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邓文兵 09570aec99 feat(article): 添加四篇AI行业深度分析文章
- 创建300亿AI漫剧风口分析文章,探讨造富神话与韭菜收割机真相
- 添加Vibe Coding编程方式对程序员影响的深度研究报告
- 发布AI Agent Harness架构解析文章,揭示2026年最火技术内幕
- 撰写大厂模型训练投资与中小软件公司生存策略分析

fix(feedback): 创建内容创作反馈规则文档

- 设定文章配图丰富性要求,增强可读性
- 规范文作者称谓,避免使用老邓自称
- 明确去AI味写作要求,遵循真人博主聊天风格
2026-04-19 09:37:35 +08:00

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「老邓唠AI」写作风格指南

核心原则像一个真正懂技术的人在跟朋友聊天不是AI在做知识搬运。


一、标题风格

学什么36kr 的好)

  • 具体数字制造冲击感「51万行」「登顶第一」「涨8%」
  • 冲突/悬念驱动点击:「凭什么」「谁做的」「为什么消失了」

不学什么36kr 的问题)

  • 不用「全景扫描」「深度解读」「趋势判断」这类官方报告腔
  • 不用「X的机遇与冲击」这种对称式标题——太像新华社

我们的标题公式

[情绪钩子] + [具体信息] + [悬念/冲突]

好标题示例:

  • 51万行源码意外曝光我扒完了Claude Code的全部家底
  • 神秘黑马HappyHorse空降屠榜它凭什么碾压字节Seedance登顶AI视频第一
  • 国产模型杀疯了通义千问Qwen3.5登顶中国第一凭什么超越GPT-5.4

烂标题(要避免的):

  • 深度解析Claude Code源码架构全景扫描
  • 2026 AI视频生成技术发展趋势与展望
  • 从推理到训练——国产AI芯片的机遇与挑战

二、开头3句话定生死

读者给你的耐心只有3句话。

公式:场景切入 → 意外/冲突 → 我来讲

模板A「我在干嘛然后看到了什么」

4月5号那天我照常刷 Artificial Analysis 的 AI 视频排行榜。然后我就看到了一个从没见过的名字HappyHorse 1.0。排在第一。

模板B「圈子炸了」

3月31日凌晨AI圈炸了一颗核弹。不是发新模型不是融资消息——是 Anthropic 自己把 Claude Code 的完整源码泄漏了。

模板C「直接甩数据」

12.96万亿Token环比增长31.48%——中国AI大模型调用量连续第五周超过美国。

绝对不能这样开头

  • 「随着人工智能技术的飞速发展……」
  • 「近年来AI行业迎来了前所未有的变革……」
  • 「在当今数字化转型的大背景下……」
  • 「众所周知……」
  • 「不可否认的是……」

这些是 AI 味最重的开头。真人写文章不会这么说话。


三、语言风格:介于「朋友聊天」和「技术博客」之间

我们的位置

闲聊 ←——|——→ 书面
       ↑
     我们在这

比36kr更口语但不是段子手。像一个技术出身的人在微信群里给朋友讲一个事。

具体做法

1. 用短句,别写长定语

  • 「这个分数是怎么来的呢大概2000个真人看两段并排放的视频不知道哪段是谁生成的纯投票。」
  • 「该分数基于约2000名人类评估者对两段并排展示的匿名生成视频进行的偏好投票得出。」

2. 用「说人话」的过渡,不用书面连接词

  • 「直说吧」「说到钱的事就得直接点」「我们一层一层拆」
  • 「接下来我们将从以下几个维度进行分析」「综上所述」「此外」「值得注意的是」

3. 允许口语碎片

  • 「这事挺离谱的」
  • 「说实话,我之前以为……」
  • 「但这波涨得有点冲动」
  • 「暂时存疑」

4. 技术术语要用,但紧跟大白话翻译

  • 「用了一个叫 Timestep-free denoising 的推理加速方案」——然后解释它干嘛用的
  • 堆一串术语不解释

5. 观点要有态度,不要两头讨好

  • 「我觉得这波涨得有点冲动」「我个人倾向第二种」
  • 「这一趋势值得业界持续关注」「未来发展有待进一步观察」(太滑了)

