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1. 从“AI 味”说起：为什么我决定把它做成一个可复用的 skill

写东西的人大概都有过这种体验：自己辛辛苦苦码了几百字，读起来总觉得哪里不对劲，像是隔着一层塑料膜在说话。更尴尬的是，现在很多内容本身就是 AI 生成的，一眼就能被读者认出来——“通过……可以……”“随着……的发展”“综上所述”，这些句式几乎成了某种暗号，读者看到就自动降低信任度。

我最早接触这个问题，是在帮朋友改一批产品文案的时候。他拿过来的稿子，结构工整、逻辑清晰、用词规范，但就是读不下去。我花了半小时逐句改，改完之后他问我：“你是怎么判断哪句该改的？”我当时愣了一下，因为我确实是凭感觉。但凭感觉这件事没法复制，也没法教给别人。

后来我开始有意识地记录：哪些词一出现就让人出戏，哪些句式是典型的“机器腔”，哪些段落结构看起来合理但实际没有信息量。攒了大概两三个月，我发现这些规则其实是可以被结构化的——它们不是玄学，而是有明确特征的模式。既然有模式，就能写成规则；既然能写成规则，就能做成一个 skill。

这里说的 skill，不是那种泛泛的“提示词模板”，而是一套可执行、可复用、可迭代的修改规则集合。你可以把它理解成一个“去 AI 味”的检查清单，每次写完东西过一遍，该删的删，该改的改。它不依赖某个特定的工具或平台，你用手写、用编辑器、用任何 AI 辅助工具都能套用。

这篇文章适合几类人：一是经常写内容但总觉得“差点意思”的创作者；二是需要批量处理文案、对一致性有要求的运营或产品同学；三是在用 AI 辅助写作、但不想让输出看起来像 AI 写的人。我会把整套规则的来龙去脉、具体条目、实操方法、踩过的坑都摊开讲，你直接抄作业就行。

2. 拆解“AI 味”的底层特征：它到底哪里不对劲

2.1 不是语法问题，是“信息密度”和“语气”的双重失真

很多人以为“AI 味”是语法太完美导致的，其实不准确。语法完美本身不是问题，问题是信息密度和语气同时失真。

先说信息密度。AI 生成的内容有一个典型特征：它会把一个简单的意思用很多层包装裹起来。比如“这个功能很好用”，它可能会写成“该功能在实际应用场景中展现出了较为出色的实用价值”。字数多了，但信息量没增加，读者读完的感觉就是“你说了半天，好像什么都没说”。

再说语气。人类写作是有“呼吸感”的，会有停顿、有强调、有省略、有口语化的插入。AI 写作往往是匀速的、平铺的，每句话的权重看起来都差不多。这种匀速感会让读者觉得“这不是一个人在跟我说话”。

这两个问题叠加在一起，就形成了我们常说的“AI 味”。它不是一个单点问题，而是一组特征的集合。所以要解决它，也不能靠单一规则，得有一套组合拳。

2.2 我总结的六类高频“AI 味”特征

在攒规则的过程中，我把遇到的“AI 味”问题分成了六类。这个分类不是学术意义上的严谨划分，而是基于实际修改经验的功能性归类，方便你对照排查。

这六类里面，前两类是最容易被识别的，也是读者最容易产生“AI 感”的地方。后四类相对隐蔽，但恰恰是决定一篇文章“像不像人写的”的关键。

2.3 为什么“去 AI 味”不能靠换同义词

我见过不少人尝试用同义词替换来去 AI 味，比如把“通过”换成“借助”，把“可以”换成“能够”。实测下来，效果非常有限。因为 AI 味的根源不在词汇层面，而在句子的组织方式和信息的呈现逻辑上。

举个例子：“通过优化流程，可以提升效率。”你把“通过”换成“借助”，把“可以”换成“能够”，变成“借助优化流程，能够提升效率”——读起来还是那个味。真正的问题在于，这句话没有主语、没有场景、没有具体动作，它是一个“万能句”，放在任何文章里都成立，也就意味着放在任何文章里都没有价值。

