉得AI写出来的东西很“人工智障”，但问题常常出在下达指令的方式上。想要AI给你一篇高质量的文章，关键在于你怎么“说”。
首先，你得给AI一个明确的“角色”。 这就像拍电影要先定好演员一样。如果你直接说“写一篇关于气候变化的文章”，AI就会像个没头苍蝇，随便抓点内容拼凑一下。 但如果你这样说：“你是一位资深的科普作家，专门为高中生撰写环境科学类的文章”，那效果就完全不一样了。AI会立刻“上身”，用更专业的知识储备和更适合年轻人的语气来写作。我之前尝试让AI写一篇关于健身的博客文章，一开始指令很模糊，结果写的都是些网络上随处可见的陈词滥调。后来我把指令改成：“你是一名有10年经验的私人教练，为刚开始健身的办公室白领写一篇入门指南”，文章的专业性和实用性立刻就上来了。
其次，任务目标必须非常具体。 模糊的指令只会得到模糊的回答。 “写一篇产品描述”这种指令等于什么都没说。 你需要告诉AI，这是什么产品？卖给谁？特色是什么？希望达到什么效果？一个好的指令应该是这样的：“为一款面向25-35岁女性的便携式咖啡机写一篇150字的产品描述，突出其快速加热和易于清洁的特点，风格要活泼有趣。” 你看，把目标、受众、核心卖点、字数和风格都写清楚了，AI才能准确地执行任务。
提供足够的背景信息和上下文也至关重要。 AI没有你脑子里的那些背景知识，你觉得理所当然的事情，它可能完全不知道。 比如，你要让它写一篇关于公司年度会议的新闻稿，你得先告诉它会议的时间、地点、主题、重要议程、出席的领导以及会议的核心精神。你给的背景信息越多，AI生成的内容就越贴切、越真实。我曾经让AI帮我写一封邮件，催促一个合作方尽快反馈，结果AI写的语气非常生硬。后来我加上了“我们和这个合作方关系很好，这次只是一个善意的提醒”这个背景，AI立刻就调整了语气，写出来的邮件既达到了目的，又不会显得很催促。
除了告诉AI“做什么”，明确的限制条件也同样重要。 这包括字数限制、格式要求、必须包含的关键词，以及绝对不能出现的内容。 比如，你可以要求“文章必须在800字左右”、“用Markdown格式排版”、“文中必须包含‘数字转型’和‘客户体验’这两个词”、“不要使用任何表情符号”。 设定这些条条框框，就像是给AI画定了一个行动范围，能有效避免它天马行空地乱写，产出更符合规范的内容。
如果你希望文章有特定的风格或语气，最好的办法就是给它一个例子。 这比用很多形容词去描述要有效得多。你可以直接贴一段你喜欢的文章，然后告诉AI：“就按照这个风格来写。” AI会分析范文的用词、句式和整体感觉，然后进行模仿。这个方法在需要保持品牌语调一致性时特别有用。比如，你一直以来的文风都是轻松幽默的，就可以把你之前的爆款文章作为范例，让AI学习。
另外，别指望一次就能得到完美的结果。和AI协作是一个反复沟通和优化的过程。 拿到初稿后，要仔细阅读，看看哪里不满意，然后给出具体的修改意见。 不要只说“写得更好一点”，这种指令AI是无法理解的。 你应该说：“第二段的逻辑有点乱，请重新组织一下，先讲A，再说B”、“结尾部分太平淡了，增加一个引人深思的问题”、“把文中的被动句都改成主动句”。通过这种具体的反馈，一步步引导AI，才能打磨出最终满意的文章。
最后，对于一些复杂的写作任务，聪明的做法是把任务拆解开。 不要试图用一个指令让AI完成一篇万字长文，这很容易导致AI思路混乱，前后矛盾。 你可以先把任务分解成几个步骤：第一步，让AI生成多个标题供选择；第二步，确定标题后，让它写一个详细的大纲；第三步，针对大纲里的每一个要点，让AI分别进行扩写；最后，再把所有内容整合起来，让AI进行润色和校对。 这样做虽然麻烦一点，但每一步都在你的掌控之中，最终文章的质量会高很多。比如，写一篇市场分析报告，可以先让AI收集并整理相关数据，然后让它分析数据得出初步结论，最后再让它根据结论撰写报告。这样分步走，比直接让它“写一份市场分析报告”要靠谱得多。
评论前必须登录！
注册