原创文章之所以能在海量信息中脱颖而出，靠的不是简单的文字堆砌，而是独特的思考和表达。但在 AI 写作逐渐普及的今天，很多人发现即便用了最先进的模型，写出来的东西还是像白开水 —— 没观点、没个性、更没灵魂。问题出在哪？答案很简单：Prompt 没给对。
你可能觉得不就是给个题目吗？真不是。Prompt 是你和 AI 之间的 “翻译官”，它得把你脑子里模糊的想法变成 AI 能理解的精确指令。就像你跟厨师说 “随便做点吃的”，端上来的可能是炒饭也可能是面条；但你说 “用昨天剩下的红烧肉做个盖浇饭，多放葱花少淋汁”，出来的味道才是你想要的。原创文章的灵魂，其实就藏在这个 “精准描述” 里。
📝 Prompt：决定原创文章高度的隐形推手
为什么同样的 AI 模型，有人能写出 10 万 + 爆款，有人写出来的东西连自己都不想看？核心差距就在 Prompt 的设计上。好的 Prompt 能给 AI 画一条清晰的创作边界，既不限制它的发挥，又能把它框在你想要的轨道上。
比如你想写一篇关于 “职场摸鱼” 的原创文，直接说 “写篇职场摸鱼的文章”，AI 大概率会给你罗列一堆摸鱼技巧或者批判摸鱼现象 —— 这都是网上随处可见的内容。但你换个 Prompt：“以 95 后职场人的视角，写一篇‘摸鱼是对抗无效加班的消极反抗’的议论文，结合 3 个真实案例，结尾要带点自嘲式的无奈”。你看，这样写出来的东西才有棱角，有个人色彩，这才叫原创。
Prompt 的关键在于 “信息量密度”。你给的细节越多，AI 对你的意图理解就越透彻。包括文章的核心观点、目标读者、表达方式、结构框架，甚至是语气语调，都得在 Prompt 里说清楚。就像导演给演员讲戏，不仅要说 “你演个悲伤的人”，还要说 “你是因为弄丢了母亲留的唯一遗物而悲伤，这种悲伤里带着自责”—— 只有这样，出来的作品才够味儿。
现在很多人用 AI 写作总觉得 “差点意思”，本质上是把创作的责任全推给了 AI。但事实是，AI 更像个超级执行力工具，而你才是那个握方向盘的人。Prompt 就是你的方向盘，打错了方向，车开得再快也到不了目的地。
🔍 DeepSeek 指令：在垂直领域玩出深度
DeepSeek 这两年在专业领域的表现挺让人惊喜的，尤其是处理那些需要行业知识沉淀的内容时，只要指令给得准，出来的东西能媲美资深从业者。它的特点是 “专注”，你让它钻一个领域的牛角尖，它能给你挖出不少干货。
比如写一篇关于 “新能源汽车电池衰减率” 的技术科普文，普通指令可能只会告诉你 “电池衰减是正常现象”。但你用 DeepSeek 时可以这么设计指令：“以新能源汽车工程师的口吻，解释三元锂电池和磷酸铁锂电池在北方零下 10 度环境下的衰减率差异，要包含具体数据对比，最后给车主 3 个延缓衰减的实用建议”。你会发现它不仅能说出两者衰减率大概差 5%-8%，还能解释是因为电解液低温活性不同，连建议里都会提到 “避免在 - 15 度以下长时间停放” 这种细节 —— 这就是垂直领域的深度。
DeepSeek 对 “限定条件” 特别敏感。你在指令里加的限制越多，它的输出就越精准。比如 “写一篇关于跨境电商选品的分析，只针对东南亚市场，排除 3C 类产品，重点分析家居用品的季节性需求，参考 2024 年 Q4 的数据”。这种带着明确边界的指令，能让它避开泛泛而谈，直接切入核心。
但要注意，DeepSeek 不太擅长 “跳脱框架” 的创作。如果你想写一篇带点文艺气息的行业感悟，可能得先让它输出专业内容，再用其他模型调整风格。它就像个严谨的研究员，你让它写论文行，让它写散文可能就差点感觉。
🤖 ChatGPT 指令：在多元风格里玩出花样
ChatGPT 的优势在于 “适应性强”，不管你要什么风格，它都能给你模仿个八九不离十。这一点在写公众号、小红书这类需要 “人设感” 的内容时特别好用。关键是你得在指令里把 “人设” 立住。
