AI改造日记 Day9

这两天，一直在调整团队的AI写作Skill。
起因是我发现：AI写出来的内容越来越流畅，却经常给我一种“不踏实”的感觉。
看了同事写的，自己也上手写了三种不同类型文章，才意识到，问题不在文字，而在文字背后的判断过程。

1.不再遇到问题就增加提示词
以前看到AI套模板、凑字数，我会直接补一条规则。但规则越积越多，彼此还可能冲突，从规范看不符合skill创建原则，而且不能打补丁似的去调。
哪些是偶发问题，哪些是所有写作任务都会遇到的底层问题。只有真正可以跨场景复用的能力，才值得写进Skill。

2.给AI设置“结论上限”
AI最隐蔽的问题，往往不是编造事实（现在幻觉少很多，而且不少幻觉也跟人使用有关），而是把事实推得太远。
一个案例被总结成普遍趋势，两个同时出现的现象被解释成因果，尚未发生的计划被写成确定结果。
所以每个重要判断，都要检查对象、范围、证据关系，以及现有材料最多允许写到什么程度。

3.重新理解“深度”
深度不等于篇幅更长、观点更猛，更不等于凡事都要追出一个宏大原因，要减少ai强拉关系。
有时，把“目前能确认什么、还不能推出什么”解释清楚，比给出一个听起来深刻的答案更有价值。

4.“去AI味”不是换词游戏
真正的AI味，来自固定三段式、批量金句、等长段落和强行总结。
解决办法不是换几个词，而是提高信息密度，让结构跟着内容变化，没有新信息时就自然结束。

5.Skill也要接受真实测试
规则写进去了，不代表AI真的学会了，各条线是不是关联起来来也要注意。
我会用修改前后的同一个任务重新测试。只要它还在用“可能”“或许”包装没有证据的因果，这次优化就不能算通过，Agent自己就可以完成这类测试。

折腾到最后，我越来越觉得：
一个成熟的写作Skill，不只要教AI怎么写，还要教它判断、克制、质疑，以及在证据不足时停下来。