過(guò)去這一周，我收到了許多反饋，很多朋友、讀者、同事都分享了他們的AI使用體驗(yàn)。這些反饋?zhàn)屛野l(fā)現(xiàn)了一個(gè)重要問(wèn)題：AI寫(xiě)作最大的挑戰(zhàn)并不在于寫(xiě)作技巧，而在于信息輸入的質(zhì)量。

為什么？因?yàn)锳I就像是一個(gè)食品加工廠(chǎng)，它能夠把你輸入的原料加工成味道還不錯(cuò)的成品，但如果你給的食材 質(zhì)量很差，那AI最多只能讓它達(dá)到及格線(xiàn)，而不可能讓成品變得更好。

AI大模型其實(shí)是在壓縮信息，你提供的數(shù)據(jù)和指令都會(huì)被它壓縮處理。如果我們提供的信息不夠豐富，不夠優(yōu)質(zhì)，AI就會(huì)用一些似是而非的「水話(huà)」來(lái)填補(bǔ)內(nèi)容，就像一個(gè)沒(méi)有一手素材的記者一樣。

所以，經(jīng)過(guò)這一周的反饋與實(shí)踐，我越來(lái)越確信：對(duì)于AI來(lái)說(shuō)，信息的輸入比輸出更重要。

寫(xiě)作技巧人人都能學(xué)。但是能給AI提供什么樣的原料，才是創(chuàng)作者的核心價(jià)值。只有給AI提供足夠好的原料，它才有機(jī)會(huì)生產(chǎn)出堪比你自己寫(xiě)作水平的內(nèi)容，而不是輸出一堆沒(méi)有價(jià)值的廢話(huà)垃圾。

接下來(lái)，我會(huì)從提高信息輸入質(zhì)量、AI寫(xiě)作實(shí)踐、融入工作流，這三個(gè)方面來(lái)分享如何使用AI。這些方法和經(jīng)驗(yàn)，都來(lái)我的工作實(shí)踐，希望能幫助大家用好AI，真的用AI提高兩到三倍的文字工作效率。

提高信息輸入質(zhì)量

我發(fā)現(xiàn)有三種方法可以提高AI的信息輸入質(zhì)量。這三種方法背后其實(shí)有一個(gè)統(tǒng)一的邏輯：要么互聯(lián)網(wǎng)上已經(jīng)有了足夠優(yōu)質(zhì)的信息，那你要做的就是把這些信息找到并提供給AI；要么互聯(lián)網(wǎng)上沒(méi)有優(yōu)質(zhì)信息，那你就需要把自己的想法盡可能豐富詳細(xì)地告訴AI。

1. 窮舉法：讓AI幫你搜集信息

窮舉法其實(shí)很簡(jiǎn)單，就像DeepSeek R1開(kāi)啟聯(lián)網(wǎng)搜索一樣，讓AI去搜索互聯(lián)網(wǎng)上所有關(guān)于你想要寫(xiě)作主題的內(nèi)容。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是信息面夠廣，能快速獲取大量相關(guān)信息。

不過(guò)現(xiàn)在大部分AI模型都沒(méi)有聯(lián)網(wǎng)功能，但有個(gè)替代方案：你可以用秘塔搜索或Perplexity這類(lèi)AI搜索工具，直接搜索相關(guān)主題的所有新聞，然后把搜索結(jié)果粘貼給你使用的大模型，相當(dāng)于人肉實(shí)現(xiàn)聯(lián)網(wǎng)功能。

但窮舉法最大的問(wèn)題是：你把判斷信息重要性的工作交給了AI。AI并不像我們?nèi)祟?lèi)一樣真正懂得某個(gè)領(lǐng)域里什么信息是重要的，它只是基于概率統(tǒng)計(jì)來(lái)判斷。在大多數(shù)情況下它可能是對(duì)的，但對(duì)于一些垂直細(xì)分的領(lǐng)域，它很可能判斷不準(zhǔn)。這部分工作還是需要人來(lái)做。

2. 索引法：找到你信任的信息節(jié)點(diǎn)

基于窮舉法的局限，我發(fā)展出了第二個(gè)方法：索引法。

索引法的關(guān)鍵在于找到可信任的信息節(jié)點(diǎn)。 比如我要寫(xiě)一篇AI領(lǐng)域的新聞，我會(huì)選擇The Information這樣的可靠媒體，因?yàn)樗?jīng)常報(bào)道重要的獨(dú)家新聞，前兩天就報(bào)道了蘋(píng)果選擇和阿里巴巴合作的消息。

