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技术 · 2026年6月20日 · 阅读 1 分钟 · 0 次阅读

告别占位:用 AI 一次性把 12 篇文章写好

12 篇 draft 一次性重写,聊聊我的批量 prompt 策略。

标签 #AI #工作流 #提示工程
▾ 核心要点 5 条 · 1 分钟阅读
  • 背景
  • 批量 prompt 策略
  • 第 1 步:选好「风格锚点」
  • 第 2 步:写 prompt 模板
  • 第 3 步:批量调用

告别占位:用 AI 一次性把 12 篇文章写好

背景

我的数据库里躺着 5 篇 draft、2 篇乱码、1 篇 "final"——全是占位。

我不想一篇一篇手动改,太花时间

批量 prompt 策略

第 1 步:选好「风格锚点」

我从 7 篇 published 里挑了 1 篇最能代表我风格的,作为参考。

第 2 步:写 prompt 模板

你是「Qianji Xiao」的写作助手。

风格参考:
<example>
{我的好文章全文}
</example>

任务:根据以下大纲,写一篇 800-1500 字的中文文章。

要求:
- 第一人称
- 避免「工具列表」式罗列
- 至少 1 个具体例子
- 至少 1 处自嘲或反思
- 结尾不要总结

大纲:{outline}

第 3 步:批量调用

for (const outline of outlines) {
  const draft = await claude.generate(template(outline));
  await saveDraft(draft);
}

第 4 步:人工 review

AI 写完后,我还是逐篇 review

  • 删掉 AI 习惯的「总结性结尾」
  • 加入个人细节(具体到我用的工具、我踩过的坑)
  • 调整节奏(AI 太均匀,人需要刻意错落)

经验

AI 擅长结构,人擅长血肉。 协作而非替代。 :::

作者
Qianji Xiao

全栈工程师 / 设计爱好者 / 终身学习者。

Python Claude Code MCP SKILL Agent RAG Workflow
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