夜雨聆风2023 年 11 月，一个冬天的晚上，我在知乎接连收到通知：你的回答被识别为 AI 生成。
那段时间我在十个问题下面贴了 AI 写的答案。平台一个没放过，全判了，限流，阅读量趴在个位数。
机器写的东西，连算法都能一眼认出来。
一、AI 写的东西，我第一次见就觉得不对
更早的 2022 年我就用过 AI 写东西。那时 ChatGPT 还用不上，我用文心一言给一个项目写"数据维度解析"。
生成出来的乍一看挺像回事，分点、有逻辑。但仔细读，全是搜索引擎上能搜到的公开套话，跟我的项目一点关系都没有。
那是我对 AI 写作的第一印象：空，假，正确的废话。知乎那次限流，又把这印象砸实了一遍。
二、今年我换了个思路
研究了一圈 skill、mcp、agent，把 gemini、claude、deepseek 挨个对比后，我想明白一件事：
AI 能不能写出好内容，不取决于模型多强，取决于你能不能框住它。
放养它，再强的模型也只给你正确的废话。框住它，普通模型也能产出能用的东西。框法两步：把第一手经历喂进去，再把 AI 味洗掉。
三、我装了个专门"去AI味"的 Skill
它叫 stop-slop。slop 就是泔水，专指 AI 那种一眼假的文字。它做的事很简单：把 AI 痕迹挑出来删掉，比如砍套话、少用"不是X而是Y"的句式、用主动语态、别写听着像金句实则没信息的话。还自带打分表，满分五十，低于三十五就得改。
四、实测结果跟我想的不一样
我拿前几天那篇《48小时赚了1700》去测。那篇是我一个字一个字写的，全是自己的经历。
结果打了三十八分，过线了，最大的问题只是用了五个破折号。
我反过来想，当年知乎那批被限流的回答要是拿去测，分数估计惨不忍睹，满屏套话。
差别在哪？那篇 1700 的料是我自己的，AI 只帮我组织语言。而知乎那批是我给个题目让 AI 从零编，它没有料，只能拿全网公开信息凑，自然一身 AI 味。
所以我得出一个反常识的结论：去 AI 味，工具只能治标，第一手的料才治本。 料够足，本就没多少味可去；料是空的，再强的工具也救不回来。
五、所以工具还有用吗
有用，但它是收尾的，不是救命的。
我现在的流程是：先用采访式的工具把我的经历、数字、踩过的坑问出来攒成初稿，保证料是第一手的；再用 stop-slop 过一遍洗掉 AI 痕迹。第一步决定有没有价值，第二步决定像不像人写的。两步都要，顺序不能反。
回到开头那个问题：现在让 AI 产出可控、高质量的内容，还难吗？不难了。前提是你得框住它，喂它真东西，而不是指望它无中生有。
这篇我也用 stop-slop 过了一遍，所以你应该一个破折号都没看到。
我在做一整套从采访、写稿、去 AI 味到发布的自动化工作流。如果你也想用 AI 认真做内容、又不想写得一眼假，或者有 AI 落地、网站开发的需求，欢迎私信我。
这套去 AI 味的规则清单我整理好了，想要的评论区告诉我。
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