通缉令:AI 烂词——张力、楔子、稳了

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作者： 连小白 (连享会)邮箱：lianxhcn@163.com^[1]

• • Title: 通缉令：AI 烂词——张力、楔子、稳了
• • Keywords: AI味儿, 翻译腔, 行业黑话, 提示词, AI写作, AI文本输出
• • 提要：AI 写出来的中文，为什么总有一股奇怪的味道？「赋能」「底座」「闭环」「张力」——这些词看起来高级，删掉之后句子意思几乎不变。本文给出三层负面词表和四组提示词，写之前把清单告诉 AI，比写完再逐句改省事得多。

这两年，用 AI 写东西的人越来越多。与此同时，我们也越来越容易读到一种奇怪的中文：

看起来都认识，语法也没什么大错，但读着就是别扭。

有些像英文硬翻过来的，有些像互联网热词，有些像产品经理开会留下的话术，还有一些带着浓重的 AI 腔。比如：

• • 先讲一个楔子。
• • 这里存在一种张力。
• • 有了这套流程，论文写作就稳了。
• • RAG 是知识库问答的底座。
• • AI Agent 打通了科研全链路，形成了生产力飞轮。

这些句子单看不一定错，但放在研究报告、文献综述、课程讲义、论文初稿里，就有点不对劲。你说它错吧，它好像也没错；你说它好吧，又总觉得有一股奇怪的味道。

我们姑且把这种味道叫作「AI 烂词感」。

当然，本文划定的「烂词清单」只是一个负面清单，不是语言审判。有人喜欢「底座」，有人觉得「张力」挺好，也有人觉得「稳了」很有传播感，这都正常。本文更关心的是：当我们希望 AI 写出更自然、更专业、更像人认真写出来的中文时，哪些词应该提醒它少用、慎用，甚至不用。

1. AI 写的中文有点别扭？

AI 写的东西很顺溜：段落很圆滑，判断很完整，标题很像样。但当你仔细读时，会发现里面夹杂着一些让人隐隐不舒服的词。读者未必能逐词指出问题，但会产生一种直觉：这段话像 AI 写的。

这种「AI 味」大致可以归为三种腔调：

• • 翻译腔。 比如「赋能」「构建」「打造」「释放潜力」「多维度」「全方位」，很多时候对应英文表达的直译或半直译。用多了，中文就会发硬。
• • 互联网流量腔。 比如「稳了」「王炸」「封神」「天花板」「一文讲透」「保姆级教程」。这些词本来活跃在短视频、公众号标题、小红书笔记里。AI 从大量网络文本学到了这套腔调，热闹但信息量有限。
• • 行业发布会腔。 比如「底座」「闭环」「全链路」「打通」「飞轮」「生态」「矩阵」「抓手」「沉淀」。有时能表达具体含义，但更多时候只是把普通的事说得像战略规划。

还有一类更微妙——高级废话。比如「楔子」「张力」「图景」「叙事」「范式革命」「打开想象空间」「脊梁」。看起来有文化、有深度，但没有具体内容支撑时，就是空的。

几种腔调搅在一起，就成了一种新的机器腔：既像翻译稿，又像自媒体稿，还像行业报告。

2. 给 AI 一张负面清单

有些词必须用。LLM、RAG、MCP、Token、Embedding、Prompt、Agent、Fine-tuning、Function calling、Context window——这些词背后有明确的技术对象和工作机制。完全不用，反而说不清楚。

也有些新词虽然不算学术术语，但能准确描述新现象。比如「AI 泔水」「上下文腐烂」「幻觉」「提示词污染」「机器味」。带点调侃，但能帮人描述使用 AI 时遇到的真实问题。

真正需要警惕的是本文所谓的「AI 烂词」：看起来高级，实际上没有增加信息；让句子更满，却让意思更空；让文章像行业报告，却不像人在认真说话。

本文的目的很简单：

• • 先把容易带来「AI 味」的词列出来；
• • 按使用场景分层，形成不同强度的负面清单；
• • 附上几组提示词，让读者在用 AI 生成文本时，可以控制这些词的出现频率。

不是要把语言写得干巴巴，而是让 AI 少用那些看起来很会写、其实没说什么的词。

核心思路：先把容易造成 AI 腔、宣传腔、行业黑话感的词列出来，再让 AI 主动规避。写正式文本时，可以直接告诉它：请保留必要技术术语，但避免明显的 AI 腔、宣传腔和行业黑话。

3. 什么情况下一个词会变成烂词？

一个词是不是烂词，不能脱离文档类型。

• • 「张力」在学术文章里说「理论张力」「制度张力」，不一定错。但如果一篇推文里到处都是「效率与质量的张力」「自动化与判断力的张力」「工具与主体性的张力」，读者就会怀疑：你是在分析矛盾，还是在制造一种看起来很深刻的感觉？
• • 「底座」如果指的是基础模型、算力平台、数据基础设施或协议层，可以有明确含义。但如果什么都叫「底座」——模型是底座，数据是底座，方法论是底座，课程体系也是底座，这个词就失去了信息量。

