写作工具
AI 写作工具总览与选型建议:长文、文案、社媒、技术文档,按场景选对工具。
AI 写作工具已经够多了。问题不是"哪个最强",而是"哪个适合你当前的写作场景"。
这篇从不同写作场景出发,给出工具推荐和实用 tips。
写作场景分类
| 场景 | 特点 | 推荐策略 | 适合工具 |
|---|---|---|---|
| 公众号长文 | 深度、有观点、需去 AI 味 | 强模型初稿 + 多轮改稿 | Claude Opus / GPT-5.5 |
| 产品文案 | 精炼、转化导向 | 多版本生成 + A/B 测试 | Claude Sonnet / GPT-5.5 |
| 社交媒体 | 短平快、抓注意力 | 一次性生成 + 人工调整 | Claude Sonnet / 豆包 |
| 技术文档 | 准确、结构清晰 | AI 辅助框架 + 人工填细节 | Claude / GPT-5.5 |
场景详解
公众号 / 长文写作
长文写作最容易暴露 AI 味。我的做法是:先把自己想到的点子写成简单大纲,然后用强模型展开初稿,再按 AI 写作去味指南 里的方法改 2-3 轮。
用 Claude Opus 或 GPT-5.5 做初稿比较稳。便宜模型在长文上容易出现逻辑断层或重复表达,后期改起来反而更累。
产品文案
产品文案讲究精准和转化。同一个功能,你可以让 AI 出 3-5 个不同角度版本,然后挑最顺的那个微调。
详见 AI 文案写作,里面有各类型文案的提示词模板。
社交媒体
社媒内容不需要太长,但需要抓人。Claude Sonnet 写短文案效果不错,豆包在中文网感上也还可以。
核心技巧:给 AI 明确的篇幅限制和平台风格说明。不要说"写一条推文",而是说"用 120 字以内讲清楚这个功能解决了什么问题"。
技术文档
技术写作讲究准确和可操作。我一般先用 AI 搭框架,然后自己补充具体步骤和代码示例。
AI 在技术文档上最容易出错的是编造 API 或版本号,写完后一定要人工核对。
工具对比速览
| 工具 | 长文 | 文案 | 社媒 | 技术文档 | 推荐理由 |
|---|---|---|---|---|---|
| Claude Opus | 最佳 | 优 | 优 | 优 | 逻辑强、长文不飘 |
| GPT-5.5 | 优 | 最佳 | 优 | 最佳 | 中文网感好 |
| Claude Sonnet | 良 | 优 | 最佳 | 良 | 速度快、性价比高 |
| 豆包 | 中 | 中 | 优 | 中 | 免费、本地化好 |
| DeepSeek V4 | 良 | 中 | 中 | 良 | 便宜、长上下文 |
我的建议
如果你只能选一个工具:
- 写长文为主:Claude Opus,配合去味流程
- 写文案为主:GPT-5.5,生成质量最稳
- 日常用用:Claude Sonnet 性价比最高,大部分场景够用
不要频繁换工具。选一个主力模型,摸透它的脾气,效果比换来换去好得多。
继续阅读
AI 写作去味
AI 写文章最大的问题,不是语法错。
而是太顺了。
每一段都很完整,每个转场都很礼貌,每个结尾都像会议纪要。读者可能说不出哪里不对,但就是会觉得,这篇东西没有人味。
这篇不讲玄学,也不追求骗过检测器。我的建议很简单,先用强模型把底稿改顺,再用几轮具体的提示词把塑料感压下去,最后自己手动改几处。真正重要的不是 AI 率,而是读者会不会觉得这是一个真人在认真说话。
当前更稳的组合
截至 2026 年 4 月,OpenAI 已经发布 GPT-5.5。它的理解力、长任务处理和写作质量都比上一代更强。
但模型变强,不等于默认就有作者味。
AI 还是会习惯性写得太规整,尤其是中文长文。你让它「写得专业一点」,它很容易变成报告腔。你让它「自然一点」,它又可能开始乱加语气词。所以更实用的做法不是换一个神奇 prompt,而是把改稿当成编辑流程。
我的推荐顺序是:
| 场景 | 更适合的做法 |
|---|---|
| 已经有一篇文章,只是 AI 味重 | 用 GPT-5.5 连续改 2 到 3 轮 |
| 从零生成长文 | 先写清任务、受众、结构和禁用词,再让模型输出 |
| 批量处理很多旧文章 | 先用提示词批改,再人工抽查重点页面 |
| 只是想快速润色 | 可以用 humanizer 工具过一遍,但不要完全相信它 |
别把检测器当裁判
AI 检测器只能当参考。它有误判,也会被表面技巧影响。真正该看的,是文章有没有具体判断、真实语气、清楚信息和自然节奏。
先用这个提示词改一轮
如果你已经有文章,直接把全文丢给模型,然后加这段:
去掉这篇文章中 AI 的痕迹,保留原来的结构和主要内容,用更自然、口语化的方式重写一遍。像一个资深作者在朋友圈/公众号随手写的感觉,短句为主,少用「首先、其次、值得注意的是、总之」,多保留个人判断和真实语气。这里有两个关键点。
第一,保留原结构和主要内容。
你不是让 AI 重新写一篇新文章,而是让它当编辑。否则它很容易把原来有意思的细节洗掉,只留下一个更标准、更无聊的版本。
第二,明确告诉它少用哪些词。
