现在很多人用 AI 写文章，但总被说 “有 AI 味”，过不了原创检测。其实关键在指令词设计。我结合经验，讲讲怎么设计指令词写出高原创度 AI 文章。
📝 指令词决定 AI 文章 “灵魂”：别让机器味毁了内容
很多人用 AI 写作时，总觉得输出的内容像流水账，读起来生硬又空洞。这不是 AI 本身不行，问题大概率出在指令词上。你想想，要是只给 AI 一句 “写一篇关于职场沟通的文章”，它能怎么写？无非是把网上能搜到的通用观点拼凑起来，既没你的个人风格，也没针对性。
真正能写出高原创度文章的指令词，得像给厨师递菜谱 —— 不光说要做什么菜，还得说清楚放多少盐、用什么火候，甚至要提一嘴 “我不爱吃太辣”。AI 就像个能力很强但需要明确指引的助手，你给的指令越具体，它越能避开千篇一律的套路，写出有 “你专属印记” 的内容。
比如写一篇关于 “新手做自媒体怎么起号” 的文章，差劲的指令是 “写新手自媒体起号技巧”。而好的指令会加上 “结合我过去 3 个月帮 3 个新手从 0 做到 500 粉丝的经验，重点讲‘如何用身边小事找选题’，语言要像和朋友聊天，别用专业术语”。你看，这样 AI 输出的内容就有了具体案例支撑，还有明确的风格导向，原创感自然就上来了。
✍️ 拆解 “高原创指令词” 的 3 个核心要素
想让 AI 写出不被检测出 “机器味” 的文章，指令词必须包含三个关键部分。少了任何一个，都可能让内容掉档次。
第一个是 “内容边界”。很多人写指令时总怕限制太多，AI 发挥不出来。其实恰恰相反，模糊的主题会让 AI 往 “安全区” 靠拢，写出来的都是放之四海而皆准的废话。你得明确告诉它 “写什么” 和 “不写什么”。比如写 “夏季护肤”，可以说 “只讲油性皮肤的控油防晒，别扯干性皮肤的保湿，也别提医美类方法”。这样 AI 就不会东拉西扯，内容聚焦了，原创度的基础就有了。
第二个是 “风格锚点”。为什么有些 AI 文章读起来像说明书？因为你没告诉它 “该用什么语气说”。风格锚点就是给 AI 定个 “说话调调”。你可以说 “模仿美食博主的口语感，多用‘我跟你说’‘试过才知道’这种短句”，也可以要求 “像行业报告一样严谨，每个观点都要有数据支撑，比如引用 2024 年的护肤行业调研数据”。有了风格锚点，AI 写出来的内容就有了 “人格化” 特征，这是避开 AI 检测的关键。
第三个是 “独特视角”。这是让文章脱颖而出的核心。同样写 “职场加班”，有人写 “加班有害健康”，有人写 “如何在加班时提高效率”，而你可以结合自身经历，在指令里说 “以‘我上周连续 3 天加班后总结的 3 个摸鱼式高效工作法’为核心，既要吐槽加班的无奈，又要给出能实际减少加班的技巧”。这种带个人情绪和独家经验的视角，AI 很难和别人 “撞车”。
🧠 用 “场景化描述” 替代 “干巴巴要求”
很多人给 AI 的指令里全是 “要原创”“别写太官方” 这种抽象要求。但 AI 根本不懂 “原创” 具体指什么，它只能根据你给的 “具体场景” 来调整输出。
比如你想写一篇关于 “家庭收纳” 的文章，别直接说 “写原创的家庭收纳技巧”。换成场景化描述试试：“假设我是一个住在 60 平米小户型的宝妈，家里有两个孩子，玩具和衣物总堆得乱七八糟。写一篇‘用 10 元以内的旧物改造收纳工具’的文章，要提到我昨天刚把快递盒改成玩具收纳箱的具体步骤，还要吐槽‘孩子刚收好又弄乱’的崩溃瞬间”。
你看，这样的指令里有具体的人物身份（60 平米小户型宝妈）、实际场景（孩子弄乱房间）、甚至还有细节（快递盒改造、吐槽瞬间）。AI 基于这些场景写出来的内容，会自带生活气息，句子里会出现 “蹲在地上收拾时腰都快断了” 这种接地气的表达，而不是 “收纳需遵循空间利用原则” 这种生硬的话。
再举个例子，写 “职场新人如何和领导沟通”。普通指令是 “写职场新人跟领导沟通的技巧”。场景化指令则是 “我上周给领导发了 3 条消息都没回，后来才知道他讨厌长语音。结合这个事，写一篇‘新人给领导发消息前必看的 3 个细节’，要说说当时‘看到已读不回时手心冒汗’的心情”。这种带个人经历和情绪的描述，能让 AI 的输出充满真实感，原创检测自然更难识别。
📊 加入 “数据和案例” 让内容有 “独家感”
原创检测工具很容易识别出 “没有具体依据” 的内容。如果你的文章里全是 “有人说”“据说” 这类模糊表述，很容易被判定为 “拼凑内容”。而在指令词里加入具体数据和案例，能让 AI 写出 “有独家信息” 的文章。