我们可以基于如下原则，来判断一个词在特定文本里是不是烂词：

以目标文档中常规、自然、专业的表达为参照。凡是低频、突兀、油腻、夸张、空泛，或者让读者觉得"这不是这个文本该有的说法"的词，都可以列入负面清单。

具体来说：

• • 研究报告、文献综述、论文初稿：使用学界常规术语和稳定表达，对 AI 烂词采取「零容忍」。
• • 课程讲义、研究札记：语言可以稍微活一点，但仍要清楚、准确、可解释。
• • 公众号推文：可以保留少量传播性表达，但不能让它们替代分析。
• • 小红书文案、短视频脚本：可以更口语化，但也要避免整篇像模板生成。

因此，烂词不是词典里的固定分类，而是写作任务中的负面约束。不是永远不能用，而是要问一句：在这个场景里，它有没有必要？

4. 负面词表

实际使用时，不必机械套用。可以把它当作起点，再根据自己的写作任务增删。

4.1 Level 1：极简红线

适用场景：任何正式文本。词表：楔子、张力、稳了、底座、赋能、闭环、打通、拉齐、飞轮、一文讲透。

这 10 个词不是绝对禁用，但已经过度高频。研究报告和文献综述中，建议默认不用。

不建议：先讲一个楔子。可以改成：先看一个例子。

不建议：这套方法让论文写作稳了。可以改成：这套方法可以减少文献整理和初稿修改中的重复劳动，但研究设计和结果解释仍然需要人工判断。

4.2 Level 2：常规负面清单

适用场景：推文、讲义、课程介绍、研究札记。词表：楔子、张力、稳了、底座、赋能、闭环、全链路、打通、拉齐、抓手、飞轮、生态、矩阵、沉淀、破局、突围、重构、重塑、范式革命、王炸、封神、天花板。

这一级适合大多数中文推文。目标不是让文章变死板，而是避免整篇被行业黑话托着走。

不建议：AI Agent 打通科研全链路，形成智能写作闭环。可以改成：AI Agent 可以把几个分散任务串起来：先检索文献，再整理变量定义，接着生成数据清洗代码，最后检查表格和文字是否一致。

4.3 Level 3：严格学术清单

适用场景：研究报告、文献综述、论文初稿、课题申请书、课程讲义。词表：楔子、张力、稳了、底座、能力底座、技术底座、赋能、助力、加持、闭环、全链路、打通、拉齐、抓手、飞轮、护城河、生态、矩阵、中台、沉淀、场景化、产品化、图景、叙事、版图、深层机制、内在逻辑、重构、重塑、范式革命、打开想象空间、重新定义、未来已来、保姆级教程、降维打击、彻底搞懂。

在学术文本中，这些词要么不用，要么必须有非常具体的解释。

如果你说「机制」，就说明因果路径。如果你说「变量」，就说明可观测指标。如果你说「闭环」，就说明反馈如何产生、如何修正。如果你说「重构」，就说明旧流程和新流程到底有什么差异。如果你说「范式革命」，先想想：真的到革命了吗？

很多时候，把这些词删掉，句子反而更清楚。

5. 把清单变成提示词

有了负面清单之后，最实用的做法是在写作前就把规则告诉 AI，而不是等输出完再逐句修改。

下面这张图给出 4 组可以直接复制的提示词。

提示词 1：温和版｜适用于公众号推文、课程介绍、普通讲义请用自然、清楚的中文写作。可以保留必要的 AI 技术术语（如 LLM、RAG、MCP、Token、Embedding、Agent 等），但避免明显有 AI 味的词，例如：楔子、张力、稳了、底座、赋能。若需要表达类似意思，请改成更具体、朴素的说法。

提示词 2：常规版｜适用于推文、讲义、研究札记请降低文本的 AI 味和行业黑话感。少用闭环、全链路、打通、拉齐、飞轮、生态、矩阵、范式革命等词。不要为了显得高级而使用空泛大词。请重点说明具体场景、具体问题、具体机制和具体边界。

提示词 3：严格版｜适用于研究报告、文献综述、论文初稿请以学术中文风格改写以下文本。要求使用标准、稳定、可检验的表达，避免自媒体腔、宣传腔和 AI 生成腔。请删除或改写楔子、张力、稳了、底座、赋能、闭环、全链路、打通、飞轮、范式革命、打开想象空间、一文讲透、保姆级教程等词。请按问题—方法—证据—结论的逻辑组织表达。

提示词 4：审稿式检查版｜适用于已有文本的二次清理请检查下面这段文字中的 AI 味表达，尤其关注翻译腔、行业黑话、自媒体夸张词和看似高级但没有信息量的空泛表达。请按如下格式输出：可疑词或短语、所在句子、问题说明、建议替换、改写后的句子。请不要只做同义词替换，而要根据上下文重写。

