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一個大一男生找到我,期末結課作業,他用豆包生成初稿,老師課堂上直接說:“這篇文章讀起來像教材,不像學生寫的。”
他的原稿邏輯沒問題,案例也找得認真,就是語氣太端,通篇“此案例體現了、本文認為、綜上所述”,讀起來像社工教材的縮寫版,半點大學生的真實感受都看不到。
這是豆包寫作指令里最常見的問題:沒有人設,寫出來就是“專家口吻”,和作業要求的“學生視角”完全背道而馳。
問題不在AI,在于他沒有給AI裝上“人格”。
一篇大學生結課作業,老師真正想看的不是“這個學生會不會背書”,而是“這個學生學完了有沒有自己的理解,有沒有被觸動過”。這兩件事,靠通用寫作指令根本輸出不了。
我給他重寫指令的核心邏輯,就是在豆包生成內容之前,先把“人”立起來。
第一步:精準定義人設的五個維度
我在指令里設定了人設的具體信息,五個維度缺一不可。只寫“大學生風格”是沒用的,豆包會默認一個模糊的“青年學生”,語氣還是會漂移。必須具體到年齡、性別、專業、年級、性格等,AI才能收窄輸出邊界。
第二步:把“結構”和“功能”分開下指令
他原來只給了寫作類型,沒有區分每一個模塊的功能。我在指令里明確規定:
每個案例分析必須拆成兩塊,一塊是案例復盤,另一塊是“我的專業思考”,這里必須出現個人感受、課堂聯結和真實困惑。
兩塊的語氣要不一樣。復盤部分可以稍微正式,“思考”部分必須口語化、有溫度,允許出現“說實話、我以前覺得這話挺虛的、這一招太高明了......”這類表達。
第三步:設定禁區,防止AI“滑回”專家模式
這是很多人做指令時忽略的一步。光說“寫學生風格”不夠,還要告訴豆包不能出現什么:禁用“綜上所述、由此可見、本文認為”,禁止用被動句堆砌,禁止連續出現超過三個并列結構。
加了這組負向約束之后,AI生成的內容會明顯“松”下來。
改之前——開頭是這樣的:
社會工作作為一門專業助人學科,其核心價值在于通過系統化的專業介入,整合社會資源,修復個體與環境之間的失調關系,實現案主的增能與自助……
讀了兩行你就想關掉。這不是大一學生,這是一本教材。
改之后——開頭變成了這樣:
上完這門課,我最大的感受就一句:社會工作根本不是簡單的“做好事或獻愛心”,而是一門用專業技術去修復人際關系、重組社會資源、解決系統性“Bug”的硬核實用科學。
一句話,結論先行,帶著點個人態度,讀起來就是個真實的大學生在說話。
案例分析段落的對比也很典型:
改前:
社工運用哀傷輔導技術,協助案主完成哀傷任務,重建意義感,并通過鏈接社區資源,擴大其社會支持網絡……
改后:
社工沒讓她干坐著,而是鼓勵她去女兒新開的服裝店幫忙,還拉她去社區參加老年活動。讓劉姨去服裝店幫忙,這一招太高明了。如果只是讓她“堅強”起來,那是空洞的口號;但是讓她“去幫忙”,這就賦予了她責任感和價值感。
后者出現了“這一招太高明了”——這是一個學了社工理論之后被案例細節打動的大學生會說的話,前者是一個教材作者會寫的話。這中間的差距,就是人設指令的價值。
我累計做了200+指令定制案例了,見過客戶最多的問題就是:用了AI,反而把自己寫沒了。
通用寫作指令適合生產標準內容,但遇到需要“你這個人”的場景,比如結課作業、個人陳述、自我介紹,或者是人設類的文章、短視頻口播文案,就必須先把人設錨定清楚,再讓AI來執行。
如果你也在用豆包或者其他工具寫作,發現寫出來的東西總是“對,但沒有我自己”,可以重新檢查一下你的指令里有沒有把自己的身份、語氣、禁區說清楚。這一步做好,很多問題自然就解了。
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