我测试了近 20 个 AI 工具,最后只留下这 10 个真正能救稿子的 Skills。

上个月,我删掉了一篇写了 3 小时的文章。
不是因为选题差,
也不是因为数据错,
而是因为评论区第一条留言只有一句话:
那一刻挺难受的。
更难受的是,我重新读了一遍,发现他说得没错。
那篇文章结构完整,逻辑清楚,标题也不差,
但它没有人味。
它像一份正确的说明书,
像一个永远不会说错话、也永远不会让人记住的机器人。
也是从那天开始,我意识到一件事:
用 AI 写公众号最大的风险,不是写不好,而是被读者一眼看穿。
过去半年,我测试了接近 20 个 Skills,最后只留下 10 个,不是因为它们最炫。
而是因为它们真的能解决写作里最常见的 5 个问题:
我筛工具只有 3 个标准:
如果一个工具只能让我“更快生成一堆正确废话”,我就删掉。
因为公众号读者不缺文章,他缺的是:
所以这篇不是工具清单,它更是一套创作者的自救工作流。
01|先给结论:别再只问“工具叫什么”
我们在使用 AI 工具时,真正关心的是:
所以我把这 10 个 Skills,重新收进 5 个创作问题里:
一句话总结:
先判断该不该写,再把文章写得像人;
先讲清楚,再包装出来;
先发一次,再传播三次。
02|开写前:先判断这个选题值不值得写
我以前写文章,完全靠感觉。
看到一个热点,觉得不错,写。
刷到一个观点,觉得有启发,写。
脑子里突然冒出一个选题,觉得很高级,也写。
结果连续 5 篇文章,阅读量加起来不到 200,那种感觉很难受。你明明写得很认真,读者却像没看见一样划走。
后来我发现,问题不是我不会写,而是我经常在写一种“只有我自己觉得重要”的选题。
所以现在,动笔前我会先用 dbskill。
01|dbskill
定位:内容创作者的选题诊断器
它解决的是开写前最重要的问题:
这个选题,到底值不值得写?
在每次动笔前,先问 3 个问题:
如果这 3 个问题答不上来,就不用写了,以前我觉得这样很浪费时间。后来才发现,它帮我省掉了至少 10 篇废稿。
比如:
这个选题太泛,读者看见第一眼,脑子里只有一个反应:
但换成:
冲突就出来了。
再比如:
太空。
但换成:
点击理由就出来了。
用前,我只问自己“这个题我想不想写”。
用后,我会先问“这个题读者为什么非看不可”。
这是完全不同的写作起点。

02|Humanizer-zh
定位:中文去 AI 味工具
开写前要判断选题。
写完后,要判断文章像不像人写。
AI 写的文章,经常会有一些固定气味,会让读者感觉不对劲。
所以,Humanizer-zh 的价值,不是替你重写全文,而是帮你识别:
我一般不会让它直接改,而是让它标出来,然后自己重写。
比如原句是:
在当今内容创作竞争日益激烈的环境下,创作者需要构建更加高效的 AI 写作工作流。
我会改成:
现在写公众号,最尴尬的不是写得慢,而是你写得很快,读者却一眼看出是 AI 写的。
前一句正确
后一句像人话
用前,我只检查错别字和逻辑。
用后,我会检查“这句话是不是像一个真实的人说出来的”。
爆款逻辑:选题决定上限,人味决定留存。
03|资料型写作:要快,也要准
用 AI 写深度文章,最常见的误区有两种。
第一种:
你让 AI 直接写,10 分钟出稿。
标题漂亮,结构完整,案例齐全。
但仔细一查,数据是假的,案例是编的,引用来源也不存在。
这种文章看起来像深度,实际上是幻觉大礼包。
第二种:
你自己查资料、整理报告、做笔记、搭框架,
一周终于写完一篇,
结果热点早就凉了
所以我后来不再问“哪个工具最好用”,我只问一个问题:
这篇文章,到底是要快,还是要准?
