【强烈推荐】程序员必看：5个简单AI写作技巧，收藏这篇，让大模型帮你提升写作效率

原创于 2025-11-22 19:39:09 发布 · 952 阅读

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#AI写作 #人工智能 #大模型学习 #AI大模型 #大模型入门 #大模型教程 #AI提示词

前言

做个有内容会变现的IP

我第一次用 AI 写文章是在 2023 年初，当时刚接触 ChatGPT，没抱太大希望，纯属好奇。

结果一试，整个人都震惊了：居然能写，而且写得还挺像回事。

从那之后，我就把 AI 当成写作搭子，越用越顺手。

到现在差不多两年了，我用AI写出了多篇10万+，带了5000+的学员，关于AI写作的书籍也在出版中。

AI 写作对我来说早就不是“新鲜事”，而是“老手艺”。

这篇文章，我想跟你分享我用得最多的4个 AI 写作小技巧——不是炫技，不是复杂指令，而是那种日常可用、立马见效、真正提效的干货。

你会发现，AI 写作没你想得那么高深

技巧一：用 AI 搜集素材

写文章不是闭门造车。特别是做热点内容或干货分享时，没有事实、数据、案例支撑，很容易空洞无力。

以前找资料，全靠自己苦搜，开十几个标签页，读到眼睛干涩。

现在我最常用的是秘塔 AI，它集成了搜索和总结功能，一句话下去，它能迅速整理几十篇资料的核心内容，甚至标好出处，效率直接翻倍。

我常用的提示词是：

“请你用搜索功能查找关于【关键词】的最新资料，提炼核心信息、列出3~5条要点，并说明出处。”

比如：

“请查找关于 2025 年按照用户数量排出的 AI 写作工具最新排名，整理出主要趋势和代表产品，每条注明出处。”

几秒钟，干货信息就整整齐齐摆在我面前。这种方式不光省时，更重要的是可以帮我确定文章内容的可信度。

技巧二：卡壳时让 AI 帮我“接上话”

写作最怕什么？不是没话说，而是“写到一半突然卡住”。思路断了，语感没了，整个人都陷进稿子里出不来。

这时候，我会把目前写的部分贴给 AI，然后这样说：

“请你续写下一段，延续我目前的语气和思路，帮助我展开。”

再具体一点，比如：

“我正在写一篇关于DeepSeek的文章，下面是我目前写的部分，请你帮我续写一段，大约 200 字，保持我的语气自然、有逻辑。”

AI 给的续写，大多数时候不是“最终答案”，而是一个“起跳板”。

它给了我几个方向，哪怕一句话不采纳，也能激活新的灵感。

技巧三：让 AI 帮你优化表达

有时候写完一段话，你发现它有点问题：不是太啰嗦，就是不够有力，但又说不上哪不对。

这种时候，我就会直接让 AI 帮我“换句话说”：

“请保留这段话原意不变，重新组织语言，使其更简洁/更生动/更具感染力。”

比如：

“原句：我觉得 AI 可以在写作中帮我们做很多事情，节省时间。请你改写这句话，使其表达更自然有力。”

AI 通常会给除不同版本帮我快速找到更好的表达。

你不需要它替你写稿，但它可以替你“说得更好”。

这其实是对自己写作表达能力的“即时反馈机制”，比埋头苦想靠谱多了。

技巧四：让 AI 扮演“目标读者”审稿

写完一整篇文章，自己是最看不出问题的那个人。

情绪投入太多，容易盲目。

这个时候，我就会让 AI 扮演我的目标读者，比如新手写作者、编辑、或者平台内容审核员——让它从“读者视角”来提建议：

“请你扮演一位【角色】，阅读我写的这篇文章，从【风格】【逻辑】【可读性】三个方面，提出 5 条修改建议。请只给建议，不要直接修改内容。”

我强调只要建议，不要改动内容，是因为我更想知道：

到底哪里让读者“看不顺眼”？

有时 AI 会指出：

这里跳跃太快，读者跟不上；
这个比喻没必要，画蛇添足；
这一句说了跟没说一样……

然后我就按照AI的建议来依次修改，这类建议更能从读者视角上提升文章质量。

第五个技巧：让 AI 帮你想标题

你可能和我一样，有时候写完文章，正文不难，最难的是起一个能吸引读者点进去的标题。

标题不是“总结”，而是“钩子”。要让读者在三秒内感兴趣，不点进去，一切都是空谈。

这个时候，我会请 AI 帮我生成一批不同类型的标题，让我挑。不是图省事，而是图“角度多”。

常用提示词如下：

“请你根据以下文章内容，帮我生成10个微信公众号风格的标题，要求多样化，涵盖：提问式、数字类、反常识、情绪共鸣、悬念类等类型，语言有网感。”