还有一个更灵活的用法——把清单直接嵌进任意提示词的末尾：

负面清单嵌入版额外要求：请主动避免 AI 腔和行业黑话。不要使用以下词汇，除非它们在上下文中有明确、必要且可解释的技术含义：楔子、张力、稳了、底座、赋能、闭环、全链路、打通、拉齐、抓手、飞轮、生态、矩阵、沉淀、重构、重塑、颠覆、范式革命、打开想象空间、一文讲透、保姆级教程、王炸、杀疯了、封神、天花板。如果原本想使用这些词，请改成具体、朴素、可验证的表达。

具体说个词，然后列清单，比单纯说"写得自然一点"有用得多。后者太模糊，AI 很容易继续输出另一套模板化的自然语言。

6. 结语

好的 AI 写作，不是不用新词。LLM、RAG、MCP、Embedding、Agent 该用就用。「AI 泔水」「上下文腐烂」「机器味」这些说法，如果能准确概括现象，也没有问题。

需要警惕的是那些看起来有气势、读完没收获的词。它们通常有几个特征：放在哪个主题里都能用；删除以后，句子意思几乎不变；让文章像发布会稿件，而不像人在认真说话。

有一个很简单的测试：

把赋能、底座、闭环、全链路、重构、张力、范式革命这些词删掉。如果句子的意思没有明显变化，说明它们原本就没有承担信息功能。

再进一步，把这些词替换成具体描述：

• • 「赋能」→ 帮助完成哪个环节
• • 「底座」→ 具体是哪种基础设施或方法
• • 「闭环」→ 反馈如何产生、如何修正
• • 「全链路」→ 从哪一步到哪一步
• • 「重构」→ 旧流程与新流程有什么差异
• • 「张力」→ 具体冲突是什么
• • 「范式革命」→ 工作方式发生了什么可观察变化

改完之后，文章可能没那么炸，但会更可信。

这份清单只是起点。每个人都有自己的过敏词，这很正常。语言风格本来就有分歧。但至少有一件事是可以对齐的：用 AI 写作时，不要只关心它能不能写完，还要关心它用什么腔调写完。

欢迎继续补充你最受不了的 AI 烂词。等清单攒多了，可以一起做一个更完整的「AI 写作负面词表」，直接放进提示词里。

7. 相关推文

Note：产生如下推文列表的 Stata 命令为：lianxh AI工具, md2 nocat安装最新版 lianxh 命令：ssc install lianxh, replace

• • 吴欣洋, 2025, AI自动生成研究假设，靠谱吗？流程与挑战^[2].
• • 王烨文, 2025, LLM Agent：大语言模型的智能体图解^[3].
• • 王烨文, 2025, Marker：高效 PDF 文档解析与结构化提取工具^[4].
• • 艾米丽, 2026, 让讲义图文并茂：如何用 ChatGPT 做课件插图？^[5].
• • 连享会, 2025, 助教入选通知：2025 生成式人工智能专题^[6].
• • 连小白, 2025, AI助手系列：napkin.ai-文字转换为图片和表格^[7].
• • 连小白, 2025, AI助手系列：借助AI工具复现高质量图形^[8].
• • 连小白, 2025, AI工具系列：英文学术论文语法检测与纠正^[9].
• • 连小白, 2025, AI工具！AI工具分类大集合^[10].
• • 连小白, 2025, No Chinglish：学术写作中的中式英语陷阱^[11].
• • 连小白, 2025, 提示词来了！如何让 AI 翻译看起来像你写的^[12].
• • 郑怿轩, 2025, 40 个实证研究 AI 工具大集合^[13].
• • 陈庭伟, 2025, 2025年学术研究中的15大最佳AI工具^[14].

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引用链接

[1] lianxhcn@163.com: mailto:lianxhcn@163.com[2] AI自动生成研究假设，靠谱吗？流程与挑战: https://www.lianxh.cn/details/1588.html[3] LLM Agent：大语言模型的智能体图解: https://www.lianxh.cn/details/1650.html[4] Marker：高效 PDF 文档解析与结构化提取工具: https://www.lianxh.cn/details/1630.html[5] 让讲义图文并茂：如何用 ChatGPT 做课件插图？: https://www.lianxh.cn/details/1781.html[6] 助教入选通知：2025 生成式人工智能专题: https://www.lianxh.cn/details/1677.html[7] AI助手系列：napkin.ai-文字转换为图片和表格: https://www.lianxh.cn/details/1540.html[8] AI助手系列：借助AI工具复现高质量图形: https://www.lianxh.cn/details/1584.html[9] AI工具系列：英文学术论文语法检测与纠正: https://www.lianxh.cn/details/1562.html[10] AI工具！AI工具分类大集合: https://www.lianxh.cn/details/1587.html[11] No Chinglish：学术写作中的中式英语陷阱: https://www.lianxh.cn/details/1563.html[12] 提示词来了！如何让 AI 翻译看起来像你写的: https://www.lianxh.cn/details/1640.html[13] 40 个实证研究 AI 工具大集合: https://www.lianxh.cn/details/1666.html[14] 2025年学术研究中的15大最佳AI工具: https://www.lianxh.cn/details/1578.html