03|content-research-writer
定位:从选题到初稿的写作流水线
它适合跑:
最适合的场景,是追热点,因为热点写作最怕两件事:
content-research-writer 的价值,不是替你写完,而是把“从 0 到 60 分”的过程压缩掉,帮你完成资料和骨架,你再负责:
用前,我经常卡在“资料还没看完,热点已经过去”。
用后,我会先拿到一版可用骨架,再决定要不要深挖。
04|NotebookLM
定位:基于资料库写作
如果是深度文章,我会用 NotebookLM 做资料库。
先把这些内容放进去:
然后让它基于真实材料生成摘要、观点、结构和引用,这样写出来的东西,至少不是凭空编。
再配合 Claude Code Skill 做资料整理、结构拆解、信息抽取,就能大幅减少两种问题:
这套组合特别适合写:
用前,我担心 AI 给我编资料。
用后,我会先把可信材料喂进去,再让 AI 在边界内发挥。
04|长文要深,配图要有观点
很多文章有一个很大的问题,文字写得挺深,配图却很敷衍。
不是一个人坐在电脑前,周围飘着数据流。
就是一个机器人拿着笔,背景是蓝紫色科技感。
再不然,就是一张和文章观点毫无关系的抽象插画。
这种图不但不加分,反而会让文章更像 AI 批量生产的,我现在判断一张配图是否合格,只看一个标准:
这张图单独发朋友圈,别人能不能看懂文章的核心观点?
如果不能,那它只是装饰。
05|khazix-skills
定位:公众号长文和万字报告写作流
它适合做:
我用它最多的场景,是写那种“需要结构感”的文章。
比如:
这种文章,不能只靠情绪。
它需要:
khazix-skills 的价值,就是帮我把这些部分搭起来。
用前,我写长文经常写到一半散掉。
用后,我会先搭出骨架,再往里面填真实判断。
06|ian-xiaohei-illustrations
定位:中文文章正文配图神器
它解决的是另一个问题:
观点怎么画出来?
很多人以为配图是装饰,但我越来越觉得:
配图是文章的翻译官。
文字负责讲清楚。
视觉负责让人愿意看下去。
ian-xiaohei-illustrations 能把文章里的:
画成“小黑”风格插图。
用前,我找图是在找“好看”。
用后,我做图是在问“这张图能不能替我表达观点”。
05|写完文章后,传播才刚开始
最可惜的创作者,是“写一篇,发一次,就完了”,你花 3 小时写一篇文章,发布当天阅读一般,然后它就躺在历史消息里,再也没人看见。
这不是内容不行,这是分发太懒,现在我每篇内容都会做三次“变形”:
同一篇文章,换三种形态,触达三类人群。
有人喜欢读长文。
有人只看卡片。
有人愿意收藏 PPT。
有人只会被一张图打动。
所以,不要再把文章只发一次了。
07|guizang-social-card-skill
定位:小红书卡片和公众号封面工具
它适合把一篇长文拆成多张图文卡片。
比如这篇文章,就可以拆成:
公众号文章负责完整表达。
小红书卡片负责快速传播。
用前,我发完公众号就等阅读量。
用后,我会把一篇文章拆成多个传播入口。
08|baoyu-skills
定位:中文创作者的视觉工具箱
它能做:
它解决的是:
怎么把观点包装成更容易被点开、被转发的样子?
很多时候,文章不是观点不行,是包装太弱。
同样一句话:
如果做成一张图:
传播力完全不一样。
用前,我只把观点写进文章。
用后,我会把观点包装成读者愿意保存的图。
09|guizang-ppt-skill
定位:文章观点转 PPT 和分享图
它适合把文章拆成:
很多公众号文章,其实天然适合变成课程页。
比如这篇文章的结构,就可以直接拆成 6 页 PPT:
用前,一篇文章只有公众号一个出口。
用后,它可以变成课程、直播、分享图和社群资料。
10|html-anything
定位:Markdown 变海报、卡片、HTML 和 PNG
它适合把文案、文章、笔记做成:
这是一个特别适合内容二次包装的 Skill,你可以先用 Markdown 写出内容,再把它变成:
这样内容就不再只存在于公众号后台里,它可以进入朋友圈、社群、知识星球、课程资料、直播间。
用前,我把文章当成一次发布。
用后,我把文章当成一份可以反复改造的内容资产。
06|这 10 个 Skills,我建议你这样用
如果你只想记一张图,就记这条路径:
第一步:先判断该不该写
第二步:写完后判断像不像人
第三步:资料型文章先分清快和准
第四步:长文要搭结构,配图要有观点
第五步:写完以后拆出来、包装出来
再压缩成一句话:
开写前用 dbskill,写完后用 Humanizer-zh;
要快用 research-writer,要准用 NotebookLM;
要写深用 khazix,要画懂用 ian-xiaohei;
要传播,用 guizang、baoyu 和 html-anything。
07|文末互动
说实话,你写的文章,被读者说过“AI 味重”吗?
或者你现在最卡在哪个环节?
留一个数字就行:
我会优先挑评论区最多的一个问题,单独写一篇拆解。
如果这篇文章对你有用,也可以点个「在看」,转发给那个还在写“AI 味”文章的朋友。
你这不是打扰他,
你是在救他。
夜雨聆风