船长的角落 Captain Nook
返回内容目录
公众号文章

模型年年换,真正让AI稳定工作的其实是你的规则文件

提示词解决一次生成的问题,规则文件解决长期复用的问题。这篇文章从搭建 AI 写作 Skills 的经验出发,讨论怎么把你自己的标准变成一套 AI 每次都会加载的规则。

2026-05-01约 5 分钟
<section style="margin: 18px 0 24px 0; padding: 14px 16px; background: #fff8ef; border-left: 4px solid #f29b52; color: #5f5146; font-size: 15px; line-height: 1.8;"> 你对 AI 写出来的文章不满意,第一反应是改提示词。改完以后确实好一点。但下次写另一篇,同样的问题又出现了。你又改一遍。再下一次,又改。这个循环说明一件事:你的标准只存在于你脑子里,AI 每次启动都是从零开始。 </section>

我搭过一套 AI 写作 Skills。入口文件、规则文件、工作流、审校标准,加起来六份文件。 这些文件不复杂。真正花时间的,是搞清楚这些文件里该写什么。 这件事改变了我对 AI 写作的理解。以前我觉得关键是怎么跟 AI 对话,现在我觉得关键是你有没有把自己的标准写下来。

1 提示词的天花板

靠提示词管理 AI 写作,能走到一定程度,但走不远。 每次写稿之前,你把风格要求、格式规则、审校标准都塞进一条很长的提示词里。这能解决一次生成的问题,但解决不了长期复用。换个模型,换个场景,提示词又要重写。更麻烦的是,一条提示词装不下太多东西。你把风格、格式、审校、选题方法全塞进去,它很快就变得臃肿且含糊。 还有一个更隐蔽的问题。提示词是临时的。你今天写了一条很细致的提示词,明天忙起来就会偷懒,随便说两句。你的标准会随着你的状态波动。 规则文件解决的就是这个问题。把你的标准写成文件,AI 每次启动自动加载,不需要你每次重新说。你的标准不再依赖你当天的耐心程度。

2 最难的部分是搞清楚你自己要什么

动手写规则文件的时候,我才发现真正的难题。 我知道有些稿子读着不对劲,但说不出具体哪里不对。开头不像我的风格,到底哪里不像?AI 味太重,到底哪个句式暴露了?段落节奏不好,到底是太长还是太短还是太整齐? 这些模糊的感觉,如果不能变成具体的文字,就写不进规则文件。 所以搭 Skills 的过程,本质上是一个自我梳理的过程。你被迫去审视自己的偏好,把感觉变成判断,把判断变成可执行的检查项。 这件事没有捷径,只能一条一条试。你让 AI 生成一版初稿,读完以后找到让你皱眉的地方,分析它让你不舒服的具体原因,然后写成一条规则。

3 什么样的规则算具体

写规则最容易犯的错,是写得太抽象。 比如你写文章要有人味,避免 AI 腔。这句话当然对,但 AI 看到它,还是不知道怎么做。好的规则要具体到可执行。 连续三句以上同构排比,必须重写。这就是一条可执行的规则。 intro 写成完整自然段,约 120 到 180 个字。这也是。 发布标题接近 30 个字,要同时包含价值、好奇心和搜索词。这也是。 另一类特别管用的规则叫反面清单。告诉 AI 什么不能出现。综上所述、值得注意的是、不可否认,这些词一出现文章就有 AI 味,标红。随着 AI 的快速发展、今天我们来聊聊,这些开头直接禁掉。连续排比反问、空转铺垫、为了节奏拆开的普通句子,这些结构也要删。 这种清单的好处是,你写一次,以后每次生成都自动生效。你遇到新问题,就往清单里加一条。 对比着看就很清楚。抽象规则像方向,AI 看了知道大概往哪走,但走到哪算到位它判断不了。具体规则像检查项,AI 可以逐条对照,做到了就是做到了,没做到就标出来。

4 规则之间要有结构

规则写多了以后,你会发现它们需要组织。 几十条散装规则全堆在一个文件里,维护起来会混乱。我的做法是分层。入口文件只负责调度,告诉 AI 什么时候触发、去读哪些参考资料。reference 文件负责记忆,所有具体规则都写在这里。workflow 文件负责流程,从选题到审校每一步做什么。review 文件负责质量,三层审校,硬伤、结构、人味,每层单独跑。 这种分层的好处是,你改一条审校规则的时候,不需要碰入口文件和 workflow。每份文件各管一件事,改起来不会牵连。 workflow 里有一个设计我觉得特别值得说。人工卡点。AI 提出候选的价值方向,必须由我来选,AI 不能自己跳过这一步。这个设计保证了文章的方向始终由人来定,AI 负责的是在你选好方向以后做执行。

5 持续迭代比一次写全更重要

你的第一版规则文件一定有漏洞。 有些句式你之前没想到要禁。有些审校标准之前定得太松。有些 workflow 步骤在实际操作中顺序不对。 每一次 AI 生成的结果让你皱眉,就是一条新规则的来源。 我自己这套 Skills 上线以后已经改了好几版。有些规则是生成了三四次以后才意识到需要加的。比如引号和破折号的使用频率,我一开始根本没有注意,后来读了几篇初稿,发现 AI 特别爱用这两种标点,每篇都有十几处。加了一条压缩规则以后,这个问题就消失了。 这件事急不来。但每改一版,下一次生成的底线就高一截。你的规则文件会变成你所有写作经验的沉淀,而且这个沉淀是可执行的,AI 每次都会按它来。

6 你的规则比模型重要

AI 模型每隔几个月就会升级。去年用的模型,今年可能已经淘汰了。 但你的规则不会过时。你对开头的偏好,你对段落节奏的标准,你的反面清单,你的审校流程,这些东西跟模型版本无关。不管你下个月用哪个模型,这套规则都能继续工作。 提示词是你跟 AI 的一次对话。规则文件是你跟 AI 的一份长期协议。 能把自己的判断写成规则的人,才是在把 AI 从一次性工具变成自己的长期生产系统。 这套 Skills 的完整文件我已经开源了,包括入口文件、reference、workflow 和 review,全部可以直接下载。链接放在说明区。

<section style="margin: 28px 0 14px 0; text-align: center; color: #d46b2c; font-size: 15px; font-weight: 700; line-height: 1.8;"> 扫码直达 </section>

公众号尾图