所以去 AI 味的核心操作不是换词，而是补主语、补场景、补动作、补判断。把万能句变成具体句，把抽象表述变成可感知的细节。

3. 我的 skill 规则集：可以直接抄的修改清单

3.1 开场规则：前三句必须出现“我”或具体场景

这条规则是我所有规则里执行最严格的。原因很简单：读者判断一篇文章是不是 AI 写的，前 100 字就决定了。如果开头是“随着……的发展”或者“在当今数字化时代”，读者基本就给你判了死刑。

我的做法是：前三句里必须出现“我”或者一个具体到可以画出来的场景。

比如你要写一篇关于效率工具的文章，不要写“随着远程办公的普及，效率工具变得越来越重要”，而是写“上周三下午，我对着屏幕上七个打开的标签页，突然不知道自己刚才要干什么”。后者有具体时间、具体画面、具体状态，读者能立刻进入你的语境。

这条规则的底层逻辑是：具体性建立信任。当读者能“看到”你说的东西，他就倾向于相信你是真的经历过，而不是在复述某个模板。

注意：这条规则不是让你每句话都写“我我我”，而是确保开场的锚点是具体的、个人的。后面该客观论述的地方还是要客观。

3.2 连接词规则：删掉 80% 的“不仅而且”和“一方面另一方面”

“不仅……而且”“一方面……另一方面”“既……又……”这类连接词，在 AI 生成的内容里出现频率极高。它们的问题在于：制造了一种虚假的逻辑关系。

很多时候，前后两个分句之间并没有真正的递进或并列关系，只是被硬凑在一起。比如“这个方案不仅提升了效率，而且降低了成本”——如果提升效率和降低成本是同一个优化动作带来的自然结果，那用“不仅而且”就是多余的；如果它们是两个独立的改进，那应该分开说清楚各自的原因和效果。

我的规则是：写完一段话，把所有连接词删掉，读一遍。如果意思没变，就说明这些连接词是多余的，不要加回去。

实测下来，大概 80% 的“不仅而且”都可以直接删掉，句子反而更干净。

3.3 总结规则：禁止使用“综上所述”，改用“我自己的做法是”

“综上所述”“总而言之”“通过以上分析”这类总结词，是 AI 味的重灾区。它们的问题在于：宣告总结这个动作本身，而不是真的在总结。

真正的人类写作，总结往往是以一种更自然的方式出现的。比如“我后来一直用这个方法”“踩过几次坑之后，我现在的习惯是”“如果你只记一件事，那就记这个”——这些都是总结，但它们没有宣告“我在总结”。

我的规则是：把所有的“综上所述”替换成个人经验表述。不是“综上所述，去 AI 味需要多维度调整”，而是“我现在改稿子的时候，会先把这六条过一遍，通常能删掉三成的内容”。

后者不仅更自然，而且信息量更大——它告诉了读者具体的操作方式和预期效果。

3.4 被动语态规则：每出现一次“被”字，就问一次“谁”

被动语态在学术写作里有它的价值，但在日常内容创作里，它往往是“甩锅”和“模糊责任”的工具。“这个问题被认为很重要”——谁认为？“这个方案被广泛采用”——谁采用的？

我的规则很简单：每写一个被动句，就问自己“动作的执行者是谁”。如果能找到，就改成主动；如果找不到，就说明这句话本身没有信息量，考虑删掉。

比如“该功能被设计用于提升用户体验”，改成“我们设计这个功能的时候，想的是让用户少点两次”——后者有主语、有意图、有具体动作，读者能感受到背后有人在做事。

3.5 节奏规则：每 300 字必须有一个“短句锚点”