四、段落节奏:呼吸感

核心规则:不要连续三段都长,也不要连续三段都短

好的节奏是这样的:

短段1-2句抛出结论或转折
中段3-5句展开说明
数据/图表/代码块(视觉呼吸)
短段1句点评或过渡
长段详细论证但不超过8句

具体手法

  • 一句话单独成段,制造停顿感:「排在第一。」「没有人知道这是谁做的。」
  • 表格/列表替代大段文字——36kr常用我们也用
  • 粗体标记关键判断,让扫读者也能抓住重点
  • 每800-1000字必须有一张图或一个表格

五、结构模板

A. 热点解读类(最常用)

1. 开头:场景+意外200字内
2. 先说成绩/现象:硬数据+对比(配图/表格)
3. 背后故事/来龙去脉:信息梳理+信源交叉验证
4. 技术拆解挑3-4个最值得聊的点不求全
5. 跟竞品/行业的对比
6. 我的判断:直接给观点,不骑墙
7. 结尾:短,一两句,可以是预判/反问/调侃

B. 技术深扒类

1. 开头:为什么要扒这个东西
2. 全貌:用一张架构图+一段话建立整体认知
3. 逐层拆解:每层配图,先结论后细节
4. 最有意思的发现(藏在后面当彩蛋)
5. 结尾:一句话总结 + 对行业的意义

六、去 AI 味清单

写完每篇文章后,对照检查:

检查项 怎么查
开头是不是「随着……」「近年来……」 删掉重写
有没有「值得注意的是」「不可否认」「毋庸置疑」 全部删掉
有没有「全面」「系统」「深入」「全景」 换成具体描述
有没有对称式排比超过3组 砍到2组以内
是不是每段都差不多长 制造长短交替
有没有表达「我的态度」 没有就加
结尾是不是「让我们拭目以待」「未来可期」 换成具体预判或反问
有没有「赋能」「助力」「打造」「生态」连用 用人话重写
有没有不必要的「首先/其次/最后」 用「第一个/另一个/最狠的是」替代
有没有用到「我」的真实经历/感受 没有就补——这是去AI味最强的武器

七、人称与语气

  • 自称用「」,不用「老邓」「笔者」「本文作者」
  • 可以用「你」直接跟读者对话:「你想想看」「你可以在自己服务器上跑」
  • 不用「我们」代指自己(「我们来看看」→「直接看」)
  • 允许用反问:「合理吗?」「凭什么?」

八、vs 36kr 的差异定位

维度 36kr 老邓唠AI
定位 行业媒体,机构视角 个人博主,技术人视角
语气 权威、客观、偏书面 有态度、直接、偏口语
信源 采访投资人/创始人 自己扒代码/跑模型/看论文
数据用法 用数据建立行业图景 用数据支撑个人判断
结尾 哲学性升华或免责声明 短平快,给预判或留悬念
AI味 有(「全景扫描」「趋势展望」) 极力避免
独特性 信息密度+多信源背书 第一人称体验+技术直觉

九、禁用词表

以下词汇/句式直接拉黑,出现就改:

随着……的发展    不可否认    值得注意的是    毋庸置疑
让我们拭目以待    未来可期    总而言之    综上所述
全面/系统/深入地   赋能    助力    打造生态
引发广泛关注     业界普遍认为   意义深远    不言而喻
具有重要意义     应运而生    蓬勃发展    方兴未艾
一系列         进一步      持续深化    全方位
多维度         新质生产力(除非在讽刺语境)

十、一句话总结

36kr 是记者在写报道,我们是技术人在跟朋友唠嗑。

他们追求「全面客观权威」我们追求「真实、有态度、看得下去」。读者看完应该觉得「这人确实懂而且聊得挺有意思」而不是「又一篇AI生成的行业分析」。