模型写出来的东西，为什么不能直接拿去用？
九月中旬，sockpuppet.org 上发了篇《How to Write with an LLM》，作者 Thomas Ptacek。标题看着像写作专栏，跟写代码的人没什么关系。我看完觉得正相反。
它讲的不是怎么让模型帮你写，是模型给的东西为什么不能用。这个区别，写代码的人一样躲不开。这周就收这一条，一条讲透比八条扫一遍有用。
模型给的具体措辞，一个字都别采纳
作者的理旧我认。前沿模型太擅长造讨喜的短句，这是它被训练出来的本事。
你用了两句，第三句就不受控，整篇读下来像一串连续的杂志标题。
单句写得好，和长在你的文章里，是两件事。模型是按"这一句好不好看"给的，不是按"这段要往哪走"给的。它手里没有你文章的走向图。
别让它夸你
模型对初稿的评价天然偏高。你被夸一轮，本来该动的地方就不动了。
这条比上一条好验证。换个提示词，只许挑毛病、不许总结优点，你会发现它能挑出来的东西其实不少。之前没挑，不是没有，是它在做你让它做的事。
他试过装编辑，没用
作者在提示里谎称自己是网络刊物的编辑，正在筛稿。结果模型开始迎合那本虚构刊物的口味。
给它一个身份，它就顺着那个壳走。你以为加了约束，其实换了个方向被它带。
它能干好的是机械活
被动语态太多、动词被名词化、动作被埋起来、措辞重复，还有 very、really、actually、unfortunately 这类填充词堆着。
这几类它看得比你准，因为有明确的形式特征，而且不涉及替你措辞。改完还是你的句子。
他推荐了一本《Style: Lessons in Clarity and Grace》，说是从 Richard Gabriel 那里知道的，还说这本书能把文案编辑流程像编程手册一样系统化。这本我没读过。这条我只懂一半，先放在这里，懂了的同行欢迎补一句。
流程里最实用的一条：比稿要换个不知情的模型
流程大致是，让模型指出问题，你自己重写，再让它比较原版和新版。
比对的时候得用一个不知道编辑过程的模型。不然它一定告诉你新版更好。
模型评判自己的产出时会偏向自己。这不是它坏，是默认倾向。想拿到真答案，得把信息隔开。
同一件事在别的地方也成立。你让一个 agent 检查自己刚写的代码，它会倾向于说没问题。
他为了跑这套流程，自己造了个工具
一个本地跑的编辑器，Python、HTMX、SQLite、Tailwind，高亮文本、Genius 风格的侧边栏批注、修订追踪那一套。他还在文章里说，编辑用的提示词可以直接丢给 Codex 或 Claude 的命令行工具跑。
这条对 vibe coding 的人最有意思。他没去买现成服务，是等流程稳定成一套提示词之后自己攒了一个。
流程先沉淀，工具后出现，这个顺序值得记住。反过来说，现在给"AI 写东西"做工具的人，多半跳过了前一步。
他最后那句提醒，比全文都值钱
文章结尾说，别全盘接受模型的编辑建议。他自己举的例子，GPT-5 说这篇长了 20%。他觉得可能说对了，但选择不改。
说对和该改，是两回事。一篇文章多长，该由你要说的事决定，不该由一个长度指标决定。
写代码是同一个道理。模型给的实现方案，单看往往比你自己的更利落。但交上去的东西得是你能用自己的话说清楚的，否则跟让模型代笔一篇文章没区别。
看出来的人不会当面说。只是不再问你第二遍。
上面有任何一条你试过、或者觉得我讲错了，欢迎告诉我。讲错的我补，没讲清的我改。
本周就这些，下周见。