匀速铺陈是 AI 写作的另一个典型特征。每句话长度差不多，每个段落结构差不多，读起来像在听一段没有起伏的朗读。

我的做法是：每 300 字左右，插入一个短句作为节奏锚点。这个短句可以是一个判断、一个转折、一个口语化插入，甚至是一个问句。

比如在一段较长的论述之后，加一句“这事我试过，不行。”或者“但问题是，谁来做？”或者“就这么简单。”——这些短句的作用是打破匀速感，让读者的注意力重新聚焦。

这条规则不需要严格遵守字数，但要有这个意识：文章需要有呼吸，不能一直是一个节奏。

3.6 判断规则：每 500 字必须出现一次明确的个人立场

AI 生成的内容往往是“中立”的——它会把各种观点都列出来，但不做判断。这种中立看起来很客观，实际上让读者觉得“你说了半天，到底站哪边？”

我的规则是：每 500 字左右，必须出现一次明确的个人判断。不是“这个方案有优点也有缺点”，而是“我个人更倾向这个方案，因为……”。不是“不同场景适合不同工具”，而是“如果你跟我一样是写代码的，直接用这个就行，别的不用看”。

有立场才有信任。读者关注你，不是因为你什么都知道，而是因为你知道该选哪个。

4. 实操过程：我是怎么把这套规则跑起来的

4.1 第一步：建立自己的“AI 味词库”

规则是抽象的，词库是具体的。我建议你先花一周时间，把自己平时看到就觉得“不对劲”的词和句式记下来，建一个自己的词库。

我的词库大概长这样：

• 高频套话：随着、在当今、综上所述、总而言之、不仅而且、一方面另一方面
• 空心动词：进行、实现、开展、推进、优化（单独使用时）
• 模糊主语：人们、大家、我们（在没有明确指代时）
• 伪逻辑词：因此、从而、进而（在因果关系不明确时）

这个词库不需要很完整，关键是你自己要有意识。每次写完东西，过一遍词库，看到就改。

4.2 第二步：用“朗读法”做第一轮筛查

改稿子的时候，我有个习惯：把稿子读出来。不是默读，是出声读。

读的时候，你会自然地在某些地方卡住、在某些地方觉得别扭、在某些地方觉得“这句话我平时不会这么说”。这些地方就是需要改的地方。

朗读法特别适合抓“匀速铺陈”和“情感真空”这两类问题，因为你的语感会直接告诉你哪里不对劲。默读的时候容易被视觉惯性带过去，出声读就藏不住了。

4.3 第三步：逐条过规则，做第二轮精修

朗读法抓的是“感觉”，规则法抓的是“结构”。第二轮我会逐条过前面那六条规则：

1. 前三句有没有“我”或具体场景？
2. 连接词能不能删掉 80%？
3. 有没有“综上所述”类的总结词？
4. 被动句能不能改成主动？
5. 每 300 字有没有短句锚点？
6. 每 500 字有没有明确立场？

这个过程大概需要 10-15 分钟，但效果非常明显。通常第二轮改完，文章的可读性会有质的提升。

4.4 第四步：把规则写成 skill 文件，方便复用

如果你用支持 skill 机制的工具（比如一些 AI 编程助手或写作助手），可以把这套规则写成一个 skill 文件。核心结构大概是：

# 去 AI 味修改规则 ## 开场检查 - 前三句必须出现“我”或具体场景 - 禁止使用“随着……的发展”类开场 ## 连接词检查 - 删除 80% 的“不仅而且”“一方面另一方面” - 删除后意思不变的连接词一律删除 ## 总结检查 - 禁止“综上所述”“总而言之” - 改用个人经验表述 ## 被动语态检查 - 每个被动句问“谁” - 找不到执行者的被动句考虑删除 ## 节奏检查 - 每 300 字插入短句锚点 - 避免匀速铺陈 ## 立场检查 - 每 500 字出现明确个人判断 - 避免全程中立

这个文件可以不断迭代，每次遇到新的“AI 味”模式就加进去。用久了，它就变成了你自己的写作检查清单。

4.5 第五步：用真实反馈校准规则

规则不是一成不变的。我每个月会挑几篇改过的稿子，看读者的反馈——哪些地方读者说“这段好”，哪些地方读者说“这里没看懂”。然后反过来调整规则。

比如我一开始规定“每 300 字必须有一个短句”，后来发现有些文体（比如教程类）不适合太频繁的短句，就改成了“每 300-500 字”。规则是死的，场景是活的，要根据实际效果调整。