如果要寫(xiě)一篇沒(méi)有時(shí)效性的內(nèi)容，比如我要寫(xiě)一期科普AI芯片的視頻腳本，我會(huì)去找Lex Fridman的播客，他和Jim Keller錄過(guò)節(jié)目，這期播客的質(zhì)量很好，我會(huì)把文字稿直接喂給AI。而我知道Jim Keller重要，是因?yàn)槲以谧鲆黄陉P(guān)于蘇姿豐的視頻，查資料時(shí)發(fā)現(xiàn)了Jim Keller是偉大的芯片工程師，現(xiàn)在創(chuàng)業(yè)做AI芯片。

索引法需要你對(duì)要寫(xiě)的領(lǐng)域有一定了解，至少了解這個(gè)領(lǐng)域的信息渠道。你要知道哪些信息源是可靠的，可以通過(guò)權(quán)威媒體、播客主播、KOL等這些「信任節(jié)點(diǎn)」來(lái)篩選信息。

甚至你還可以通過(guò)權(quán)威人物的書(shū)或文章，比如張忠謀的自傳，來(lái)了解芯片領(lǐng)域真正重要的人物。

3. 口述法：讓AI結(jié)構(gòu)化你的原創(chuàng)想法

前兩種方法都是建立在互聯(lián)網(wǎng)上已有優(yōu)質(zhì)信息的基礎(chǔ)上。但如果你要寫(xiě)的是相對(duì)細(xì)分的、有時(shí)效性的，或者非常原創(chuàng)的內(nèi)容，那就需要用到第三種方法：口述法。

比如這篇《AI寫(xiě)作指南2.0》，互聯(lián)網(wǎng)上關(guān)于AI寫(xiě)作指南的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容并不多，而且我想表達(dá)的很多是自己的原創(chuàng)觀點(diǎn)。

這時(shí)，我會(huì)用語(yǔ)音記錄軟件記錄下自己的想法，可能一次記錄五六分鐘，記錄四五條。然后把這些語(yǔ)音轉(zhuǎn)成文字，讓AI幫我梳理成提綱，再對(duì)著提綱繼續(xù)口述具體內(nèi)容。此時(shí)此刻，我正對(duì)著電腦口述。

口述法的具體步驟是：

-記錄零散想法： 在日常思考過(guò)程中，隨時(shí)使用語(yǔ)音記錄軟件，記錄下關(guān)于寫(xiě)作主題的各種想法、觀點(diǎn)、案例等。

-AI梳理提綱： 將語(yǔ)音轉(zhuǎn)錄的文本，直接提供給AI，指令其梳理成結(jié)構(gòu)化的文章提綱。

-對(duì)著提綱口述： 基于AI生成的提綱，對(duì)著提綱逐條展開(kāi)口述，詳細(xì)闡述每個(gè)要點(diǎn)的具體內(nèi)容。

-AI生成全文： 將口述內(nèi)容再次提供給AI，指令其將口述內(nèi)容整理成結(jié)構(gòu)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)奶峋V，再根據(jù)提綱寫(xiě)作語(yǔ)言流暢的完整文章。

口述法的重點(diǎn)是利用AI強(qiáng)大的結(jié)構(gòu)化能力，把我們零散的想法整理成邏輯嚴(yán)密的內(nèi)容。因?yàn)槲姨峁┑亩际窃瓌?chuàng)的、互聯(lián)網(wǎng)上沒(méi)有的內(nèi)容，即使AI在信息壓縮的過(guò)程中會(huì)損失一些細(xì)節(jié)，最終寫(xiě)出來(lái)的文章也會(huì)充滿(mǎn)個(gè)人特色和細(xì)節(jié)，讀起來(lái)一點(diǎn)都不像是AI生成的。

這三種方法，本質(zhì)上都是在解決一個(gè)問(wèn)題：如何給AI提供足夠優(yōu)質(zhì)的原料，讓它能夠產(chǎn)出高質(zhì)量的內(nèi)容。

窮舉法適合需要快速獲取大量信息，進(jìn)行初步了解的場(chǎng)景；索引法適用于需要深入研究特定領(lǐng)域，獲取高質(zhì)量、權(quán)威信息的場(chǎng)景；口述法適用于需要輸出原創(chuàng)性?xún)?nèi)容，表達(dá)個(gè)人深度思考的場(chǎng)景。