比如写 “做短视频怎么涨粉”，别让 AI 泛泛而谈 “要做优质内容”。在指令里加上你自己观察的数据：“根据我最近 1 个月刷了 500 条爆款短视频的记录，发现播放量过 10 万的视频里，有 60% 开头 3 秒都用了‘反常识提问’，比如‘我月入 3 万，却劝你别做这个副业’。结合这个发现，分析 3 个具体案例，包括‘一个美妆博主用 “我从不涂口红” 开头涨粉 2 万’的过程”。
这里的 “500 条爆款视频”“60% 用反常识提问” 不是凭空来的，而是你 “实际观察” 的数据（哪怕是估算的）。AI 会围绕这些数据展开，内容就有了 “你专属的调研结果” 的感觉。
再比如写 “学生党怎么省钱”，指令里可以加入具体案例：“结合我室友‘用学生证在食堂省出每月 200 元’的方法（比如周三用学生证打 8 折时多买些能放的菜），再加上我自己‘在拼多多砍价时被朋友吐槽但确实省了 50 元’的经历，写一篇‘学生党别再乱省钱！这 3 个不丢人还实用的方法亲测有效’”。有了室友和自己的具体案例，文章就有了别人复制不了的细节，原创度自然飙升。
🎭 给 AI “设定身份”，避免 “万能模板感”
AI 默认的输出风格是 “中立客观”，但这种风格最容易显得 “机器化”。如果你在指令里给 AI 设定一个具体身份，它会模仿这个身份的语气和视角，写出更有个性的内容。
比如写一篇关于 “养宠物” 的文章，你可以给 AI 设定身份：“你现在是一个养了 5 年猫的‘资深铲屎官’，刚因为猫尿在沙发上换了第 3 个沙发套。写一篇‘养猫 5 年踩过的 10 个坑’，要带点‘虽然气到想扔猫但看到它蹭我又心软’的矛盾感，提到‘半夜被猫踩脸叫醒’这种具体场景”。
这个身份里有 “养 5 年猫” 的经验、“换 3 个沙发套” 的具体经历，还有 “又气又爱” 的情绪。AI 用这个身份写出来的内容，会自带 “老玩家” 的口吻，比如会说 “别信网上说的‘猫天生爱干净’，我家那只能在猫砂盆旁边拉，你敢信？” 这种带吐槽的句子，而不是一本正经的 “养猫须知”。
再试试给 AI 设定 “职场新人” 身份写 “面试技巧”：“你是一个刚经历 5 场面试，拿到 2 个 offer 的应届生。写一篇‘面试时 HR 没说但你必须知道的 3 件事’，要说说‘被问 “期望薪资” 时差点说低了’的惊险，还有‘穿西装去面试被 HR 说 “太死板”’的教训”。这种身份自带的 “真实经历”，会让内容充满细节，完全避开 “模板化” 表达。
🔍 避开 “AI 检测雷区” 的指令小技巧
就算内容不错，有些表达方式也容易被 AI 检测工具盯上。在指令词里提前规避这些 “雷区”，能让文章更安全。
第一个要避开的是 “过于工整的结构”。AI 很喜欢写 “第一、第二、第三” 这种排比句式，或者每段开头都用 “首先”“其次”。你可以在指令里说 “别用数字列点，段落之间自然过渡，比如写完一个技巧后，用‘对了，还有个事得提醒你’这种话衔接”。这样 AI 会用更自然的口语化衔接，比如 “刚说的是怎么选选题，其实写的时候还有个细节 —— 标题里带数字的话，打开率会高不少”。
第二个是 “避免抽象形容词堆砌”。比如写 “一款手机好用”，AI 可能会说 “该手机性能卓越、续航出色、拍照清晰”。这种词太像 “说明书”，你可以在指令里要求 “用具体场景代替形容词，比如别说‘续航好’，要说‘周末出去玩拍了 200 张照片，晚上回家还有 30% 电’”。具体的场景描述比抽象的赞美更有说服力，也更难被检测。
第三个是 “加入‘不完美’元素”。真人写文章总会有 “小失误” 或者 “补充说明”，比如 “刚才忘了说，这个方法只适合夏天”“其实还有个例外情况”。你可以在指令里加一句 “写的时候故意留一个‘后来才想到’的补充，比如写完一个技巧后，加一句‘哦对了，昨天试了下，下雨天用这个方法不太方便’”。这种 “不完美” 会让文章更像真人写的，减少机器感。
写 AI 文章，指令词就像 “导航”。导航越精准，AI 才不会开到 “千篇一律” 的老路上去。记住，别让 AI 自己 “瞎琢磨”，你把 “要写什么、怎么写、用什么语气写” 说清楚，它就能写出连原创检测都难辨的好内容。下次用 AI 的时候，试试把指令词写得像 “和朋友分享经验”，你会发现效果完全不一样。
【该文章由diwuai.com第五 ai 创作，第五 AI - 高质量公众号、头条号等自媒体文章创作平台 | 降 AI 味 + AI 检测 + 全网热搜爆文库
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