5. 常见问题与排查技巧实录

5.1 改完之后反而更奇怪了怎么办

这是最常见的问题。很多人第一次用这套规则，改完之后发现文章变得“支离破碎”——短句太多、立场太强、连接词删得太狠，读起来像在喊口号。

我的经验是：规则是筛子，不是模具。筛子的作用是过滤掉明显的问题，不是把所有东西都压成同一个形状。如果你改完之后觉得奇怪，大概率是某条规则用过头了。

具体排查方法：把改完的稿子放一晚上，第二天再读。如果还是觉得奇怪，就逐条回退，看是哪条规则导致的。通常来说，“短句锚点”和“立场表达”这两条最容易用过头，适当减少频率就行。

5.2 技术类内容怎么去 AI 味

技术类内容有个特殊性：它本身就需要一定的抽象和概括，不能全是个人经验。这时候去 AI 味的重点要调整。

我的做法是：在技术论述部分保持客观，但在“为什么选这个方案”“踩过什么坑”“实际效果如何”这些部分注入个人经验。技术内容的价值不在于“我有多特别”，而在于“我的经验能不能帮你少走弯路”。

比如写一篇关于某个工具的文章，工具本身的介绍可以客观，但“我为什么选它”“我用它遇到了什么问题”“我现在怎么用它”这些部分一定要有个人痕迹。

5.3 批量处理内容时怎么保证一致性

如果你需要批量处理内容（比如运营多个账号、处理大量文案），一致性是个挑战。我的做法是：把规则做成检查清单，每篇内容过一遍清单，而不是凭感觉改。

清单的好处是标准化。不管是谁来改，只要过同样的清单，输出质量就不会差太多。当然，清单不能保证每篇都出彩，但能保证每篇都不出错。

5.4 常见问题速查表

5.5 我踩过的三个坑

第一个坑是过度删除连接词。有一段时间我把所有连接词都删了，结果文章读起来像一堆散落的句子，逻辑关系全靠读者自己猜。后来我调整了策略：只删“伪逻辑”连接词，真正的因果和转折关系还是要保留。

第二个坑是强行加立场。有些内容本身就不适合有强烈立场（比如科普类），强行加立场反而显得偏激。后来我改成：立场可以温和，但必须有。不是“这个方案最好”，而是“我个人更习惯这个方案”。

第三个坑是规则太多，执行不过来。一开始我列了二十多条规则，结果每次改稿子要花一个小时。后来精简到六条核心规则，执行时间降到 15 分钟，效果反而更好。规则不在多，在于能坚持用。

6. 这套 skill 的扩展方向：从“去 AI 味”到“建立个人风格”

去 AI 味只是第一步。当你把 AI 味去掉之后，文章会变得干净、自然，但还不一定有“辨识度”。下一步是建立个人风格。

我的做法是：在去 AI 味的规则基础上，加几条“风格规则”。比如：

• 我习惯在段落结尾用短句收束
• 我倾向于用具体数字而不是模糊表述
• 我会在技术内容里插入个人经历作为案例
• 我避免使用感叹号，但会用问句制造节奏

这些风格规则不是通用的，是个人化的。但它们的作用是一样的：让你的内容不仅“不像 AI”，而且“像你”。

如果你也在做类似的事情，我的建议是：先从去 AI 味开始，把基础打干净；然后逐步加入个人风格规则，形成自己的写作系统。这个过程不需要一步到位，慢慢迭代就行。

我自己的 skill 文件已经迭代了十几版，现在大概有三十多条规则，分成了“基础去 AI 味”和“个人风格”两个部分。每次写东西之前过一遍，写完之后再过一遍。听起来有点麻烦，但用习惯了之后，这些规则会变成肌肉记忆，改稿子的速度反而更快了。

最后分享一个我最近在用的技巧：把改过的稿子和原稿放在一起对比读。你会发现，改过的那版不仅读起来更舒服，而且信息量往往更大——因为去 AI 味的过程，本质上是一个“把废话挤掉、把干货留下”的过程。