比如你想模仿 “毒舌影评人” 的风格写篇电影评论，指令可以这么给：“假设你是一个总爱挑刺但句句在理的影评人，评价《XX 电影》时要先夸 30 秒画面美学，然后用 500 字吐槽剧情逻辑漏洞，最后甩一句‘导演可能把经费都花在请流量明星上了’”。ChatGPT 能精准抓住那种 “先扬后抑” 的节奏，连吐槽的语气都带着点嘲讽，这就是风格化指令的魅力。
它在处理 “跨领域融合” 内容时也很厉害。比如 “用脱口秀的形式，讲三个经济学原理，每个原理配一个生活中的搞笑案例”。这种需要把严肃知识通俗化、娱乐化的需求，ChatGPT 能接得住。它会给你设计成 “朋友聚餐 AA 制里藏着博弈论”“奶茶第二杯半价是价格歧视” 这种接地气的表达，这比干巴巴的理论讲解传播力强多了。
不过 ChatGPT 有个小毛病，有时候会为了迎合风格而牺牲准确性。比如写科技类内容时，你要是让它写得太 “网感”，它可能会把 “量子计算” 说成 “像孙悟空分身一样厉害”—— 虽然形象，但不够严谨。所以用它的时候，最好在指令里加一句 “专业术语必须准确，必要时给出解释”。
💡 两个模型的指令设计，藏着这些共通技巧
不管用 DeepSeek 还是 ChatGPT，设计指令都有几个通用逻辑，掌握了这些，你的原创内容质量能上一个大台阶。
首先是 “身份锚定”。给 AI 一个具体的身份，它的输出会更有代入感。比如写教育类文章，你可以说 “你是有 10 年经验的中学班主任”；写财经类，就说 “你是基金公司的资深研究员”。身份越具体，AI 调用的 “知识库” 就越精准。
其次是 “结构前置”。别让 AI 自己瞎琢磨怎么分段，你在指令里就把框架搭好。比如 “文章分三部分：第一部分讲为什么年轻人不爱打电话，第二部分分析微信语音的社交礼仪，第三部分给 3 个避免沟通误会的小技巧，每部分不超过 300 字”。有了这个框架，AI 就不会东拉西扯。
然后是 “细节补充”。越是个性化的内容，越要给细节。比如写游记，别说 “写篇去云南的游记”，要说 “写篇带父母去云南 7 天的游记，重点写父亲在大理古城买手鼓被宰的趣事，母亲在玉龙雪山高反时的反应，最后说一句带老人旅行的感悟”。细节越多，文章就越有 “人味儿”，这才是原创的精髓。
最后是 “反向约束”。明确告诉 AI 不能写什么，比告诉它要写什么更重要。比如 “写一篇推荐小众旅行地的文章，不要提大理、丽江、三亚，避免用‘此生必去’‘绝美’这种烂大街的词”。反向约束能帮你避开同质化内容，让文章更有新意。
🚀 未来的指令设计，会往哪走？
现在的 Prompt 设计还停留在 “人教 AI” 的阶段，但看这两个模型的迭代速度，很快就会进入 “AI 学人” 的阶段。可能过不了多久，你只要给 AI 看一篇你写的文章，它就能分析出你的写作风格，然后根据这个风格自动生成符合你调性的指令 —— 到时候，“原创” 可能就不再是拼 Prompt 技巧，而是拼你自身的内容沉淀了。
还有一个趋势是 “动态指令”。现在的指令是一次性的，未来可能会像聊天一样，你随时可以打断 AI：“这里的案例不够新，换一个 2024 年的”“这段太严肃了，加个表情包式的比喻”。这种实时互动的指令调整，能让内容更贴近你的预期。
但不管怎么变，有一点不会变：原创文章的灵魂永远是人的思考，Prompt 只是把这种思考传递给 AI 的工具。你对主题的理解越深、观察越细，写出来的指令就越有力量，AI 产出的内容也就越有灵魂。
所以别再抱怨 AI 写不出好东西了，先问问自己：你真的把 Prompt 写明白了吗？
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