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AI写小说和公众号文章为什么没有阅读量？ 我用这套逻辑写了10万字AI小说，零翻车（附实操步骤和方法）。 很多人总是用惯性思维去套新工具， 结果写出来的东西要么逻辑不通， 要么AI味道十足。 这几天我整理了自己用AI写了10万字小说且 零翻车的实战经验， 这套方法不仅仅是简单的AI提示词堆砌， 而是一个完整的AI工作流。 我今天给大家总结了6个步骤方法

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熊叔的茅草屋

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让AI写出有“人味”的爆款文章，我拆了两套AI提示词，适合公众号、小红书和小说写作
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你看视频，开头是不是用 AI 做的特效，再看看人家粉丝数和收益，你就知道大多数人用 AI 整天不知道在干吗。 有的人把 AI 当赚钱工具 有的人把 AI 当新型娱乐工具，还套了一个「我研究 AI 为了不被时代淘汰」的幌子。 1 个一分钟不到的视频，70 万金额（实际会更多，因为这是已结算的数据），我们算 5% 的佣金，35000 元 而很多人还在用 AI 去薅什么流量分成计划，什么流量主，这难道不是一个认知和能力的问题吗？
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U哥

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有一个巨大的写作陷阱！90%的人用AI写小说， 第一步就错了。 正确的人机协作AI工作流， 我总结了4个经验和步骤。 第一步：分场景执行 第二步：核心创意扩展 第三步：情绪节奏规划 第四步：审稿润色
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熊叔的茅草屋

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中文创作者开源的 AI Skill，挑了 5 个我觉得写内容真能用上的。 ① Humanizer-zh：去 AI 味 这个是 op7418 汉化的，它不是简单让文字“更口语化”，而是专门帮你抓文章里的 AI 痕迹。 比如：过度强调意义、万能结尾、虚假范围、填充短语、空泛总结。 这些东西单独看没问题，但堆在一起，读者一眼就能看出“这味儿不对”。 写完推文、公众号、小红书，丢进去过一遍，能把那种模板感压下来。 ② dbskill：选题诊断 + 爆款标题 dontbesilent 做的，一套 21 个 skill，这个比较狠，它不是单纯教你“怎么写得更好”，而是帮你拆：为什么这个选题没人点？为什么标题没吸引力？为什么内容看完没记忆点？ 里面有选题分析、对标拆解、小红书标题公式、AI 痕迹扫描。 据说是从一万两千多条推文里提炼出来的，不是那种空泛方法论，更像一个内容创作者自己的实战经验库。 适合经常卡在“我知道要写，但不知道怎么切角度”的人。 ③ NotebookLM Skill：用自己的资料库写内容 这个连的是 Google NotebookLM，我觉得它最适合写长文、研报、项目解析、信息整理类内容。 它的价值不是让 AI 写得更花，而是让 AI 不要乱编，你把资料上传进去，Agent 基于你的资料库回答，每条内容都能带引用，写需要信息准确的东西时，这个很重要。 尤其是加密、AI、开源项目、行业分析这种内容，最怕的不是写得慢，而是写错了还不知道。 ④ khazix-skills：卡兹克的写作套件 数字生命卡兹克把自己的写作节奏和分析方法做成了 skill，最有意思的是“横纵分析法”。 你丢一个产品、公司或者项目进去，它能拉出一份很完整的研究报告。 适合做：项目拆解、公司分析、产品研究、长文选题预研。 里面还夹了一个 storage-analyzer，可以扫 Mac 磁盘，用三色分级告诉你哪些能删、哪些别乱动。 这个就很创作者真实工作流，不只是写作，还包括电脑里那堆素材和缓存怎么清。 ⑤ ian-xiaohei-illustrations：正文配图 这个不是信息图，也不是那种商业插画模板。 它的风格是白底黑线手绘，一个叫“小黑”的角色，加少量红橙蓝中文批注。 16:9 横版，一张图只讲一个判断，我觉得它很适合放在公众号、长推、小红书里。现在内容配图要么是截图，要么是 AI 感很重的视觉图，看多了都差不多。 这种怪诞手绘风反而有辨识度。
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1个Al提示词，10秒帮你拆解头条号、公众号、百家号和小红书10w+爆文底层逻辑 附AI提示词和工作流 拆解200篇爆款后，我发现了以下隐藏规律 10万+文章不是抄出来的，而是拆出来的。
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其实很多朋友还在问我怎么过朱雀。第一呢，朱雀肯定不是最重要的，最重要的还是你的文章质量一定要过关。所谓的质量，第一是你要觉得自己写的好，第二个就是你要让系统觉得写的好，反而朱雀就没有那么重要了。肯定没有那么的套路化写作，但是一定要去AI味道。去AI味道不一定非要过朱雀才叫去AI味道。其实ChatGPT是可以直接写出0 AI的文章的。
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肖铭

