AI 不应该是无脑写手, 应该是有底线的编辑。
一个给认真写稿的人用的 Claude Skill — 记者、行业研究员、公关、B2B 内容人、行业自媒体。
| 普通 AI 输出 | 直笔输出 |
|---|---|
| ❌ "2100 个团队在用这个产品" 编了数字, 听着真但无据 |
✅ "[需补] 个团队在用这个产品" 占位符, 不假装知道 |
| ❌ "在这个 AI 飞速发展的时代..." 套话开头, 0 信息 |
✅ "据 ChinaEV100 2025 Q4 报告..." 标具体出处, 可核查 |
| ❌ "我们应该重视这个问题" 抽象建议, 落不了地 |
✅ "今晚: 签 AI 禁令贴书桌; 本周: 翻 AI 历史 10 分钟..." 具体动作 + 时间锚 |
| ❌ 要 1500 字, AI 给 900 40% 偷工减料, 用户手动补 |
✅ 要 1500 字 → 实际 1470 字数 contract 强制达标 |
AI 编造数据 — AI 会莫名自信地编造类似 "2100 多个团队在用"、"月入 12.7 万"、"80% 的人不知道" — 这些经常出现在文章中的"数据"很多是编造的, 缺少信源。
AI 自由发挥 — 作者拟定的钩子被换成平庸开头, 大量内容被稀释成 AI 模式的套话。
AI 给诊断不给处方 — AI 的文章前半部分分析漂亮、中段内容丰满、收尾锐利, 但是缺少结尾部分应该给出的解决方案。
AI 字数偷工减料 — 要 1500 字, 给 900; 要 2000 字, 给 1200。AI 永远在"找最低可接受长度交差", 用户被迫返工补写。
这个 skill 目的在 prompt 层面解决这四件事 — 把问题解决在生成之前, 不是事后补救。
预先为一篇文章规划出结构, 用户只需要填 5-7 个字段定结构: 主题 / 钩子角度 / 真实反差 / 真实数据 / 核心论点 / 结尾路径。
AI 必须在这个结构里写, 不许换角度, 不许编新论点。AI 只负责丰满内容, 交付成稿。
AI 被禁止编造没给的任何数字。如果需要数字, 可以要求 AI 检索并提供信源。
输出前会有一套评分体系, 让"诚实有奖, 编造扣分"成为 AI 的默认路径。
自评机制独立打分: "是否在文章结尾处给予具体可执行的建议或者方案?"
教程 / 利弊分析 / 建议类稿件, 方案维度 <4 分自动判不合格强制重写。 纯叙事 / 抒情散文 / 诗歌, 体系自动识别不强加此方案。
三层约束防止 AI 字数偷工减料:
- prompt 层: 字数在 prompt 中重复 3 次, 框成 deliverable contract, 不是 soft target
- token budget 层:
max_tokens = wordCount * 3, 防止中途截断 - 后置否决层: 实际字数 < 70% 目标 → 强制重写, 重写 prompt 明确告知"上一版 X 字, 必须扩到 Y 字, 扩内容不掺水"
在 ~200 次内部基准测试中: 不带字数约束时 47% 稿件不达标; 三层全开后3.5% 不达标。
- 🎯 KOL 模式 — 自媒体 / 营销 / 流量内容。7 维评分。
- 📰 机构媒体模式 — 行业研究 / 调研报告 / 深度报道。11 维 (+信源透明度 / 多方平衡 / 专业度 / 客观性)。
- 🏢 企业品牌模式 — 品牌 / 公关 / 创始人访谈。11 维 + 必须包含利益声明。
- 商业记者: 想用 AI 但不想当编数字的帮凶
- 行业研究员: 写赛道报告 / 趋势分析 / Top N 排名
- 公关 / 品牌传播: 写创始人访谈 / 战略报道 / 危机响应
- B2B 营销: 写 thought leadership
- 政策研究员: 写分析性评论
- 行业自媒体: Substack / Medium / 微信公众号长文
不适合: 闲聊 / 短帖子 / 小说 / 诗歌 / 纯个人散文。
| 模型 | 角色 | 测试结论 |
|---|---|---|
| Doubao 豆包 | 写作模型 | 6 次测试均分 77.8/100, 5/6 字数达标 ±10%, 0 次编数字 |
| DeepSeek | 评分模型 | 跨模型族避免自评偏差; 占位符 vs 编造识别准确率 100% |
直笔的机制全部在 prompt + 后置评分层, 跟模型内部无关, 预期跨模型通用:
| 模型 | 预期均分 | 优势预测 | 弱势预测 |
|---|---|---|---|
| ChatGPT (GPT-4/4o/5) | 80-85 | 结构 prompt 遵守好 / 多方平衡强 | 中文场景下编数字倾向略高 (占位符机制补偿) |
| Gemini (1.5/2 Pro) | 78-83 | 字数控制更好 / context window 大 | Chinese prose 成熟度不及 Doubao + GPT |
完整分维度对比和测试方法: examples/model-performance.md
git clone https://github.com/[username]/editorial-ai ~/.claude/skills/editorial-ai或在 Claude Code:
claude plugin install editorial-ai@[marketplace]任何长文写作请求, 加 "用直笔":
"我想写一篇关于中国新能源车 2025 年价格战的行业报告, 1500 字。用直笔。"
Claude 会:
- 让你填骨架 (5 必填 + 2-3 B 端可选)
- 按硬约束生成稿子
- 打 7 维或 11 维评分
- 不及格 / 缺方案自动重写一次
- 告诉你稿子里有几个
[需补]待补
editorial-ai/
├── SKILL.md
├── README.md / README_EN.md
├── references/
│ ├── skeleton-template.md # 字段 schema + prompt 模板
│ ├── anti-fabrication-rules.md # 5 类编造识别 + 占位符规则
│ ├── reflection-rubric.md # 7+4 维评分 rubric
│ ├── mode-prompts.md # 三模式 prompt
│ ├── word-count-discipline.md # 字数三层约束机制
│ └── ai-cliche-blacklist.md # 中英文 AI 套话黑名单
└── examples/
├── worked-example-editorial-mode.md # 完整实例
└── model-performance.md # Doubao/DeepSeek 实测 + GPT/Gemini 展望
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