AI 味很多时候不是来自一个词,而是来自一整套写作肌肉,比如「首先」「其次」「值得注意的是」「综上所述」「在当今时代」。这些词不是永远不能用,但一篇文章里连续出现,就会很像自动生成的材料。
如果还有味道,就继续追问
第一轮通常只能改掉最明显的模板感。
如果读起来还是太规整,可以继续加一句:
还是太像 AI 了。继续改,少一点总结腔和报告腔,多一点真人写作的停顿、判断和不那么完美的表达。不要乱编经历,不要加空泛金句。这句比「再口语化一点」更稳。
因为单纯让 AI 口语化,它可能会开始乱加「哇」「你懂的」「说真的」。这也很假。真正要改的是节奏,不是往文章里撒口头禅。
你可以连续改 2 到 3 次,但不要无限改。改太多轮之后,文章会变得越来越滑,原来的信息密度反而没了。
从零写作时,先把边界讲清楚
如果不是改稿,而是从零写一篇,提示词要更完整一点。
可以用这个版本:
你正在帮我起草一篇有真人语气的中文文章。
任务和背景:
【写清楚你要写什么】
读者:
【谁会看,他们现在卡在哪里】
结构:
【保留自然段落,可以有小标题,但不要写成报告】
风格:
像一个有经验的作者在公众号里认真分享,不要营销腔,不要装懂,不要过度完美。
语言限制:
- 少用「首先、其次、最后、值得注意的是、综上所述」
- 不要用空泛形容词
- 不要为了显得有故事而编经历
- 多用具体判断、具体动作、具体例子
- 开头直接进入问题,不要写时代背景
输出:
直接给最终稿,不解释写作过程。这类提示词的重点不是「魔法咒语」,而是把边界说清楚。
你告诉它不要干什么,它才不会自动滑回默认模板。
humanizer 工具怎么用
humanizer 工具适合做最后一层机械清理。
比如把高频 AI 词替换掉,把过长句拆开,把太顺的段落打散一点。像 Monica AI Humanizer、Undetectable AI、Humanize AI Pro,或者开源的 humanizer-zh,都可以试。
但我不建议把它当最终稿工具。
原因很简单,humanizer 很会改「表面」。它能让句子不像 AI,但不一定能让文章变好。很多工具会把原本清楚的表达改得更碎,甚至改错意思。
更稳的流程是:
- 先用强模型改结构和语气
- 再用 humanizer 做一轮表面清理
- 最后自己读一遍,手动改掉不顺的地方
人工终审改哪里
最后一定要自己动手。
不用大改,改 5 分钟就够。
重点看这几个地方:
| 位置 | 怎么改 |
|---|---|
| 开头 | 删掉时代背景,直接进入问题 |
| 转场 | 把「值得注意的是」换成更自然的承接 |
| 结尾 | 删掉万能总结,留下一个具体建议 |
| 例子 | 没有真实经历就别编,宁可写成观察 |
| 句子 | 把太完整的长句拆成几句短话 |
很多时候,一篇文章只要改掉开头和结尾,AI 味就会少一半。
开头别铺垫太久。
结尾别突然升华。
这两处最容易暴露。
我的建议
如果你只是想把旧文章批量去味,就按这个顺序来:
- 用 GPT-5.5 或同级模型先改一轮
- 觉得还假,就继续追问一轮
- 批量文章可以再过 humanizer
- 重要页面自己手动读一遍
别追求「AI 率 0%」。
这个指标听起来很爽,但它不是写作目标。真正好的文章,是读者能看懂,愿意继续读,还能感觉到背后有一个人在做判断。
这就够了。
文案写作
AI 写文案的关键不是让它直接出终稿,而是把它当成头脑风暴伙伴和初稿引擎。
这篇按常见文案场景分类,给出工具推荐和提示词模板。先用提示词生成初稿,再人工调整语调和细节。
营销文案
Landing Page 文案
写 Landing Page,最重要的是把"产品做什么"翻译成"用户能得到什么"。
我的提示词模板:
你是一个 SaaS 产品的文案专家。帮我写一个 Landing Page 文案框架。
产品名称:[产品名称]
核心功能:[一句话描述]
目标用户:[用户画像]
核心卖点:[最多 3 个]
结构要求:
- 主标题:1 句话,直接说明价值
- 副标题:1-2 句展开说明
- 三个卖点:每个卖点配一个场景化的描述
- CTA 按钮文案:行动导向,不超过 5 个字
风格:直接、自信、不说套话。不要用「引领」「赋能」「颠覆」这类词。几个要点:
- 主标题不要超过 15 个字。越长越记不住。
- 卖点不要罗列功能,要写用户场景。不说"支持多模型切换",说"换模型不用改配置文件"。
- CTA 用动词开头。"免费试用"比"了解更多"效果好一倍。
产品描述
写产品描述时,给 AI 几个不同角度的版本。同样的产品,卖给开发者和卖给业务决策者,说辞完全不同。
针对[目标受众],用[语气风格]写一段产品描述。
产品:[产品名称]
一句话说明:[核心价值]
要求:
- 受众读完能想"这正是我需要的"
- 不用形容词堆砌,用具体数字和场景
- 不超过 100 字建议一次生成 3 个版本,挑最好的再微调。
社媒内容
Twitter/X 推文
推文的空间很小,每一词都要有分量。
写一条关于[主题]的推文。
要求:
- 不超过 240 字
