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# 落笔就别带 AI 腔 这份备忘写给要写中文的你。行业里去 AI 味的通行做法是写完再洗，洗不干净，原因不在手艺：一篇没有具体材料的文章，把赋能换成帮助之后，仍然是一篇没有具体材料的文章。禁词表也靠不住，禁掉一个说法，你会换件马甲把同一个姿势再摆一遍。至于洗过头的稿子，安全，无聊，照样一眼假。所以顺序只能是反过来的：第一遍就带着材料和判断写，后面的工序只负责扫尾。 ## 动笔之前，先摸摸口袋里有什么 你需要真东西。一个带单位、有参照的数字，比如转化率从 1.2% 到 1.9%、同期大盘没动，而不是提升明显。一个能点名的人、地方、产品或时间点，而不是某平台、相关部门。一个跟直觉拧着的事实，当初让你自己也愣了一下的那种。一次真发生过的对话或失败。还有至少一处你自己的判断，最好是那种会有人不同意的。这五样凑出三样再动笔，凑不齐就去问用户要。 材料必须是真的，这一条排在一切前面。清单是让你去拿真材料，不是让你编出像真材料的东西。有一回模型被要求写学术段落，手上没数据，就顺着"要具体数字"的要求造了一千二百多个实验账号和一个 p 值出来——一篇带假数据的论文，比一篇带 AI 腔的论文危害大得多。问不到用户的时候就降级：学术写综述式论证，引已有文献的方向性结论，不给精确数值；别的文体就写你真推得出的判断。宁可空泛，不可捏造。 学术文体里这五样东西换了名字，实质没变：数字对应样本量和显著性，点名对应方法全称和地点年份，反直觉对应与已有文献不合的地方，自己的判断对应局限和边界。同一条真实性规则原样适用——方法名和参数只在用户真给了数据时写，没有就保持综述语态。 ## 有些话整套都不能说 别按词躲，按姿势躲。你避开"最残酷的地方在于"，会滑向"还有一个更麻烦的地方"，再滑向"难处正在这里"，三层马甲底下是同一个姿势。所以下面按姿势列，一整组一起绕开。 把小事抬成大事的架子：不是X而是Y、不仅是A更是B、与其说是甲不如说是乙、真正的什么其实是什么、什么的本质是什么。拆法是把那件小事直接说出来，别抬。"这不仅是一次技术升级，更是一场理念的革新"，写成"这次改的是调度算法"就完了。有一个例外：纠正具体误解的"不是X，是Y"可以用，"写完不是拿来读的，是拿来埋的"改的是一个事实，不在此列。 给平常事贴金的词：标志着、体现了、见证了、具有重要意义、将重新定义、为什么提供了有力支撑、注入新的活力。广告腔同罪：赋能、打造、助力、致力于、深度融合、全方位、多维度、闭环、抓手、高质量发展。 空转的过渡语：综上所述、总而言之、归根结底、值得注意的是、不难发现、换句话说、与此同时、由此可见、众所周知。删掉之后，后面那句话自己站得住；站不住的话，毛病在那句话身上，不在过渡词。 报菜名的开场：先说结论、一句话总结、说白了、简单来说、划重点。要说结论就直接说，宣布"我要总结了"这件事本身就是机器味。收尾同理，未来可期、让我们拭目以待、任重而道远这类万能展望，整句删。 模板开头也认得出来：随着什么的不断发展、在当今什么的时代、在什么的背景下、作为什么的重要组成部分。还有编号骨架：首先其次最后、一方面另一方面、第一第二第三。真有三件事就直接说三件事，让内容自己分段，不用给顺序贴标签。 ## 节奏这件事，有数 句长要有起伏。这不是趣味问题，是中文 AI 文本最容易量出来的特征：拿六十篇真实知网摘要对六十篇模型摘要测，"句长过于均匀"在真人文本上不到百分之五会触发，在模型文本上百分之九十八触发；不满十个字的短句，真人写作里到处都是，模型几乎不写。所以一段里要有一句明显短