如何借助 LLM 写作而不被它同化

两个简单的规则，让大型语言模型简化并提升你的写作，而无需巴氏杀菌或用玉米糖浆来破坏。

写写作很难。这听起来像是在炫耀;你暗示自己写得很好。也许你写得好，也许不行，但网上肯定有不少批评者认为你写得很差。我和其他人一样虚荣和不自信，觉得写这篇文章怪怪的不愉快。

但我正在放下自我，记下来，因为这些建议很重要，难以反驳，而且直截了当。

读者能以万亿分之一的比例识别LLM词。无论你花了多少心思去修饰和赋予人性，LLM段落在读者眼中不会被视为写作，而是作为产出。所以，先说坏消息：你必须为自己写作。

但大型语言模型依然非常有用。只是你需要像编辑而不是代笔作家一样使用它们。所以，我方法的第一步：写好你的文章。然后，第二步：把它交给一个好的模型，找出缺陷。

但在我们讨论这如何运作之前，你需要了解两条规则。它们能防止LLM蔓延，避免让你陷入表达与产出之间的恐怖谷，从而让你脱离读者的注意力。

规则一：你不能使用LLM建议的任何词语。

违反这条规则才会让你惹上麻烦。原因是：前沿模特在选择悦耳措辞方面有着超乎寻常的技巧。这几乎是他们的全部特色。模特所暗示的问题其实很微妙。

换个角度想：前沿模特卡在一种模式中，他们写的所有内容都是杂志标题。标题固然好，但你会怀疑有人写了一篇有几十条标题的文章。

所以我认为，作为一种智力上的个人保护装备，你应该采纳这样一条规则：LLM所暗示的任何特定表达方式都是禁止使用的。严格遵守这个规则！

这里的整个前提是，你不可能可靠地发现前沿模型会如何试图把你的写作变成Velveeta。即使你喜欢那些词，即使你确信它们比你已有的更好，LLM生成的短语也会被DQ。

第二条规则：避免鼓励

LLM还会通过影响力活动感染你的写作。这是一个更隐晦的问题，损害也不那么明显，但它仍然会让你的写作变得更糟，如果真是这样，那你干脆别招募LLM算了。

问题是：把任何一份写作交给大型语言模型（LLM），它就会回复”那是金子，杰瑞!”但这不是你需要听的！

在你的初稿中，大部分段落都很糟糕，话题流畅不连贯，而且你至少有750个不需要的字。模型会鼓励你整体结构。然后是段落和过渡。然后是用词和隐喻。

流行文化引用。它们很糟糕！全都是糟糕的！别听！

这会让你陷入困境。你会加倍坚持所有初稿冲动。但这通常不是你会做的。你会编辑、重新思考、替换段落。这些重新思考是你声音中承载重担的部分。

读者不会直接指出问题所在，但他们会感觉你被人为地包装了。

几年来，我每次文稿编辑的提示都谎称自己不是作者，而是某在线出版物的编辑，审查文章以供收录。这有帮助，但模型通常会过度拟合，过度拟合我“出版物”的“目标”。

所以目前，我最好的实用建议是：禁止模特鼓励，然后对表扬保持高度警惕。

那么，这些东西能做什么呢？

它们非常擅长标记问题。哇，你有好多问题。你可以机械地发现它们，但那既繁琐又累人。模型不会累。所以它们比你更能察觉：

• 你过度使用（或者，如果你把LLM的词用得太少，可能用得太少）被动语态，把动词名词化或掩埋它们的动作，重复同样的表达方式或用词。
• 你会看到“非常”“遗憾”“非常”“真的”和“实际上”像锯末粘在工作台上的锯末一样散落在草图上。
• 几乎可以肯定有2-3段文字可以快速移到其他地方，立刻提升清晰度（这些编辑真的非常令人满意）。

如果你像我一样是程序员，你会希望有一本书能提供这类编辑的示意图，一种”C 接口与实现这对散文的作用，就像汉森对最糟糕的编程语言所做的一样。

还有：那本书。它叫做”风格：清晰与优雅的课程我发誓，这把文字编辑变成了Java编程。完全一样的枯燥，完全一样的效果。我是从理查德·加布里埃尔那里了解到这本书的，我很惊讶我认识的每个程序员桌上没有一本。

所以读读“风格”或类似的词，边做边做笔记。列出模型的提示词，然后分批在作品中练习。

用这种方法可以走得很远：

1. 请模特发现你写作中的问题。
2. 每道题，重写段落（或句子或章节）。
3. 把原稿和新稿件交给模特，问问哪个更好。

令人恼火的是，这里你会遇到规则二的变体，因为除非你小心，模型知道你刚重写了东西，也知道你想听到新版本更好。所以把选项交给一个没有你编辑过程上下文的模型。

我变出了一些软件来管理这些，因为我终于失去耐心，无法平衡标签页，试图说服模特们我不是作者，而是一个帮助一个可能优秀但可能很糟糕的学生的写作教练。

这里有一个开场提示，效果很好：

“我们要建造一个写作工作工具.先把基础打好。Python，HTMX用于交互，SQLite后端，Tailwind前端，使用本地构建而非CDN。非常出色的散文编辑器，类似Notion风格。支持高亮（我们会做编辑多次）。做类似Genius风格的侧边栏评论，以匹配高亮的内容。确保我们能前进后退地处理建议。多文档，跟踪修订，允许用户标记重大修订。带我走到这一步，然后我会告诉你我真正想要什么。”

然后，把你想出来的编辑提示列表给它，让它分别用Codex、Claude或Antigravity CLI来处理。无论你在这里想出什么，都会比我的更好，因为任何人自己想出的都比别人的更好。

所以：不要让大型语言模型来决定你的措辞。小心别让它骗你以为你的初稿比实际更好。然后把最繁琐的工作外包给模型。你的声音保持完整，但你的作品更快、更好、痛苦更少。

最后一点。不要完全采纳模型的文字编辑建议。这是规则二的一个考验。我一分钟前把这段内容输入给GPT5（“我没写这个”），它说整篇文章长了20%。

这大概是对的。但我不会修正它。我只是做我自己。