你用AI写作时，可能经常会碰到这样的情景：明明别人家的AI能写出惊艳的内容，在我这同样的提示词却常常让人抓狂地跑题、健忘，逻辑混乱无比。
其实其中的问题不在于AI本身，也不在于提示词模板写的不好。
实际上，再好的提示词只能管好几种特定场景下的输出，要真正用好AI来帮助自己写作，特别是广大文科生们的写作场景（文案、小说故事、报告等等），想依赖一份提示词包办一切是非常难的。
最终，还是需要我们写作者本人，学会不断和AI进行高质量的对话才行。
是的，我坚持认为，对文科生来说，传统的「对话法」仍然是最好使的AI用法，而你，却未必掌握了与AI对话的真正要诀。
所以，正好我借助200刀的GPT Pro会员里所包含、以O3模型为基础的Deep Research工具深入研究了官方指南、行业专家和野生高手们的经验，总结出了【文科类写作中AI使用的五大原则】。
这份报告中的原则乍看之下似乎是老生常谈，但当你深入理解背后的逻辑，会发现它们其实充满新意，并且一旦学会，随手拿一个普通的AI模型都能驾驭自如。
因为报告很长也很专业，在这里我重新按照个人理解写了一份【易于理解】、【包含案例】的指南，而ChatGPT输出的【原文报告】，我也已经输出成为PDF，放在了我刚刚建立的【IMA知识库】中，扫描图片加入知识库即可获得。
这个IMA知识库与我的知识分享号是我刚刚建立的。主要是考虑到很多干货和长篇繁杂的内容其实并不适合都一股脑塞在公号文章中，但是在知识库中就非常合适。
未来我也会持续将本公号所关注的「用AI加持每个人的思维与写作」这个主题的相关干货，都更新在这个知识库中，方便更广泛的读者查阅。
一、提需求必须清晰！要把AI当成「第一次出远门的小孩」去叮嘱
AI天生就像初次出远门的新手司机——你不能只给它一个模糊的目标就让它出发，否则它一定会迷路。因此，你给AI的指令务必像导航一样精确到位。
比如，你是个写短篇小说的作者，不要再对AI说「写篇爱情故事」了，而是要告诉它：「用第一人称，写一篇发生在巴黎街头的浪漫邂逅，气氛忧伤且语言细腻。」
如果可以，你还可以在前边加上主角的人设。永远是越具体，AI越能给你惊喜。
拜托你，永远别信那些AI自媒体的什么——「AI越牛，越不用复杂的提示词」，「你只需下一个最简单的命令就可以！」这种说法。
很多这类博主说，O1和Deepseek-R1这种推理模型出来之后，AI自己就够聪明了，我们就不需要精心编制提示词了……但那种观点是针对一些已经具有上下文的明确需求才成立的。而对我们很多人来说，给AI提的要求，都是缺乏上下文信息又复杂的任务。
复杂在哪？这么说你就明白了。
有两个人同时对AI说「给我写一篇讲AI大模型的文章」，你如果是AI，你头不头大？你知道这篇文章该写成什么样吗？
因为你并不清楚你的用户是谁，在简单的一句要求后边坐着的，既有可能是一个从新闻上刚刚看到「大模型」这个词的小学生，他正在完成语文老师的周记作业。也有可能是个苦逼研究生，在给这周导师的组会写一个研究进展报告。
这两者的需求简直是天壤之别！
所以说，用上下文先定义清楚背景、需求方向任何时候都是最重要的事。
二、上下文拉跨不要紧，我们来亲自给AI准备外置大脑
虽然AI已经取得长足进步，但制约当前大模型能力的仍然是记忆力、专注力。特别是，如果你手头拿着的是降智版本的ChatGPT，又或者某国产软件背后不知道是不是满血的Deepseek-R1，那你就等着聊个三五句之后，模型就开始跟换了一个人一样词不达意，气的你可以掀桌了。
很多人遇到这种情况就只会重开聊天窗口，但问题是过去聊出的干货怎么办？窗口多了，你的工作也会变成一团乱麻。
因此，在进行长对话或复杂任务时，一定要定期请AI为你们之前已经聊过的内容整理出一份「核心内容备忘录」，或者说是「外置笔记」，让未来和你对话的AI能随时参照。这张「外置笔记」就是防止AI丢失上下文迷路、始终保持逻辑清晰的关键。在这里列举两种很适合这么做的场景：
问题探讨：和AI进行深入探讨某个问题，或者头脑风暴的时候，每聊几个回合，就让AI总结一份之前你们聊天内容的提纲，其中包括你认为重要的、接下来要作为上下文的要点。例如：对话要点、该要点出现的语境、AI提供的创意和启发点、你认可的好句金句、AI推荐的好文章或者书籍链接等等。
剧情摘要：聊写小说剧情时，每聊出几次比较满意的剧情发展，就让AI【以Markdown表格形式输出一份当前剧情关键节点的概述】，你将这份概要复制到手边的笔记软件中，在新窗口将其粘贴上去。
可以预告一下，这个技能我称之为【循环外置大脑法】，会专门再出一期好好聊聊。
【循环外置大脑法】特别针对能力较弱的大模型、或者没有附加知识库、记忆功能的AI工具设计，如果你是购买的一些比较差的第三方AI服务很容易这样。又或者你人在外，只能简单上网，登录简单的网页聊天窗口来调用基础的模型做一些工作的时候，就可以使用这个方法强化模型的记忆。