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这是一个真实的故事，关于一个房产经纪团队怎么用内容营销卖出了一套130万美元的房子。重点不是这130万，而是他们用的方法特别实在。 具体是怎么做的？ 首先，他们特别清楚自己的地盘。不是到处写写写，而是就选了3个他们最熟的区域。这就像你在一个小区住了十年，对那儿的一草一木都了如指掌 - 哪个单元采光好，哪个位置停车方便，连物业的老张什么性格都门儿清。 他们写内容的方法也很实在： 1. 就写两种文章： - 给想买房的人写"在这儿住是啥感觉" - 给想卖房的人写"这片子现在行情咋样" 2. 文章写得特别接地气： - 不是写得特别长，一般也就一两千字 - 就跟跟邻居聊天似的，用"你"来说话 - 说的都是实打实的事，不罗嗦 3. 他们特别会找话题： - 上网看看大家在问什么问题 - 逛逛社区论坛，看看住户在聊什么 - 把这些实际问题都写进去 4. 内容不光是写，还要配图： - 自己开无人机拍照片 - 画个地图，标注下重要的地方 - 再配个视频，让大家更直观 5. 最实在的是，他们是慢慢来的： - 开始就写个千把字，放几张图 - 发现这文章有人看了，就往里加内容 - 别人问什么，就补充什么 - 最后每个区域写个二三十篇文章 6. 最后就是要主动一点： - 文章里放个联系方式 - 加个表格让人填联系方式 - 有人问就赶紧回复 - 多问问别人觉得哪写得好，哪写得不够好 说白了，他们就是把自己知道的，别人关心的，都老老实实写下来。时间长了，这些文章就变成了他们的"销售小助手"，天天24小时都在帮他们找客户。 最后提醒一句：这事儿要有耐心，不是写几篇文章就能见效的。但只要你持续写，写实在的内容，总能慢慢攒出口碑来。
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Yangyi

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黄仁勋被问到如果自己是今天的学生，会先学什么 他的回答不是编程，不是数学，是学 AI 但他说的"学AI"不是让你去研究底层算法，是学会怎么跟 AI 交互 他的原话是：学会跟 AI 对话，本质上就是学会成为一个擅长提问的人 要问得好，你需要两样东西：专业知识和表达的艺术性。你得知道自己领域的东西，然后用 AI 听得懂的方式把需求说清楚 这个能力他管它叫"提示词工程"，但其实不用想得那么技术化。说白了就是：你能不能把一个模糊的想法，拆解成AI能执行的具体指令 不管你学什么专业、做什么工作，他觉得你都应该问自己一个问题："我怎么用 AI 来更好地完成我现在的工作？"
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今天免费给大家挖到一个牛的工具 Stanford University 放出来的一套 AI 课程，直接用 1 个半小时，把 Claude 和 ChatGPT 背后的工作原理，拆得非常透。 很多人天天都在用 AI。 写内容。 做研究。 跑工作流。 做自动化。 但大部分人，说实话连模型 10% 的能力都没真正用出来。 问题从来不是 AI 不够强。 而是你根本不知道，它到底是怎么思考、怎么推理、怎么处理信息的。 你一旦理解底层逻辑，你会发现，提示词、自动化、Agent、工作流这些东西，全部都会进入另一个层次。 建议直接收藏，少刷一小时短剧。 明天醒来，你可能就比大部分人，多了一条真正能赚钱的路。 AI 最大的红利，永远属于理解它的人。
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