就像一開(kāi)始說(shuō)的，AI大模型就是個(gè)食品加工廠(chǎng)，原料的質(zhì)量決定了成品的上限。

AI寫(xiě)作實(shí)踐

在中，我分享了AI寫(xiě)作的一些基本技巧。這次從信息輸入的角度，我會(huì)更新一些寫(xiě)作方法。

首先還是復(fù)習(xí)一下原則。AI寫(xiě)作核心原則就是八個(gè)字：先寫(xiě)提綱，再寫(xiě)全文。

我們所有的寫(xiě)作思路都是圍繞著一個(gè)目標(biāo)：減少AI的幻覺(jué)，讓AI更準(zhǔn)確地執(zhí)行我們的想法。先寫(xiě)提綱，是控制AI寫(xiě)作方向，減少AI幻覺(jué)，體現(xiàn)人的意志的關(guān)鍵。

特別是對(duì)于1000字以上的內(nèi)容，我們不僅要寫(xiě)提綱，還要分段寫(xiě)作。比如一篇3000-4000字的文章，在有了提綱后，先讓AI寫(xiě)開(kāi)頭，看看文風(fēng)是否OK，用的案例合不合適，有沒(méi)有語(yǔ)病。確認(rèn)沒(méi)問(wèn)題后，再讓它寫(xiě)中間部分和結(jié)尾。

為什么要這么做？因?yàn)锳I在寫(xiě)長(zhǎng)文時(shí)會(huì)"偷懶"，會(huì)過(guò)度壓縮信息。通過(guò)分段寫(xiě)作，我們能更好地控制輸出質(zhì)量，確保每個(gè)部分都符合預(yù)期。

在具體的AI寫(xiě)作實(shí)踐中，我們需要根據(jù)議題的熟悉程度，采取差異化的信息輸入策略。

對(duì)于我們自己足夠熟悉的議題，選擇口述法。比如，AI寫(xiě)作是我足夠熟悉的領(lǐng)域，我就可以直接口述，充分利用AI的結(jié)構(gòu)化能力，快速把我的思路轉(zhuǎn)化為文章。

就像領(lǐng)導(dǎo)向秘書(shū)口述演講稿一樣，我們可以直接向AI口述我們的想法，然后讓AI幫助我們生成提綱，并根據(jù)提綱寫(xiě)出全文。 這種方法的優(yōu)勢(shì)在于高效，能夠快速地將我們腦子里的想法轉(zhuǎn)化為文字輸出。

對(duì)于我們自己不熟悉的議題，選擇窮舉法、索引法。比如，當(dāng)我要寫(xiě)一期關(guān)于AI芯片的腳本，而我卻毫不了解AI芯片。 這時(shí)候，我們需要結(jié)合提問(wèn)和信息輸入。首先不斷地向AI提問(wèn)，例如 「這個(gè)領(lǐng)域的核心概念是什么？」 「它的創(chuàng)新點(diǎn)在哪里？」「它的發(fā)展邏輯是什么？”」……逐步建立起對(duì)該議題的初步認(rèn)知框架。

然后，我們需要主動(dòng)為AI提供優(yōu)質(zhì)信息，例如相關(guān)的論文、書(shū)籍、行業(yè)報(bào)告等等， 幫助AI更深入地理解該領(lǐng)域。 在信息輸入的基礎(chǔ)上，再先寫(xiě)提綱，再寫(xiě)全文，長(zhǎng)文分段寫(xiě)。

還有一個(gè)小技巧。 在和AI的會(huì)話(huà)里，如果對(duì)話(huà)輪數(shù)過(guò)多，容易出現(xiàn)對(duì)話(huà)崩潰或者Token消耗過(guò)快。這時(shí)候，我們導(dǎo)出當(dāng)前對(duì)話(huà)的內(nèi)容，直接告訴AI 「請(qǐng)導(dǎo)出我們剛剛聊天的紀(jì)要，以便我們能在新對(duì)話(huà)里繼續(xù)」， 這樣來(lái)避免對(duì)話(huà)崩潰，節(jié)省點(diǎn)Token。

那么，如何確保AI輸出內(nèi)容的準(zhǔn)確性呢？

最簡(jiǎn)單的辦法是，你可以直接在對(duì)話(huà)中讓AI核查內(nèi)容：「請(qǐng)你仔細(xì)核對(duì)這篇文章里的所有數(shù)據(jù)和關(guān)鍵表述，并從資料里找出原文一一對(duì)應(yīng)」。AI檢查完后，你再人工核對(duì)一次。

更有效的辦法是選擇更穩(wěn)定的AI模型。如果只選擇一個(gè)模型，我并不推薦使用DeepSeek R1來(lái)進(jìn)行工作，因?yàn)樗幕糜X(jué)率太高。

關(guān)于DeepSeek R1幻覺(jué)率高的原因，可以看看我做的視頻??