- 开头是一个能让人停下来的问题或观点
- 中间给出具体判断
- 结尾可以是一个反问或行动引导
- 不要 hashtag 堆砌,最多 1-2 个推文的最佳长度是 100-150 字。太短没信息量,太长没人读完。
小红书文案
小红书的风格更个人化,需要真实感。
写一篇小红书笔记风格的文案。
主题:[主题]
目标读者:[用户画像]
要求:
- 标题抓人眼球,可以用数字或对比
- 正文以第一人称写,"我最近发现……"
- 语言口语化,像在和朋友聊天
- 包含具体的使用场景和感受
- 结尾给出建议或推荐程度
- 不要营销腔,不要堆砌关键词小红书文案最重要的是"真实感"。如果读起来像广告,就不会有人收藏。
邮件模板
冷启动邮件
给潜在客户或合作伙伴写的第一封邮件,关键是简洁、尊重对方时间。
帮我写一封冷启动邮件。
对象:[收件人身份]
目的:[联系目的,如合作、请教、推广]
我的背景:[一句话介绍]
要求:
- 开头直接说明来意
- 说明"为什么是对方"(做足功课的体现)
- 给对方一个简单明确的下步建议
- 全文不超过 150 字
- 语气专业但不正式冷启动邮件最大的错误是说太多自己的事。重点应该是"我能给你带来什么"。
用户通知邮件
写一封产品功能更新邮件。
更新内容:[功能描述]
用户价值:[用户从中得到什么]
上线时间:[日期]
要求:
- 标题说明利益而非功能
- 正文先用一句话概括价值
- 再用 2-3 句说明怎么用
- 附一个行动链接
- 全文不超过 200 字工具推荐
| 用途 | 推荐工具 | 原因 |
|---|---|---|
| 初稿生成 | Claude / GPT-5.5 | 生成质量高,理解场景能力强 |
| 中英文润色 | Grammarly | 语法检查和风格建议稳定 |
| 批量生成 | 豆包 / DeepSeek | 免费、额度大,适合大量测试性文案 |
| 人工终审 | 你自己 | AI 不懂你的品牌语气和具体读者 |
我的建议
- 不要用 AI 直接出终稿。 AI 写的文案读起来很顺,但缺个性。你最后花 5 分钟改一遍,效果会好很多。
- 每个场景储备 2-3 个提示词模板。 模板用熟了,后面每次就只需要改参数和产品信息。
- 收集好的文案做参考库。 看到好的竞品文案、公众号文章、邮件,存下来给 AI 做风格参考。
下一步
- 如果你写的文案总像在"念说明书",从 Landing Page 提示词开始练
- 写好初稿后,不要忘了过一遍 AI 写作去味指南
图片粘贴上传
Paste and Upload 是一个 VS Code 扩展,不是 Chrome 插件。它解决的是一个很具体的写作问题:在 Markdown、MDX、LaTeX 里粘贴图片时,不再手动保存文件、改名、上传、复制 URL。
配置好以后,写文章时直接 Ctrl+V 粘贴截图,扩展会把图片上传到 S3 兼容存储,例如 Cloudflare R2、阿里云 OSS、AWS S3,然后把图片链接插入当前文档。
它也支持把文件保存到当前 workspace,但更推荐搭配对象存储使用。文章、文档、教程一旦发布,图片 URL 就应该稳定,不应该依赖本地目录。
适合谁
Paste and Upload 适合经常写这些内容的人:
- Markdown / MDX 技术文章
- 01MVP 文档和教程
- README、教程截图、产品更新日志
- LaTeX 或 Overleaf 里的图片素材
- 远程 VS Code 工作区里的文档写作
如果你的工作流是"截图 -> 粘贴到文章 -> 图片自动变成线上地址",这个扩展比手动打开图床后台更顺手。
它做了什么
Paste and Upload 使用 VS Code 的粘贴和拖拽能力。你可以:
- 直接从剪贴板粘贴图片
- 从文件管理器或浏览器拖拽文件到编辑器
- 上传到任何 S3-compatible storage
- 或保存到 workspace 本地目录
- 按语言配置不同插入格式,例如 Markdown 用图片链接,LaTeX 用
\includegraphics - 通过 VS Code 远程工作区使用
它没有额外热键。安装并配置后,平时还是用原来的 Ctrl+V。
安装方式
Paste and Upload 需要 VS Code 1.97 或更高版本。
在 VS Code 里打开 Extensions,搜索:
Paste and Upload也可以打开 Quick Open(Ctrl+P),粘贴:
ext install duanyll.paste-and-upload安装后先不要急着粘贴图片,先把 S3/R2 配好。
推荐配置方式
这个扩展的设置项不少,不建议一个个在 VS Code Settings UI 里找。更推荐让 AI 根据你的存储信息生成一段 settings.json 配置,然后直接粘贴到 VS Code 的用户配置里。
打开方式:
Command Palette
