撰写一篇符合官方格式和语体的公文稿件,使用AI看似简单,实际操作起来却经常碰壁。比如,AI生成的内容要么过于口语化,要么就是套话连篇,完全不符合公文那种特有的严谨、规范的语境。关键在于,你给AI的指令不够精确。设计出能让AI准确理解并执行的指令,就像是给它画一张清晰的地图,让它能准确到达目的地。
第一步:先给AI一个明确的“角色”
想让AI写出像模像样的公文,首先得让它知道自己是谁。这就好比演员演戏,得先入戏。你可以通过设定一个角色,来引导AI使用特定的语调和风格。 比如,指令可以这样开头:“你是一位在政府机关工作多年的资深文秘,专注于公文写作。你熟悉各类公文的格式和标准,对政府机关的工作流程有深入了解。” 这句话就给AI设定了一个清晰的身份。有了这个身份,它在生成内容时,就会自动切换到一种更正式、更专业的模式,避免使用那些日常聊天的词汇。
实践中我发现,角色设定越具体越好。比如说,你可以进一步明确这个“资深文秘”所在的部门、级别,甚至他的性格特点,比如“严谨细致”、“一丝不苟”。这些细节都能帮助AI更好地把握写作的分寸。举个例子,给市长写的汇报稿和给下级单位发的通知,语气体肯定不一样。通过精准的角色设定,AI就能更好地理解并模仿这种差异。
第二步:把任务拆解成具体的步骤
直接扔给AI一个模糊的任务,比如“写一份关于XX情况的报告”,得到的结果往往是一堆无用的文字。正确的做法是,把整个写作任务分解成一步步的具体指令。 公文写作通常有固定的结构,比如标题、主送机关、正文、发文机关、成文日期等。 你需要把这些结构元素明确告诉AI。
例如,你可以这样设计指令:
1. 生成标题:标题为“关于XX市2024年上半年经济运行情况的报告”。
2. 确定主送机关:主送机关为“XX市人民政府”。
3. 撰写正文:正文部分需要包含以下三个要点,请分点阐述:
* 第一部分,总结上半年全市经济运行的总体态势,要用数据说话,比如GDP增长率、主要产业发展情况等。
* 第二部分,分析当前经济运行中存在的困难和问题,比如某些行业增长乏力、外部环境影响等。
* 第三部分,提出下一步的工作建议和对策,措施要具体、可操作。
4. 落款:发文机关为“XX市发展和改革委员会”,成文日期为“2025年X月X日”。
通过这种方式,你把一个复杂的写作任务,变成了一系列简单、清晰的小任务。AI每一步都有明确的指引,生成的内容自然就更贴近你的要求。这就好比教一个新手做菜,你不能只说“做个鱼香肉丝”,而是要告诉他先切肉、再调汁、然后怎么炒,每一步都说清楚。
第三步:提供范例,让AI“照葫芦画瓢”
AI的模仿能力很强,给它一个好的范例,它就能学得很快。 这种方法在术语里叫“少样本提示”(Few-shot Prompting)。 你可以找一篇和你想要写的文稿在格式、风格上都非常相似的范文,直接贴在指令里,然后让AI模仿这篇范文的风格来写你的内容。
举个例子,如果你要写一份会议纪要,可以先找到一份写得很好的会议纪要范本,然后在指令中写道:“请参照以下范例的格式和语言风格,为我撰写一份关于XX会议的纪要。范例如下:[此处粘贴范文]。” 这样做的好处是,AI能够直接从范例中学习到公文特有的句式、用词和段落结构,比单纯用语言描述要求要有效得多。
我个人的经验是,提供的范例质量越高,AI生成的内容就越好。不要随便在网上找一篇就用,最好是用自己单位或者系统内公认的优秀文稿作为范本。而且,范例中的关键要素,比如标题格式、段落缩进、用词习惯等,AI都能学到。 这就像给它一个高分模板,它照着填空总不会错得太离谱。
第四步:明确格式和语体的硬性要求
公文写作对格式和语体的要求是刚性的,不能有半点马虎。 因此,在指令中必须明确这些硬性规定。 比如,你可以明确要求:
* 字体和字号:正文使用3号仿宋体。
* 行间距:固定值28.8磅。
* 页边距:上、下、左、右各是多少。
* 语言风格:要求语言简洁、准确、庄重,避免使用口语和网络用语。
* 禁用词汇:明确告知AI不要使用某些词语,比如过于夸张的形容词或者不符合官方语境的词汇。
把这些要求一条条列出来,AI就会像一个严格遵守纪律的士兵,一丝不苟地执行。 比如,你可以直接在指令里加上:“约束条件:全文必须使用正式、书面的官方语言,不得出现任何非正式的口头语或网络流行语。所有数据必须确保准确无误。” 这样的指令非常直接,AI几乎不可能误解。
第五步:反复修改和迭代
不要指望一次就能生成完美的稿件。AI只是一个工具,最终的把关人还是你自己。 拿到AI生成的初稿后,你需要仔细审阅,找出不符合要求的地方,然后针对性地调整指令,让AI重新生成。 这个过程可能需要重复好几次。
比如,你发现AI写的句子太长、太绕,就可以在下一次的指令中加入新的要求:“请将所有句子长度控制在30字以内,多用短句,确保表达清晰、直接。” 或者,你觉得某个段落的逻辑不够清晰,可以要求AI:“请重新组织第二段的内容,按照‘总-分-总’的结构来写,先给出核心观点,然后用具体事例来支撑,最后进行总结。”
这个反复迭代的过程,其实也是你和AI互相磨合、互相学习的过程。通过一次次的调整,你设计的指令会越来越精准,AI也会越来越懂你的心思。我通常会把一些固定下来、效果很好的指令模板保存起来,下次遇到类似的任务就可以直接套用,这样能省下不少时间。








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