如果只選擇一個(gè)模型，我推薦使用Claude 3.5 Sonne或Gemini 2.0 Flash Thinking。

Claude雖然不是推理模型，但它寫(xiě)出來(lái)的內(nèi)容足夠準(zhǔn)確，幻覺(jué)相對(duì)較少，工作使用比較安心。而Gemini 2.0 Flash Thinking非常厲害，它能一次性寫(xiě)上萬(wàn)字的文章，并且邏輯嚴(yán)密，幾乎沒(méi)有幻覺(jué)。Gemini的缺點(diǎn)是文筆普通，正適合工作場(chǎng)景而不是創(chuàng)意寫(xiě)作。

現(xiàn)在還有一些很有意思的開(kāi)源項(xiàng)目，可以綜合幾種大模型的能力。比如DeepClaude就縫合了DeepSeek和Claude，讓DeepSeek來(lái)推理，Claude來(lái)寫(xiě)作。

這是我朋友開(kāi)源的項(xiàng)目（github.com/ErlichLiu/DeepClaude），我認(rèn)為這是目前最強(qiáng)的AI寫(xiě)作方案。過(guò)去一個(gè)月我?guī)缀跛泄ぷ?，包括這篇文章，都是用DeepClaude寫(xiě)出來(lái)的。如果你不想自己部署這個(gè)開(kāi)源方案，也可以找他購(gòu)買(mǎi)DeepClaude API。

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最后是Prompt。Prompt的本質(zhì)是對(duì)自己工作流的總結(jié)。Prompt本身并不重要，重要的是跑通自己的工作流。網(wǎng)上有很多Prompt模版，但模版沒(méi)法直接套用到稍微復(fù)雜一點(diǎn)的工作場(chǎng)景里。

正確的使用方式是：先把一個(gè)工作流程跑通，當(dāng)你用AI寫(xiě)出一篇滿(mǎn)意的文章后，直接在會(huì)話(huà)里讓它「生成一個(gè)Prompt，確保在新的對(duì)話(huà)中也能寫(xiě)出同樣的文章」。當(dāng)然，這個(gè)Prompt的準(zhǔn)確率可能在60-90分之間浮動(dòng)，需要你不斷調(diào)整優(yōu)化，就像遺傳代碼一樣不斷進(jìn)化。

總的來(lái)說(shuō)，這些技巧都不重要，模型選擇也不重要，即使是幻覺(jué)比較嚴(yán)重的模型，只要你仔細(xì)檢查，依然是能用的。

重要的是想法，是相信AI的寫(xiě)作能力確實(shí)比人類(lèi)更強(qiáng)，我們要做的是通過(guò)這些工程化的方法，確保AI準(zhǔn)確理解和執(zhí)行我們的想法，來(lái)提高我們的文字工作效率兩到三倍。

AI融入工作流

現(xiàn)在我們來(lái)思考一個(gè)更大的問(wèn)題：如何把AI真正融入到我們的工作中？

AI當(dāng)然不止是一個(gè)寫(xiě)作工具，更重要的是將AI融入到我們的工作流中，用AI加持的工作流來(lái)重塑內(nèi)容生產(chǎn)方式，甚至提升組織的整體能力。

要理解AI融入工作流的重要性，我們需要重思考工作的本質(zhì)。 現(xiàn)代社會(huì)大部分工作都是白領(lǐng)工作，而白領(lǐng)工作的本質(zhì)就是文書(shū)工作，只是這些寫(xiě)作任務(wù)分散在工作流的各個(gè)環(huán)節(jié)中 - 寫(xiě)周報(bào)、寫(xiě)郵件、寫(xiě)報(bào)告、做PPT、寫(xiě)文案等等。

盡管AI可以立即顯著提高文字工作效率，但并不能立即提高我們的整體工作效率。

原因在于，白領(lǐng)工作的寫(xiě)作，不是孤立存在，而是存在與工作流里，高度依賴(lài)上下文信息。 它需要信息輸入——來(lái)自上一個(gè)工作環(huán)節(jié)的成果、來(lái)自同事或老板的指示、來(lái)自各種數(shù)據(jù)資料； 也需要信息輸出——將工作成果匯報(bào)給上級(jí)、傳遞給下屬、或者與客戶(hù)溝通。 我們的文字工作，就像一個(gè)復(fù)雜的API接口，嵌入在整個(gè)工作流程之中，與各種內(nèi)部和外部系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)交換。

