AI写作的方法该更新了。如果你还在对话框里一句一句地教AI写东西，会发现结果很不稳定，像开盲盒。有时候它很聪明，有时候又笨得要命。这种聊天式的写法，效率低，而且每次都得从头再来。
现在有种新玩法，不跟AI“聊天”，而是给它“派活”。用Claude Code、CURSOR这类工具，你可以把写作当成一个工程项目来管理。你不再是跟AI聊天的普通用户，而是指挥整个项目的架构师。
这种方法的核心思路很简单：你负责出想法和定风格，AI负责执行具体的文字工作。
具体怎么做？分三步走。
第一，是准备材料，建个项目文件夹
每次写文章前，都在电脑上新建一个文件夹，这个文件夹里只放两样东西：
原创资料：文章的核心内容。比如你为了写文章录的音、转成的文字稿，或者是一些关键的数据报告、客户需求。这些是文章的血肉，必须是你的东西。AI没法凭空创造有价值的观点。
风格范本：你以前写的、自己最满意的两三篇文章。这是用来给AI当参考的，让它学习你的说话口气和行文风格。
文件夹里的东西一定要少而精，别把没用的旧资料也扔进去。我之前写一篇文章，把旧版的两篇文章也放了进去，结果AI写出来的大纲把新旧观点混在一起，乱七八糟。所以，只放这次写作绝对会用到的文件。
第二，是下达一个清晰的总指令
材料准备好后，你要写一个明确的指令，告诉AI整个项目要怎么干。别像以前那样说一句让它动一下。
这个总指令可以写在一个txt文件里，或者直接贴进输入框。里面要讲清楚几件事：
文章主题和要求：比如，我要写一篇关于“低功耗蓝牙”的文章，大概1500字，重点是它的省电原理和应用场景。
文件分工：明确告诉AI每个文件的用途。比如：文件夹里的“录音稿.txt”是这篇文章的主要内容来源，你要根据它来写。“我的旧文A.md”和“我的旧文B.md”只是风格参考，你学里面的语气和句式就行，不要抄内容。这句话很重要，一定要说，不然AI会把范本里的事实也写进新文章。
工作流程：给AI规定好步骤。比如：第一步，先读完所有文件，然后给我一个文章提纲。第二步，等我确认提纲没问题了，你再按照提纲一段一段地写正文。
这样一来，整个写作流程就变得很可控。你先把控了框架，再让AI去填充内容，基本不会跑偏。
第三，是让AI模块化写作，然后你来终审
AI拿到你的指令和提纲后，它开始写。好的AI Agent不会一口气把几千字全写完，那样的效果通常很差，它会像工人盖房子一样，一块一块来。
写完第一部分，然后等你确认，再写第二部分。每次只写三四百字。这种“模块化”的写法有很多好处。它让AI在写每一小段时都能更专注，不容易出错。而且，这种方式也拉近了不同大模型之间的差距。因为任务被拆得很细，就算用一些便宜点的模型，效果也不会差太多。
AI能给你一个结构完整、逻辑清晰、风格也很像你的稿子，可能已经完成了90%的工作。但剩下的10%是关键，得你亲自来。
你需要通读全文，删掉那些听起来别扭的句子，加上一些AI写不出的、带有你个人情感和独特洞察的细节。比如一个巧妙的比喻，一个只有你经历过的故事，这些才是让文章真正“活”起来的元素。
以后AI写作的文章会越来越多，看多了会发现都一个套路，这时，读者真正想看的，是带着你个人味儿的东西，也就是你的说话习惯，你看问题的角度，你总挂在嘴边的那些梗。就像有些人聊电影总能说到昆汀，聊社会新闻总能扯到经济学原理，这就是他的标签，别人想学也学不来。
所以，你得把这个想明白，然后把它做成“风格范本”喂给AI。虽然AI学的是皮毛，但能帮干那些填充内容、调整格式的杂活，而你有更多的时间去思考点子和创意。
最后读者看到的，还是你的思想，你的口气风格，他们认的是你这个人，不是一篇机器写的完美作文。
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