我一直觉得自己写东西挺随性的，没什么固定套路。 直到被一个 AI 工具打脸。 它让我上传几篇旧稿，几十秒后出来一份报告，告诉我： 你的逗号句号比是 0.778。 你的中位句长是 26 字。 你爱用对比结构。
作为得到AI学习圈的主理人，我的日常除了帮大家盯着AI领域的前沿动态，另一项重要任务就是高强度地测评和使用各种AI产品。说实话，在写作这类AI工具上，我经常感到无聊——很多工具生成的文章虽然快，但往往千篇一律。
用最强的编程助手 Claude Code 写小说？
AI 应用，根本是要让用户先赚到钱。最近这段时间，网文作者小林心里挺烦闷的。她在某个小说平台进行了三年时间的爽文创作，每天更新五千字的内容，每个月的稿费也就三千多点。并不是写不出东西来，其实事实上是写得速度太慢了：构思故事情节需要花费一个小时的时间，实际动手敲击键盘码字又得用去三个小时，一整天下来整个人都累得不行，但最终的作品产量却仅仅够让自己维持生活。
今天，网络文学行业面临着一个根本性问题：对于文学创作，AI 未来究竟是创作者，还是工具？10 月 16 日，在武汉光谷举行的 2025 阅文创作大会上，成立十周年的阅文给出了一个清晰而审慎的答案。会上，阅文密集发布了三款 AI 应用：「妙笔通鉴」、「版权助手」和「漫剧助手」。
AI写作暂时难堪大用+球迷受众对AI创作的天然警惕，才是体育记者继续守住业务地盘的根本。
在 AI 工具层出不穷的当下，很多人开始尝试用一个 AI 写故事、编脚本、润色文案。但对于日常需要写稿、整理内容的工作者来说，一个「替你写」的 AI，未必是最优解。幻觉、记忆、上下文，都是问题。
近年来, 大语言模型 (LLM) 在数学、编程等 "有标准答案" 的任务上取得了突破性进展, 这背后离不开 "可验证奖励" (Reinforcement Learning with Verifiable Rewards, RLVR) 技术的加持。RLVR 依赖于参考信号, 即通过客观标准答案来验证模型响应的可靠性。
不经意间，这场燃烧了三年的AI热潮，已经悄然改变了我们的生活方式。我们开始习惯用AI写作、咨询，向它提出各种问题，搜索引擎的使用频率也在减少。这场改变世界的技术革命，正让那些有想法却不会写代码的普通用户，第一次有机会接触代码世界，体验创造产品的“酷”感。 Same.new正是这样一款AI开发利器。
现在再讨论 AI 写作，多少有点没劲：prompt 真的越来越像咒语了，越来越像一些神秘不可洞察的玄学技巧。这导致使用 AI 写东西的过程，不管是写什么类型的文字，过程都跟做法似的：赌指令能不能触发出一些好的生成。同时还得用大量的指令，去掉「AI味」。