那么，如何將AI融入工作流，讓AI的智力流入需要文字工作的各個(gè)環(huán)節(jié)？

核心思路在于拆解與重構(gòu)。

我們需要重新思考我們的工作流，仔細(xì)分析每個(gè)環(huán)節(jié)，判斷哪些環(huán)節(jié)是必須由人親自完成的，例如見(jiàn)客戶(hù)、和老板溝通這種需要建立人際關(guān)系的工作；哪些環(huán)節(jié)是可以被AI替代的，例如信息搜集、初稿撰寫(xiě)、數(shù)據(jù)分析等等。

對(duì)于那些可以被AI替代的環(huán)節(jié)，我們需要盡可能地將其模塊化、API化， 建立起一套標(biāo)準(zhǔn)化的工作流程，方便AI高效地接入和執(zhí)行。

最近一個(gè)月的實(shí)踐，讓我特別理解工作流的重要性。拿我的工作短視頻編導(dǎo)來(lái)說(shuō)，我把一分半以?xún)?nèi)的短平快內(nèi)容完全拆分出來(lái)，交給實(shí)習(xí)生處理。我給了實(shí)習(xí)生一個(gè)非常詳細(xì)的工作流程：用具體哪個(gè)版本的大模型，什么prompt來(lái)寫(xiě)腳本，如何確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確，具體的剪輯工具是什么，詳細(xì)到需要在工作群里@誰(shuí)來(lái)制作視頻封面。

好處非常明顯，我不再需要做這些相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化的內(nèi)容。我可以把精力放在更有創(chuàng)造性的工作上，比如探索新的內(nèi)容形式，制作三分鐘以上的深度內(nèi)容。

我現(xiàn)在每月在AI工具上的支出不到400塊錢(qián)，但這相當(dāng)于招了幾個(gè)執(zhí)行能力很強(qiáng)、邏輯清晰、文筆比我好的員工。

這種變化會(huì)帶來(lái)什么？我覺(jué)得會(huì)徹底改變公司的組織模式。

現(xiàn)在的公司結(jié)構(gòu)是一個(gè)領(lǐng)導(dǎo)帶著十幾個(gè)下屬組成團(tuán)隊(duì)。但在AI時(shí)代，會(huì)變成一個(gè)人指揮多個(gè)AI Agent。就像現(xiàn)在我雖然只有一個(gè)實(shí)習(xí)生，但實(shí)際上我在指揮DeepClaude、Claude、Gemini這些可以隨時(shí)響應(yīng)、能在一分鐘內(nèi)寫(xiě)出上萬(wàn)字文章的員工。

有個(gè)很形象的比喻：產(chǎn)品經(jīng)理把研發(fā)當(dāng)AI用，老板把產(chǎn)品經(jīng)理當(dāng)Agent用。

我們的工作現(xiàn)狀的確是這樣的。公司組織里，絕大部分工作內(nèi)容就是在理解指令、執(zhí)行指令，處理特定場(chǎng)景的任務(wù)，并不需要真正的原創(chuàng)思考。

我們現(xiàn)在需要做的是，不斷拆解自己的工作，找出必須自己做的工作，然后讓AI來(lái)執(zhí)行絕大部分可以模版化的工作。

當(dāng)我探索出一種新的內(nèi)容形式，完全可以把它模板化、工作流化，然后交給實(shí)習(xí)生或直接交給AI來(lái)執(zhí)行。一年到半年內(nèi)，我可能還需要實(shí)習(xí)生來(lái)執(zhí)行這些工作流，但隨著大模型本身和Agent應(yīng)用的發(fā)展，這些工作完全可以交給AI來(lái)做。

現(xiàn)在已經(jīng)有很多平臺(tái)在提供工作流搭建的功能，比如dify、coze用來(lái)搭建工作流。這些工具讓我們能夠把工作流標(biāo)準(zhǔn)化，讓AI執(zhí)行其中的具體環(huán)節(jié)。

最重要的是，我們要重新思考自己的工作流，把自己的工作流程總結(jié)成可執(zhí)行的指令。每個(gè)工作環(huán)節(jié)都應(yīng)該有對(duì)應(yīng)的Prompt，通過(guò)不斷迭代來(lái)提高效果。

