前段时间，网上流传过不少“降朱雀AI率提示词”。
有些很简单：
请去除文章中的AI味，改得更像真人写作。
有些则非常复杂。
要求调整长短句；
减少连接词；
打乱段落结构；
增加口语表达；
避免总分总；
甚至连每段写几句话、使用几个逗号，都规定得很详细。
刚开始使用时，部分提示词确实能看到变化。
但过一段时间以后，很多人会发现：
同一条提示词，有的文章效果不错，有的文章变化却不明显。
甚至同一篇内容，换一个模型重新生成，检测结果也可能不同。
于是就有了一个问题：
现在使用提示词降低朱雀AI率，到底还有没有用？
为了看得更清楚，我把目前比较常见的三种处理方法放在一起做了一次对比。
这次不只看最终检测数字。
还重点观察几个问题：
文章改动大不大；
原意能不能保留；
处理过程麻不麻烦；
修改以后还能不能正常阅读。
一、测试文章怎么准备？
为了尽量减少其他因素影响，这次使用的是同一篇AI生成文章。
主题比较普通：
普通人如何使用AI提高工作效率
文章篇幅在1500字左右。
生成时没有加入任何降低AI率的要求，只让AI按照常见公众号文章的方式完成。
原稿有几个比较典型的特点。
开头先介绍AI发展趋势；
中间分成几个小标题；
每一部分都先提出观点，再解释作用；
结尾重新总结全文。
读起来比较顺。
没有明显错误。
但文章整体很规整。
类似这样的表达出现了很多次：
随着人工智能技术不断发展…… 对于普通人而言…… 首先，我们可以…… 此外，还需要注意…… 总的来说……
把原稿放进朱雀检测以后，可以看到比较明显的AI文本特征。
接下来，保持文章内容不变，分别使用三种方法处理。
方法一：直接让AI“去除AI味”
第一种方法最简单。
把原文章重新发送给AI，再输入一句：
请去除这篇文章中的AI味，改得更自然，更像真人写作，同时保留原意。
这种方法的优点很明显。
操作简单。
不用研究复杂提示词。
几秒钟就能重新得到一篇文章。
但修改完成以后，对比原稿，会发现很多变化主要停留在文字表面。
比如原文：
人工智能能够有效提高工作效率，并帮助我们完成部分重复性工作。
修改以后：
AI可以提升我们的工作效率，还能协助完成一些重复性的任务。
“人工智能”变成了“AI”；
“有效提高”变成了“提升”；
“帮助”换成了“协助”。
词发生了变化。
但原来的句子结构还在。
文章的段落顺序也没有明显改变。
原来是：
提出观点；
解释原因；
列举作用；
进行总结。
修改以后仍然如此。
因此，再进行检测时，结果可能会出现变化，但不一定稳定。
这类简单指令，更像普通润色。
适合解决：
句子不通顺；
表达重复；
部分内容过于书面。
但如果整篇文章本身非常规整，只换几个词，未必能够改变原来的语言规律。
方法二：使用一条比较复杂的降AI提示词
第二次测试，使用的是网上比较常见的复杂提示词。
内容大概包括：
减少模板化连接词；
调整段落长度；
增加长短句变化；
避免每段都进行总结；
加入自然口语；
重新组织部分信息顺序；
保留原文章的观点。
这一次，生成结果和原稿的差别明显了一些。
例如原文：
首先，我们可以使用AI整理工作资料。AI能够快速提取文章中的重要信息，帮助用户节省阅读时间。
经过处理以后，大概变成：
我现在拿到比较长的资料，不会马上从头往后读。 通常先交给AI整理一遍。 哪些内容需要重点看，哪些只是重复说明，先有一个大概判断，再回到原文核对。
后面的表达增加了具体动作。
句子长短也出现变化。
不再只是介绍AI有什么功能。
从阅读体验上看，确实比第一次自然。
但复杂提示词也会遇到几个问题。
1. 不同模型执行效果不一样
同一条提示词，放进不同AI模型，结果可能不同。
有的模型会严格按照要求调整；
有的只完成部分内容；
还有的会重新写一篇风格完全不同的文章。
提示词写得越长，不一定执行得越完整。
有时要求太多，模型反而只关注其中几个重点。
2. 长文章容易前后不统一
处理一两段时，效果可能不错。
但文章达到几千字以后，前半部分和后半部分容易出现差异。
前面改得比较口语；
写到后面，又逐渐恢复原来的表达习惯。
如果分段处理，还可能出现上下文衔接问题。
3. 修改幅度不容易控制
复杂提示词通常会要求：
打乱结构；
增加个人表达；
重新组织内容。
修改幅度大时，虽然文章变化更明显，但也可能带来新的问题。
原来的观点被弱化；
某些内容被删除；
原本准确的表达被重新解释。
所以，处理以后必须重新通读。
