📌 先搞懂：AI 为啥总说 “车轱辘话”？
你有没有发现，不管让 AI 写什么，它总爱用那几套固定句式？比如写产品介绍，开口就是 “这款产品具有... 特点，适用于... 人群”；分析问题，必提 “综上所述，主要原因包括以下几点”。
这不是 AI 故意偷懒，核心问题出在两个地方。一是训练数据的 “惯性”，模型在学习时接触了太多重复结构的文本，就像人读多了模板化文章，说话自然带套路。二是指令理解的 “安全区”，当 prompt 不够明确时，AI 会默认选择统计概率最高的表达方式 —— 也就是它最熟悉的固定搭配，这样不容易出错，但也少了新意。
想打破这种固化，光靠抱怨没用。真正有效的办法，是从源头优化你给 AI 的 “指令密码”—— 也就是 prompt。
🎯 让 prompt “落地”：越具体，AI 越 “灵活”
很多人写 prompt 喜欢用模糊的指令，比如 “写一篇关于旅行的文章”“分析下市场趋势”。这种指令就像给 AI 一张白纸，它只能凭经验往上面填固定内容。
试试把指令拆成 “具体目标 + 细节要求”。比如想让 AI 写旅行攻略，别只说 “写一篇云南旅行攻略”，改成 “写一篇适合大学生的云南 5 天自驾游攻略，每天预算控制在 300 元内，要包含 3 个小众景点，避开商业化严重的区域，用朋友聊天的语气”。
这里的关键是增加 “约束条件”。你给的细节越多，AI 就越难套用现成模板。就像点菜时说 “要个辣的菜”，厨师可能总上鱼香肉丝；但你说 “要个川菜，用牛蛙做，少麻多辣，加青花椒”，端上来的肯定不是千篇一律的款式。
我做过一个测试：用 “写一段职场建议” 和 “给刚入职的新媒体运营提 3 条具体建议，结合追热点、写标题、做数据分析三个场景，每条带一个反面例子” 分别喂给 AI。前者果然出现了 “职场中需注意... 首先... 其次...” 的固定结构，后者却写出了带具体案例的鲜活内容。
🔄 给 prompt “换花样”：拒绝 “一指令走天下”
AI 的固定表达，很多时候是被你 “惯” 出来的。如果你每次让它写文案都用差不多的句式，比如 “以... 为主题，写一篇宣传文案”，模型会慢慢形成 “条件反射”。
解决办法很简单：定期换一种指令方式。比如写宣传文案，今天用 “假设你是线下服装店店员，给顾客介绍新款连衣裙，要突出面料和设计细节，让顾客有试穿冲动”；明天换成 “用 3 句话说清这条连衣裙的 3 个卖点，每句结尾带个反问”；后天再试 “用对比的方式，说下这条裙子比去年旧款好在哪，像和闺蜜聊天一样”。
这种 “多样化指令训练”，本质是让 AI 知道 “同一个需求有 N 种表达方式”。就像教小孩说话，你总说 “吃饭饭”，他就不会说 “该进餐了”；但你今天说 “吃饭啦”，明天说 “该填肚子了”，他自然能学会不同表达。
🗣️ 给 prompt “加引导”：逼 AI “跳出舒适区”
有时候 AI 不是不会变，是不敢变。这时候你得在 prompt 里加一句 “引导语”，明确告诉它 “不准用老套路”。
比如写产品测评，你可以说 “评价这款耳机时，别用‘音质好、续航久’这种笼统说法，换成具体场景描述，比如‘在地铁里听歌时，外界噪音的过滤效果像...’‘连续听 4 小时后，耳朵的感受是...’”。
更狠一点，直接列出 “禁止项”。比如 “写这篇书评，不准出现‘这本书讲述了...’‘作者想表达...’这样的句子，从你读完后的第一感受写起”。
我试过用这种方法让 AI 写短视频脚本，之前它总爱用 “大家好今天给大家推荐... 第一步... 第二步”，后来我加了句 “别用‘大家好’开头，也别分步骤说，直接从最惊艳的画面描述起”，出来的脚本立刻有了画面感。
📊 给 prompt “做迭代”：用反馈倒逼进步
优化 prompt 不是一次性的事，得像养植物一样慢慢调整。每次 AI 输出内容后，你要做两件事：
一是标记 “固定表达”，比如把重复出现的句式、词汇记下来。比如发现 AI 总用 “综上所述” 结尾，下次 prompt 就加一句 “结尾别用‘综上所述’，换种自然的收尾方式”。
二是逐步提高难度。刚开始可以接受 AI 有少量固定表达，先解决最刺眼的问题。比如先让它改掉 “首先... 其次... 最后” 的结构，再要求它避免重复的形容词。
举个例子：第一次让 AI 写美食推荐，它用了 “这道菜的特点是...，适合... 人吃”。你反馈 “下次别用‘特点是’这种说法”，第二次它可能改成 “这道菜吃起来...，喜欢... 的人会爱”。接着你再提 “别总说‘适合 / 喜欢... 的人’，换成具体场景，比如‘加班晚归时吃一口...’”。一步步来，AI 的表达会越来越灵活。
🛠️ 高阶技巧：给 prompt “装钩子”
如果上面的方法还不够，试试在 prompt 里埋 “创意钩子”—— 也就是给出一个不常见的角度或比喻，引导 AI 往新方向思考。
比如写关于时间管理的内容，别直接说 “写篇时间管理技巧”，换成 “把一天的时间比作一个装满沙子的瓶子，写 3 个让沙子（时间）用得更值的办法，用比喻的方式说清楚”。这种带 “钩子” 的指令，会逼着 AI 跳出固定思维，因为它得先理解你的比喻，再顺着这个思路往下写。
还有个小窍门：在 prompt 里加入 “个人化元素”。比如 “以‘95 后打工人’的口吻写这篇租房攻略，说说你踩过的 3 个坑，用自己的口头禅”。AI 为了模仿特定身份，会自动避开通用化的表达。
💡 最后想说：AI 是镜子，你的 prompt 是光源
其实 AI 的表达模式，本质上是对你指令质量的反射。你给它模糊的指令，它就还你模糊的套路；你给它具体的、多样的、带引导性的指令，它才有可能输出鲜活的内容。
减少固定表达的核心，不是 “训练 AI”，而是 “训练你自己写 prompt 的思维”。从今天起，别再把 AI 当成 “自动写作机”，而要当成一个需要你耐心引导的合作者。多花 5 分钟打磨 prompt，你会发现 AI 的产出能提升不止一个档次。
