可靠的 AI 写作不是让模型“凭空写一篇”，而是把真实材料变成可核验的交付物。先说明读者、用途、文种、来源和不能改动的事实，再让 AI 协助提纲、初稿或局部修改；最终责任仍在提交或发布内容的人。只要关键事实找不到原始依据，就不应把流畅表达当成完成。
先按交付物选择起点
| 你已有的材料 | 更合适的任务 | 先锁定什么 | 主要风险 |
|---|---|---|---|
| 只有目标和零散要点 | 从提纲到初稿 | 读者、目的、章节、必须覆盖的信息 | 模型用常识补齐不存在的事实 |
| 已有完整草稿 | 润色、缩写或调整语气 | 不可改动的含义、数字、专名和引用 | 润色时悄悄改变原意 |
| 有会议记录、访谈或资料包 | 整理成邮件、纪要、FAQ 或报告 | 材料范围、发言归属、结论与待办 | 把推断写成当事人原话 |
| 要写长文或研究型内容 | 分段研究、写作与引用核验 | 问题边界、来源标准、主张账本 | 引用不存在或版本过期 |
如果任务的核心是寻找和比较证据，而不是组织文字，先进入知识问答与研究；如果只是比较不同助手，再参考已核验的平台评测，不要用同一模型的一次回答代替测试。
准备一个最小输入包
- 任务：要交付邮件、文章、报告、脚本、FAQ，还是只修改一段文字。
- 读者与目的：谁会读，读完需要理解、决定或执行什么。
- 来源包：允许使用的原文、链接、数据、采访记录及其日期。
- 不可改动项：数字、专名、引文、政策表述、品牌术语和已经批准的结论。
- 输出规格：篇幅、结构、语气、格式、截止时间和发布渠道。
- 数据边界：不得上传的客户信息、账号、合同、个人信息和未公开材料。
没有来源包时，可以让 AI 提问题、列提纲或生成待核查清单，但不要让它自行填充具体数据、案例、引用或人物观点。
七步写作工作流
- 定义完成标准。用一句话写清交付物、读者和希望产生的行动。
- 整理材料。把事实、原文、编辑判断和待确认信息分开，不把它们混成一段提示。
- 先做结构。让 AI 只输出提纲、缺口和需要追问的问题，人工确认后再写正文。
- 分段生成。长文按章节处理，每段都注明可用来源和不能新增的内容。
- 建立事实账本。把数字、日期、人物、产品能力和直接引语逐条对应到来源。
- 分轮修改。事实、结构、语言和发布风险分别检查，不用一句“全面润色”混做所有任务。
- 形成交付包。保存定稿、来源清单、修改说明、待确认项和复核日期。
把提示词写成任务契约
任务：根据下方材料完成［具体交付物］，不要使用材料外的事实。
读者与目的：读者是［对象］；读完应能［理解或行动］。
必须保留：［数字、专名、引文、结论］；不确定处标记“待确认”。
输出：按［结构］组织，长度［范围］，语气［要求］，先给提纲再写正文。
自检：末尾列出使用了哪些来源、哪些主张仍缺依据、做了哪些实质改写。
当输出不按要求执行时，逐项检查目标、上下文、指令冲突、格式和能力边界；不要只重复“必须严格遵守”。可以继续阅读提示词故障排查与评测方法。
事实账本和四轮复核
| 主张 | 来源与日期 | 原文位置 | 处理结果 |
|---|---|---|---|
| 产品支持某项能力 | 官方文档，复核日期 | 页面标题或章节 | 保留、限定条件或删除 |
| 某个数字或时间 | 原始数据或公告 | 表格、段落或记录 | 核对口径与有效期 |
| 编辑判断 | 多项证据的综合 | 不冒充直接引语 | 明确写成判断或建议 |
第一轮：事实
逐条核对人物、数字、日期、能力、引语和链接；找不到依据就删掉或标记待确认。
第二轮：结构
确认标题承诺与正文一致，重要答案靠前，段落顺序能帮助读者完成任务。
第三轮：语言
删除空话、重复和不必要术语，保留作者判断，不让所有段落变成同一种模型腔。
第四轮：发布
检查版权、隐私、品牌、图片授权、自动化披露、元数据和可访问性。
这些情况应停止生成并由人工接管
- 涉及医疗、法律、财务、安全或人事决定，且没有合格专业人员复核。
- 材料包含未公开合同、客户数据、账号凭据、个人敏感信息或受保密约束的内容。
- 模型给出无法定位的论文、政策、链接、引文、数字或“业内案例”。
- 改写需要模仿在世作者、冒充具体个人，或规避版权、署名和平台规则。
- 多轮修改后仍反复改变核心事实；此时应回到来源和人工重写，而不是继续堆提示词。
从已核验内容继续
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来源与复核说明
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