→ Preferences: Open User Settings (JSON)把 S3 密钥放在 User Settings,不要放进项目的 .vscode/settings.json。项目配置可能被提交到 Git,S3/R2 的写入密钥不应该进仓库。
settings.json 支持注释,所以很多示例看起来像带注释的 JSON。严格来说这是 JSONC。粘贴到 VS Code 设置里可以正常使用,但不要把带密钥的配置提交到仓库。
01MVP + Cloudflare R2 配置
如果你使用 01MVP 当前的 R2 图片资产仓库,可以让 AI 生成下面这种配置,再把 accessKeyId 和 secretAccessKey 换成自己的 R2 S3 credentials。
{
"paste-and-upload.enabled": true,
"paste-and-upload.uploadDestination": "s3",
"paste-and-upload.fileNamingMethod": "md5Short",
"paste-and-upload.undoLimit": 10,
"paste-and-upload.s3.region": "auto",
"paste-and-upload.s3.endpoint": "https://4103ce09aa914f8f387eb86b66d23376.r2.cloudflarestorage.com",
"paste-and-upload.s3.accessKeyId": "YOUR_R2_ACCESS_KEY_ID",
"paste-and-upload.s3.secretAccessKey": "YOUR_R2_SECRET_ACCESS_KEY",
"paste-and-upload.s3.bucket": "01mvp-public-assets",
"paste-and-upload.s3.prefix": "images/01mvp/2026/05/",
"paste-and-upload.s3.publicUrlBase": "https://assets.01mvp.com/images/01mvp/2026/05/",
"paste-and-upload.s3.forcePathStyle": false,
"[markdown]": {
"paste-and-upload.enabled": true,
"paste-and-upload.uploadDestination": "s3",
"paste-and-upload.imageSnippet": ""
},
"[mdx]": {
"paste-and-upload.enabled": true,
"paste-and-upload.uploadDestination": "s3",
"paste-and-upload.imageSnippet": ""
}
}这段配置会把图片上传到:
images/01mvp/2026/05/<filename>插入文章的 URL 会变成:
https://assets.01mvp.com/images/01mvp/2026/05/<filename>prefix 和 publicUrlBase 最容易填错。它们要包含同一段路径:prefix 决定上传到桶里的对象 key,publicUrlBase 决定插入文档里的公开链接前缀。
通用 S3 配置模板
如果你用的是其他 S3 兼容存储,可以让 AI 按这个模板生成:
{
"paste-and-upload.enabled": true,
"paste-and-upload.uploadDestination": "s3",
"paste-and-upload.fileNamingMethod": "md5Short",
"paste-and-upload.undoLimit": 10,
"paste-and-upload.s3.region": "YOUR_REGION",
"paste-and-upload.s3.endpoint": "https://YOUR_S3_ENDPOINT",
"paste-and-upload.s3.accessKeyId": "YOUR_ACCESS_KEY_ID",
"paste-and-upload.s3.secretAccessKey": "YOUR_SECRET_ACCESS_KEY",
"paste-and-upload.s3.bucket": "YOUR_BUCKET_NAME",
"paste-and-upload.s3.prefix": "images/project-name/2026/05/",
"paste-and-upload.s3.publicUrlBase": "https://cdn.example.com/images/project-name/2026/05/",
"paste-and-upload.s3.forcePathStyle": false
}常见服务填写方式:
| 服务 | region | endpoint |