比如我写完这篇文章，就会让 AI 给我出一批标题，大概长这样：

我会从中挑一个，或者综合几个思路再润色。一个好标题不是靠灵感，是靠“提案+筛选”机制做出来的。

有时候 AI 给的标题并不一定能用，但它给我打开了一个方向，或者提醒我：原来还能这样写。

而这个“多角度思考”的过程，才是真正有用的地方。

写在最后：

用了两年 AI 写作，我越来越确定一件事：

不是 AI 有多厉害，而是你有没有用对。

上面这五个技巧——查资料、卡壳续写、表达优化、读者视角审稿、标题生成。

每一个都不复杂，但每一个都能省下你不少脑细胞，节省你大量试错成本。

AI 是工具，而不是天才；真正的创作力，还是来自你。

普通人如何抓住AI大模型的风口？

为什么要学AI大模型

当下，⼈⼯智能市场迎来了爆发期，并逐渐进⼊以⼈⼯通⽤智能（AGI）为主导的新时代。企业纷纷官宣“ AI+ ”战略，为新兴技术⼈才创造丰富的就业机会，⼈才缺⼝将达 400 万！

DeepSeek问世以来，生成式AI和大模型技术爆发式增长，让很多岗位重新成了炙手可热的新星，岗位薪资远超很多后端岗位，在程序员中稳居前列。

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与此同时AI与各行各业深度融合，飞速发展，成为炙手可热的新风口，企业非常需要了解AI、懂AI、会用AI的员工，纷纷开出高薪招聘AI大模型相关岗位。
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AI大模型开发工程师对AI大模型需要了解到什么程度呢？我们先看一下招聘需求：

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知道人家要什么能力，一切就好办了！我整理了AI大模型开发工程师需要掌握的知识如下：

大模型基础知识

你得知道市面上的大模型产品生态和产品线；还要了解Llama、Qwen等开源大模型与OpenAI等闭源模型的能力差异；以及了解开源模型的二次开发优势，以及闭源模型的商业化限制，等等。

了解这些技术的目的在于建立与算法工程师的共通语言，确保能够沟通项目需求，同时具备管理AI项目进展、合理分配项目资源、把握和控制项目成本的能力。

产品经理还需要有业务sense，这其实就又回到了产品人的看家本领上。我们知道先阶段AI的局限性还非常大，模型生成的内容不理想甚至错误的情况屡见不鲜。因此AI产品经理看技术，更多的是从技术边界、成本等角度出发，选择合适的技术方案来实现需求，甚至用业务来补足技术的短板。

AI Agent

现阶段，AI Agent的发展可谓是百花齐放，甚至有人说，Agent就是未来应用该有的样子，所以这个LLM的重要分支，必须要掌握。

Agent，中文名为“智能体”，由控制端（Brain）、感知端（Perception）和行动端（Action）组成，是一种能够在特定环境中自主行动、感知环境、做出决策并与其他Agent或人类进行交互的计算机程序或实体。简单来说就是给大模型这个大脑装上“记忆”、装上“手”和“脚”，让它自动完成工作。

Agent的核心特性

自主性： 能够独立做出决策，不依赖人类的直接控制。

适应性： 能够根据环境的变化调整其行为。

交互性： 能够与人类或其他系统进行有效沟通和交互。

对于大模型开发工程师来说，学习Agent更多的是理解它的设计理念和工作方式。零代码的大模型应用开发平台也有很多，比如dify、coze，拿来做一个小项目，你就会发现，其实并不难。

AI 应用项目开发流程

如果产品形态和开发模式都和过去不一样了，那还画啥原型？怎么排项目周期？这将深刻影响产品经理这个岗位本身的价值构成，所以每个AI产品经理都必须要了解它。

看着都是新词，其实接触起来，也不难。

从0到1的大模型系统学习籽料

最近很多程序员朋友都已经学习或者准备学习 AI 大模型，后台也经常会有小伙伴咨询学习路线和学习资料，我特别拜托北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位的鲁为民老师（吴文俊奖得主）
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给大家准备了一份涵盖了AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频 全系列的学习资料，这些学习资料不仅深入浅出，而且非常实用，让大家系统而高效地掌握AI大模型的各个知识点。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

适学人群

应届毕业生‌： 无工作经验但想要系统学习AI大模型技术，期待通过实战项目掌握核心技术。

零基础转型‌： 非技术背景但关注AI应用场景，计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界‌。

业务赋能突破瓶颈： 传统开发者（Java/前端等）学习Transformer架构与LangChain框架，向AI全栈工程师转型‌。
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AI大模型系统学习路线

在面对AI大模型开发领域的复杂与深入，精准学习显得尤为重要。一份系统的技术路线图，不仅能够帮助开发者清晰地了解从入门到精通所需掌握的知识点，还能提供一条高效、有序的学习路径。

基础篇，包括了大模型的基本情况，核心原理，带你认识了解大模型提示词，Transformer架构，预训练、SFT、RLHF等一些基础概念，用最易懂的方式带你入门AI大模型
进阶篇，你将掌握RAG，Langchain、Agent的核心原理和应用，学习如何微调大模型，让大模型更适合自己的行业需求，私有化部署大模型，让自己的数据更加安全
项目实战篇，会手把手一步步带着大家练习企业级落地项目，比如电商行业的智能客服、智能销售项目，教育行业的智慧校园、智能辅导项目等等