三、让AI永远身处「入戏模式」
在上文我们提到，提示词，无论在过去还是现在，都是非常重要的技巧。而在复杂提示词的结构中，不可缺少的一个部分就是AI的「角色」。
还是前文提到的例子。想象一下，你让一个初中生和一个博士生同时写一份关于大模型技术发展的报告，这两个报告的内容、风格当然是完全不同的，对不对？
因为作者的立场、文章要达成的表达效果、内容要展现的知识深度与广度，一个小学生和一个研究生，怎么可能相同呢？
角色是信息量最大的标签，也是AI执行工作的最先决条件，因此什么缺了，都不能缺了「角色」和「任务」这两个标签。
大模型其实是非常不擅长自由发挥的，你让他真的随便写，他会开始胡言乱语，然而，给他角色之后，他却极其擅长精确模仿——只要你明确告诉它该扮演谁。
罗永浩、蔡康永、古龙、Paul Graham、特朗普……在AI的原始训练素材中，大量的名家语料最终凝结为精炼的单词标签，你只需要提出一个名字，AI就懂。而当你说一堆形容词的时候，反而可能产生误会。因为你自己的表达就未必遵循MECE原则，可能本身就是不清楚的，甚至可能会误导AI。
你对AI说「我要一种简洁、干练、爽快、直白的语言风格」，还不如直接告诉它：「你是海明威，短句子、强烈的情绪和极简对白之王。」你会发现，AI顿时精准掌握了语言节奏，让你感觉真正与一位大师合作。
不过需要提醒：这种用法只是极其适合想要偷懒迅速拿到可用文案的非作者。如果你本人是想要精益求精有个人风格的写作者，这种用法不但不适合你，反而很容易拖你的后腿。
四、先让AI画出一张清晰的逻辑地图
AI最容易犯的错误之一，就是写着写着就跑偏了。你很容易发现，AI按照你要求写的前几千字一万字精确、完美得不行。可是后边就萎了。哪怕重开对话，也依然坚持不久。
其实，对AI来说，在长上下文中持续写作就像走迷宫，凭着记忆行事没有地图自然会撞得头破血流。
比如让AI来写一篇小说，那么你应该在最开始的提示词中规范出AI的行动顺序，要求AI先列出一个完整的结构或剧情梗概，确保方向明确。比如，先生成人物关系、故事主线、关键转折，在你满意之后，在说「OK」。
在一些专业AI的写作软件或者角色扮演工具，比如sillytavern中，「人物卡」、「世界背景」和「过去的剧情」就是单独作为外挂知识，放在AI可以随时加载的地方，原理与我们做的事很相似。
但是，它们是依靠软件功能，而我们是纯手动，我们更原始，但是也更不需要额外的环境配置，可以随时在简单的日常工作中，用最简单的AI工具实现。
比方说，我们在让AI写一篇小说的时候，完全可以要求AI先生成大方向和提纲，然后我们复制粘贴进入在第三节提到的【外置笔记】中。随后我们再新开一个聊天窗口，输入这些刚才想好的大方向、提纲作为初始资料给AI参考。
这样，我们就可以确保AI在创作过程中始终有路可循。且我们不断打开新窗口和AI交流，上下文的长度始终充足，AI也不会很容易变蠢。
五、「AI自我优化循环」，三个臭皮匠胜过诸葛亮
绝大多数人用AI时的误区，就是总想一次到位。然而，AI真正厉害的地方恰恰在于它无限耐心的迭代能力。
每次得到初稿后，不要急于否定，而是告诉AI哪里不够好，比如：「这里增加一些环境描写，让对话更自然」，「这段不对，应该重新换一个说法」然后要求它重新输出，反复循环几次，直到满意为止。我曾经在一小时内几乎没有手工修改写完过一篇点击率很高的数万字短篇小说，就是在确定提纲后不断让AI返工部分段落达成的。
假如你对你手头的垃圾AI不满意，还可以让AI「左右互搏」，比如打开豆包生成一段故事，让元宝挑刺；比如GPT写的文案太平，你让Claude或者Deepseek来丰满，最后反过来让GPT批判，你只作为最后的仲裁者和拍板人。
在这种情况下，哪怕你的手中只有三个二流的模型，也可以经过多轮反馈优化，以及多种AI「同行评议」使AI输出的内容质量更有「人味儿」、论述视角丰富多彩，远超你最初用单个AI闭门造车憋出的版本。
组合使用这五条原则，任何AI模型都能轻松驾驭
AI并非难用，只是绝大多数人还不懂如何真正与它交流。我讲的这五大原则看似普通，实际上确实也很初级，然而它们却都非常实用，远胜具体的提示词。
因为它们的每一条原本都是基于官方提示词指南，以及许多行业大拿总结出的经验，指向AI内在的工作机制。这一点参阅本文附赠的PDF文档即可。
而我在此所做的，是用这些原则结合一些在日常的情况下就能之使用的小招数，让你们更好理解。如果能够掌握它们，并且理解背后的道理灵活运用，看这篇文章的你就能慢慢彻底改变与AI交流的习惯。
从此你或许就不会一味止步于去花钱追逐最新的大模型，又或者抄大佬的提示词，而是可以让任何AI在你手里都变得聪明而灵敏，轻松应对任何创作挑战。
（如果安装IMA知识库有问题的话，也可以关注我的公号，私信我索取报告资料，可能回复比较慢见谅）