|---|---|---|
| Cloudflare R2 | auto | https://<ACCOUNT_ID>.r2.cloudflarestorage.com |
| 阿里云 OSS | oss-cn-hongkong 等实际区域 | https://oss-cn-hongkong.aliyuncs.com |
| AWS S3 | 实际区域,如 ap-southeast-1 | 可以留空,或填对应 S3 endpoint |
| MinIO | auto 或自定义区域 | 自己的 MinIO API 地址 |
如果对象存储需要 path-style 访问,再把 forcePathStyle 改成 true。Cloudflare R2 通常可以保持 false。
让 AI 生成配置
你可以直接把下面这段发给 AI:
帮我生成 VS Code Paste and Upload 扩展的 settings.json 配置。
我的存储服务是:
- 类型:Cloudflare R2
- S3 Endpoint:https://<ACCOUNT_ID>.r2.cloudflarestorage.com
- Region:auto
- Bucket:01mvp-public-assets
- Public URL Base:https://assets.01mvp.com
- 图片路径前缀:images/01mvp/2026/05/
- Access Key ID:<我的 Access Key ID>
- Secret Access Key:<我的 Secret Access Key>
要求:
1. 输出可以直接粘贴到 VS Code User Settings JSON 的 JSONC。
2. 只在 markdown 和 mdx 中启用。
3. 上传到 S3/R2。
4. 插入 Markdown 图片语法。
5. 不要把 Workspace 本地保存模式打开。
6. publicUrlBase 要包含图片路径前缀。AI 生成后重点检查三件事:
prefix是否以/结尾。publicUrlBase是否包含同样的路径前缀。- 密钥是否只放在 User Settings,没有写进项目仓库。
只在 Markdown / MDX 中启用
如果不想影响其他文件类型,可以先把全局开关关掉,再只给 Markdown 和 MDX 开启:
{
"paste-and-upload.enabled": false,
"[markdown]": {
"paste-and-upload.enabled": true,
"paste-and-upload.uploadDestination": "s3",
"paste-and-upload.imageSnippet": ""
},
"[mdx]": {
"paste-and-upload.enabled": true,
"paste-and-upload.uploadDestination": "s3",
"paste-and-upload.imageSnippet": ""
}
}这适合平时既写代码又写文档的人。图片粘贴只在文章文件里自动上传,不会干扰普通代码文件。
本地保存模式
如果你暂时不想用 S3/R2,也可以保存到 workspace 本地目录:
{
"paste-and-upload.enabled": true,
"paste-and-upload.uploadDestination": "workspace",
"paste-and-upload.workspace.path": "images",
"paste-and-upload.workspace.linkBase": "images/",
"[markdown]": {
"paste-and-upload.imageSnippet": ""
}
}这种方式适合 README、开源仓库文档或本地笔记。缺点是图片会进仓库,长期写站点文章时不如 R2 这类对象存储干净。
验证配置
配置完成后,打开命令面板:
Paste and Upload: Test S3 Connection如果连接成功,再新建一个 Markdown 文件,粘贴一张截图,确认插入的是线上图片地址:
然后在浏览器里打开这个 URL,确认能直接访问。
常见问题
推荐工作流
1. R2 创建公开 bucket
2. 绑定 assets.01mvp.com
3. 创建只针对当前 bucket 的 Object Read & Write 凭证
4. 把凭证放到 VS Code User Settings
5. 用 Paste and Upload: Test S3 Connection 验证
6. 在 Markdown / MDX 中 Ctrl+V 粘贴图片
7. 发布文章前抽查图片 URL 是否可访问这个流程跑通后,写文档的图片链路会变成:
截图
→ Ctrl+V
→ 上传到 R2
→ 自动插入 Markdown 图片
→ 文章发布后直接走 assets.01mvp.com