这篇不聊哪个模型更强，只讲一件事：怎么把 AI 从一个只会说套话的机器，变成能帮你出初稿的实习生。
AI 写文案写不好，多数时候不是模型的问题，是你给它的东西太少。空手跟它说“帮我写个爆款”，它只能从训练数据里捞出最平均的表达——而平均表达就是套话。你给的素材越具体，它离“能发”越近。
正确的顺序是：先给素材，再写提示词，然后三轮迭代，最后人工过一遍合规和事实。跳过第一步直接要成品，得到的永远是“在当今时代，短视频已成为……”这一路。给素材这一步，比选哪个工具重要得多。
同一个提示词，喂不同素材，结果差一个档次。四类素材按优先级喂：
| 素材类型 | 具体喂什么 | 不喂会怎样 |
|---|---|---|
| 产品与业务事实 | 卖什么、解决什么问题、有哪些规格和限制、价格结构、交付周期 | 只能写通用的“高品质、性价比高”，读者看不出你到底在卖什么 |
| 客户的原话 | 评论区、聊天记录里客户最常问的问题，原样贴进去，别改写 | 写出来的痛点是你猜的，不是客户说的，开头就钩不住人 |
| 真实案例 | 某个客户什么情况、你们怎么处理、过程遇到什么、最后怎么收尾 | 只能靠编，或者写“很多客户反馈”，既空泛又有编造风险 |
| 你自己的语料 | 你以前写过的、客户说“这写得像你”的几篇旧文或口播稿 | 语气变成标准客服腔，读者认不出是你，账号的辨识度也没了 |
别写一大段需求，按四块分开写。少一块，它就会自己补，补出来的通常不是你想要的：
写清身份和立场，比如“你是做家装十年的施工队长，正在给准备装修的业主讲水电改造”。角色越具体，用词越贴行业，不会一开口就是“赋能”“闭环”。
一句话说清产出物和读者：是短视频开头三秒的钩子，还是商品详情页的第一段，还是发给老客户的回访消息。给谁看要写人群，不能只写“给用户看”。
约束是提示词里最有用的部分。把字数、句长、语气写清楚，再把不许出现的词列出来：不许用“最”“第一”“国家级”，不许编数据，不许写“因人而异”这种打太极的结论。
给一到两段你自己的旧文案，说“照这个语气和句长写”。样例比任何形容词都管用——“口语一点”是模糊指令，一段真实的短句样例是清晰指令。
一次让它写到位，几乎不可能。分成三轮，一轮一个目标：
只让它给结构和要点：开头怎么起、中间分几点、结尾怎么收。这一轮确认方向对不对，方向错了改结构，比改一整篇快点得多。
指定每一段必须出现什么：一个具体场景、一个真实数字、一个客户原话。它填不出来就说明素材没喂够，回到第一步补素材，别硬让它编。
专门下指令：“把长句拆成短句，删掉所有形容词堆叠，把‘进行’‘予以’‘旨在’这类词全部换掉，读起来像在跟客户说话。”改完自己念一遍，念着别扭的地方继续改。
这三条一看就知道是 AI 写的，每个都有固定的改法：
| 通病 | 长什么样 | 怎么改 |
|---|---|---|
| 形容词空泛 | “优质的服务、专业的团队、贴心的体验”一路排比下去 | 在提示词里加一条硬约束：每出现一个形容词，后面必须跟一个具体例子；举不出例子就删掉这个词 |
| 结构千篇一律 | 永远是“痛点—方案—优势—行动号召”四段式 | 给它一个反常规的开头要求，比如“第一句先讲一个失败的例子”“开头先否定一个常见做法” |
| 不敢下判断 | 结尾永远是“因人而异”“具体看情况”“建议咨询专业人士” | 明确要求给结论：在提示词里写“必须给出明确结论，并说明这个结论在什么条件下不成立” |
AI 不知道什么叫合规，也不知道你的资质边界在哪。这一步不能省，重点查三样：
违规词。AI 天生爱写绝对化表达：最、第一、国家级、领先、无效退款、保证效果。这些话在广告和平台规则里都是雷。生成完用一份自己的违禁词表过一遍，逐条替换。 编造的数据与事实。AI 会为了让句子好看，把“部分客户”写成“多数客户”，把“可能”写成“已经”，甚至编出不存在的统计和案例。凡是出现数字、比例、时间、案例的地方，逐一回到原始素材核对。 虚构的资质与背书。“获得行业认可”“通过权威机构检测”“多位专家推荐”——这类话 AI 写得很顺手，但只要你的材料里没有，就是虚假宣传。宁可删掉整句，也不要留一个含糊的暗示。有几类内容，AI 只能帮你打草稿，不能让它定稿：
涉及“能不能治好”“能不能通过”“多久见效”，必须由懂业务的人按实际能力和法规边界来写。AI 会顺手把话说满。
价格结构、优惠条件、有效期，AI 不知道你的实际口径，写错了就是价格欺诈。这类句子宁可自己写，只让 AI 帮忙顺语序。
一个字的位置不同，责任划分就不同。用 AI 起草条款，等于把风险交给一个不懂你的业务场景的工具。
这类内容的表述边界很窄，AI 很容易越线。它可以帮你把专业结论改得通俗，但结论本身必须由具备相应能力的人给出。
这几条几乎每个人都踩过，逐条对照：
需求越长，约束越互相打架，它只能挑一部分执行。拆成四要素分开写，比堆一段长描述有效得多。
AI 的初稿永远能看但不能发：结构完整、语气通顺，但细节全是平均表达。不过三轮迭代就发，等于把套话原样交给了客户。
AI 编数据不心虚，因为它在做的是“让句子通顺”这件事。你发出去的每个数字，都要能指回一条原始素材。
不给样例，它只能按训练数据里的平均语气写，写出来谁都能用，也就谁都不会记住。喂几段你自己的旧文案，语气立刻就对了。
只说“要什么”，不说“不要什么”，它就会把违规词、绝对化表达、编造的背书一起写进去。约束写得越具体，返工越少。
先喂素材再写提示词。把产品事实、客户原话、真实案例、你自己的旧文案四类东西贴给它，再按角色、任务、约束、样例四要素写提示词。素材越具体，越不容易写成套话。
分四块写：角色（你是谁）、任务（写什么、给谁看）、约束（字数、语气、不许出现哪些词）、样例（照这段语气写）。四块里最容易漏的是约束和样例，也是最有用的两块。
第一轮只要结构，确认开头、中间、结尾的方向；第二轮填细节，要求每段必须有具体场景、真实数字和客户原话；第三轮改口气，把书面语拆成短句、改成口语。
必须改，而且重点不是文笔，是合规和事实。逐条查绝对化用语、编造的数据比例、虚构的资质背书。这三类东西 AI 写得最顺手，也最容易出事。
样例是把语气传给模型最有效的办法。“口语一点”是模糊形容，一段真正属于你的短句样例是清晰指令。喂进去之后，写出来的东西才像你写的，而不是像客服发的。
涉及效果与疗效的承诺、价格与优惠条件、合同条款与免责说明、医疗与健康的表述。这四类可以让 AI 帮你顺语序、改通俗，但结论和口径必须由你自己定。
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