不能生成完成以后直接使用。
方法三：使用专门的文本处理工具
第三种方法，是使用针对不同文章类型进行处理的工具。
这次测试使用的是“降得快”。
网址：
它和普通提示词比较明显的区别，是把不同内容分开处理。
例如：
公众号、自媒体文章；
网文小说；
短剧剧本。
这几个类型看起来都是文字，但修改重点其实不一样。
公众号文章需要关注观点和阅读节奏；
小说要保护人物、剧情和设定；
剧本则要注意对白、动作和场景。
如果全部使用同一条提示词，很容易出现表达变了，原来的内容也跟着发生变化。
这次处理的是公众号文章。
复制原文以后，选择对应类型，再完成第一轮调整。
文章较长时，可以先选择稿件类型和处理版本，再对结果逐段复查。
处理结束以后，我没有马上重新检测。
先对比了一下原文章。
变化比较明显的地方主要有三个。
1. 不只是替换同义词
部分句子的组织方式发生了变化。
原来集中在一句话里的内容，被重新拆分。
部分连续罗列的观点，也改变了表达顺序。
不是简单把：
“提高”换成“提升”；
“帮助”换成“协助”。
2. 过于统一的段落有所减少
原文章几乎每个小标题都是：
先介绍方法；
再说明优点；
最后提醒注意事项。
处理以后，部分段落不再保持完全相同的结构。
有些直接进入案例；
有些先讲遇到的问题；
文章整体没有原来那么平均。
3. 长文章处理比较省时间
如果只有三五百字，自己使用提示词修改并不麻烦。
但几千字的文章，需要反复复制、调整、检查。
处理时间会越来越长。
专门工具的优势，更偏向批量完成第一轮调整。
但处理完成以后，依然需要人工复查。
尤其是：
文章中的数据；
专业名称；
具体案例；
作者自己的观点。
这些内容不能只依靠自动处理。
三种方法放在一起，有什么区别？
简单对比一下：
这次测试以后，我最大的感受不是：
哪一种方法一定最好。
而是不同方法适合不同情况。
几百字的短内容，可以先自己修改。
文章只是有几句话不自然，可以直接让AI润色。
有时间研究提示词，也可以根据自己的文章不断调整。
但如果经常处理长文章，或者需要修改小说、剧本等内容，使用固定工具会更省时间。
提示词为什么有时有效，有时又突然不好用了？
这也是很多人遇到的问题。
前几次使用一条提示词，效果很好。
过一段时间，再处理类似文章，变化却没有以前明显。
可能和几个因素有关。
第一，文章本身不同
知识文章；
产品介绍；
小说正文；
短剧对白。
它们的语言结构不一样。
同一条提示词不可能完全适合所有内容。
第二，原稿的AI特征不同
有些文章只是连接词比较多。
删减以后，变化会比较明显。
有些文章的问题在整体结构。
每一段都采用同一种表达方式。
这种内容只删除几个词，效果通常有限。
第三，模型生成结果存在变化
即使输入完全相同的提示词，AI每次生成的内容也不一定完全一样。
有时改得比较自然；
有时又会出现新的模板化表达。
所以，很难只依靠一次生成判断效果。
第四，要求太多，反而可能互相影响
有些提示词同时要求：
增加口语；
保持正式；
加入个人经历；
不能新增内容；
改变结构；
完整保留原文。
这些要求之间可能存在冲突。
模型很难同时做到。
使用提示词时，可以注意这几个问题
第一，不要只写“去除AI味”。
尽量说明具体问题。
例如：
减少重复总结，调整过于统一的句式，保留原文章的核心观点。
会比一句简单要求更明确。
第二，不要一次加入几十条规则。
要求越多，不一定效果越好。
先解决最明显的问题。
第三，长文章不要只看第一段。
前面修改得自然，不代表整篇都保持一致。
第四，处理以后一定重新阅读。
检测数字变化，只能说明文本特征发生变化。
不能说明文章质量一定提高。
写在最后
提示词降低朱雀AI率，还有没有用？
有用。
但它不是一条复制以后，可以长期适用于所有文章的固定答案。
简单提示词适合普通润色；
复杂提示词能够改变更多内容，但需要不断调整；
专门工具更适合长文章和固定使用场景。
无论选择哪一种方法，都不要只看最终数字。
还要检查：
原意有没有改变；
内容是不是准确；
文章还能不能正常阅读；
有没有保留自己的观点。
AI可以帮助我们提高写作效率。
提示词也能减少很多重复工作。
但一篇文章真正变得自然，往往不是因为增加了一条更复杂的指令。
而是重新加入了作者自己的经历、判断和选择。
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