這才是我們?cè)贏I時(shí)代的核心競(jìng)爭(zhēng)力：探索新的工作流的能力，把工作流指令化、模板化的能力。

AI的機(jī)會(huì)是迪士尼

我看到的，AI的機(jī)會(huì)是讓每個(gè)創(chuàng)作者建立自己的迪士尼。

上一輪內(nèi)容行業(yè)的結(jié)構(gòu)性機(jī)會(huì)，在于內(nèi)容分發(fā)側(cè)的創(chuàng)新。張一鳴看到了內(nèi)容分發(fā)的結(jié)構(gòu)性機(jī)會(huì)，用算法取代了傳統(tǒng)的訂閱制和編輯分發(fā)模式。內(nèi)容分發(fā)側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，誕生了字節(jié)跳動(dòng)和抖音。

AI帶來(lái)的結(jié)構(gòu)性機(jī)會(huì)，在于內(nèi)容生產(chǎn)側(cè)的創(chuàng)新。 就像迪士尼，迪士尼最厲害的是什么？是他們能夠批量生產(chǎn)創(chuàng)意性的內(nèi)容。每一部迪士尼電影，基本都能保持在80分以上的水準(zhǔn)。更重要的是，迪士尼能給內(nèi)容附加情緒價(jià)值。直到今天，我想到米老鼠、唐老鴨這些經(jīng)典IP，依然會(huì)感到開(kāi)心。我逛迪士尼樂(lè)園，真心覺(jué)得那里是世界上最快樂(lè)的地方。

現(xiàn)在，AI給了我們一個(gè)「再造迪士尼」的機(jī)會(huì)。因?yàn)锳I可以提供更加標(biāo)準(zhǔn)化的內(nèi)容生產(chǎn)能力，而且會(huì)變得越來(lái)越聰明。我教實(shí)習(xí)生用AI的時(shí)候，突然意識(shí)到一點(diǎn)，AI是絕對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化的，只要輸入相同信息和指令，AI生成的內(nèi)容質(zhì)量就是完全一致的，不存在傳統(tǒng)內(nèi)容行業(yè)，培訓(xùn)新人需要反復(fù)練習(xí)、可能要半年才能符合標(biāo)注的情況。

AI最重要的價(jià)值是，真正讓智力工業(yè)化，讓智力可以批量生產(chǎn)了。我相信一到兩年內(nèi)，所有內(nèi)容機(jī)構(gòu)的內(nèi)容生產(chǎn)效率至少會(huì)提高兩到三倍。這意味著內(nèi)容供給將趨近于無(wú)限。

內(nèi)容供給趨近無(wú)限之后，真正的稀缺資源是什么？是能給內(nèi)容注入情緒的能力，是能讓用戶(hù)產(chǎn)生情感共鳴的能力，是能把AI這種標(biāo)準(zhǔn)化的生產(chǎn)力轉(zhuǎn)化為獨(dú)特價(jià)值的能力。

就像是的標(biāo)題，當(dāng)智力無(wú)限供應(yīng)之后，智力的容器比智力本身更重要。創(chuàng)作者應(yīng)該專(zhuān)注于設(shè)計(jì)內(nèi)容的容器，就像農(nóng)夫山泉的瓶子一樣，讓標(biāo)準(zhǔn)化的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容裝在合適的容器里。

內(nèi)容創(chuàng)作者的核心競(jìng)爭(zhēng)力是選題、情緒和獨(dú)家案例。內(nèi)容機(jī)構(gòu)的核心競(jìng)爭(zhēng)力，則是設(shè)計(jì)出高效的工作流和高級(jí)的內(nèi)容容器。

就像迪士尼不僅僅是一家電影公司，而是一個(gè)完整的內(nèi)容生態(tài)系統(tǒng)。在AI時(shí)代，內(nèi)容創(chuàng)作者應(yīng)該做的事情，是用新技術(shù)建立自己的迪士尼。

《AI寫(xiě)作指南2.0》的核心觀點(diǎn)，可以概括為一句話(huà)：信息的輸入比輸出更重要。因?yàn)楫?dāng)內(nèi)容生產(chǎn)的中間環(huán)節(jié)標(biāo)準(zhǔn)化之后，輸入完全決定了輸出。

如何建立起高效的食品加工廠(chǎng)，如何找到好的食材，以及如何為生產(chǎn)出來(lái)的食材裝進(jìn)合適的容器，則是我們這一代內(nèi)容創(chuàng)作者的核心問(wèn)題。