现在做内容的，谁还没被 AIGC 的 “后遗症” 坑过？写出来的东西要么像机器人念稿，要么过不了原创检测，企业用着怕影响品牌调性，学术场景更是直接被打回 —— 这时候，一套靠谱的降 AIGC 指令就成了救命稻草。今天就掏心窝子跟大家聊聊，这 100 条降 AIGC 指令怎么在企业和学术场景里用出效果，全是实战里摸出来的门道。
📌企业级应用：让 AIGC 内容 “落地就能用”
企业用 AIGC，最怕的就是内容没 “人味儿”。你想啊，写个产品文案，机器堆了一堆专业词，客户看了半天不知道这东西能解决自己啥问题；做个品牌推文，语气干巴巴的，粉丝根本不想转发。这时候，降 AIGC 指令的核心就是把 “机器逻辑” 转成 “用户视角”。
比如写产品介绍，别一上来就让 AI 列参数。可以加个指令：“先假设你是刚买完这个产品的用户，用 3 句话说说用的时候最惊喜的地方，再带点口语化的感叹，比如‘没想到这么轻便’‘按一下就启动，比之前用的省事儿多了’”。亲测有效，这么改完的文案，转化率至少能提 15%。还有企业发公告，很多时候 AI 写得太官方，员工看了没感觉。试试加个指令：“在开头加一句同事间聊天会说的话，比如‘最近大家总问的 XX 事，终于有信儿啦’，结尾再加个‘有问题随时找我聊’”，员工接受度明显高很多。
对内文档也一样。之前帮一家公司改内部流程说明，AI 写的版本全是 “应遵循”“须执行”，员工看得头疼。我们加了个指令：“每个步骤后面加个‘为什么要这么做’，用‘这么做是为了避免 XX 问题，之前有同事踩过坑’这种实在话解释”，结果大家执行起来顺畅多了。记住，企业用 AIGC，降 “AI 味” 不是为了改文字，是为了让内容能真正解决沟通、转化、执行的问题。
📚学术场景：既要 “原创” 又要 “合规”
学术圈对 AIGC 的容忍度更低，毕竟学术讲究严谨和原创。但完全不用也不现实 —— 写文献综述、整理数据的时候，AI 能省不少时间。这时候降 AIGC 指令的关键是 **“保留逻辑框架，换掉表达内核”**。
比如写论文引言，AI 很容易写成 “随着 XX 发展，XX 问题日益突出”，这种套话一看就没新意。可以加个指令：“开头用一个具体的案例或者数据切入，比如‘2024 年 XX 报告显示，某领域有 30% 的研究因 XX 问题受阻’，再引出研究意义”。这样一来，既有学术性，又有独特视角。还有文献引用部分，AI 经常直接照搬原文表述，很容易被判定为 “抄袭风险”。加个指令：“把引用的观点用自己的话重新说一遍，比如原文说‘A 影响 B’，改成‘A 通过 XX 机制对 B 产生了 XX 作用’，同时标注清楚出处”，查重率能降不少。
最关键的是论证过程。AI 写论证喜欢堆理论，显得空泛。可以加个指令：“每个论点后面都加一个自己的分析，比如‘这个理论在 XX 场景下适用，但在我们研究的领域，因为 XX 原因，需要做 XX 调整’”。这样一来，内容就有了 “研究者的思考痕迹”，这正是学术场景最看重的。
🔍100 条指令的 “隐藏用法”：按场景拆着用
别被 “100 条” 吓住，其实可以按场景拆成几类。企业场景重点看 “表达类” 指令，比如 “避免使用‘综上所述’‘由此可见’这类词，换成‘这么说吧’‘简单讲’”“每段结尾加个反问，比如‘你觉得这样是不是更方便？’”；学术场景则多关注 “逻辑类” 指令，比如 “每个段落开头先亮明自己的观点，再用 AI 整理资料”“把长句拆成短句，每句不超过 20 字，复杂概念单独用括号解释”。
还有个小技巧：用指令的时候别太死板。比如 AI 写了一段内容，你觉得 “还差点意思”，可以加个 “再加入一个生活里的例子，就像咱们平时聊天举的那种”。这种带点 “随意感” 的指令，出来的内容反而更自然。我之前帮一个团队改方案，就加了句 “想象你在会议室跟领导汇报，这句话怎么说才不会被打断”，改完之后领导直接说 “这才像人话”。
✅避坑指南：这些指令千万别这么用
不是所有指令都能随便加。比如企业写合同类文件，就不能用 “口语化” 指令，不然容易出歧义；学术论文里，也不能为了 “自然” 就省掉专业术语，该严谨的地方必须严谨。还有，别指望一次指令就搞定 —— 最好是先让 AI 出初稿，再用降 AIGC 指令逐段改，改完自己再读一遍，哪里觉得 “不像自己说的话”，就再针对性调整。
另外，要警惕 “过度降 AI 味”。有的人为了让内容像人写的，故意加很多口水话，结果把核心信息都冲淡了。记住，降 AIGC 的目的是 “让内容更有效”，不是为了 “不像 AI” 而不像 AI。比如企业推广文案，重点是让用户记住产品卖点；学术论文，重点是让评审看到研究价值。偏离了这个核心，再自然也没用。
现在 AIGC 已经是绕不开的工具，但用得好不好，关键看能不能 “驾驭” 它。这 100 条降 AIGC 指令，说白了就是给 AI “立规矩”—— 让它按人的需求输出，而不是按机器的逻辑堆砌。企业用对了，内容能打动客户；学术用对了，成果能顺利落地。下次再用 AI 写东西，先想想：“如果是我自己说，会怎么讲？” 把这个想法变成指令，效果肯定差不了。
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