Hello啊朋友们，我是Simonlin，用通俗易懂的语言，手把手带你玩转AI，提高10倍效率！
我用AI写文章这件事，走了不少弯路。
一开始我觉得AI写作特别牛。给它一个标题，30秒出一篇，排版整齐，逻辑通顺，还能选风格。我当时想，这以后公众号不就能日更了？
结果发了第一篇，阅读量惨淡。第二篇，更惨。第三篇，我自己都不想看。
问题出在哪？
我后来才明白——
纯AI写的文章，读者一眼就能看出来。不是内容不对，是"味"不对。那种过于工整的句式，那种挑不出毛病但也没有惊喜的逻辑，那种"综上所述"的结尾。
读者感觉不到对面坐着一个真实的人。
在这种情况下写出来的，不叫“文章”，叫“AI泔水”。
我那时候陷入了一个误区：以为AI写作，是它替我写，我可以当甩手掌柜...
我错了，其实是"协作"。
而这个协作的根基，就是我的知识库。
一、我的知识库里有什么
在讲写作方法之前，先给你看看我的知识库。
我的Obsidian里有个专门放公众号素材的文件夹，叫02-Areas/AI工具助手/。里面有几个关键文件：
公众号写作流程.md——我总结的完整写作步骤：定主题→列提纲→写初稿→自己改→配图→提交草稿箱。每一步都有具体标准，比如开头固定格式、口语化叙述、无emoji、核对产品名称真实性。
公众号文库——我写过的好文章都存在这里，目前已经有10篇。每篇都是最终发布的版本，写新文章时可以参考以前的结构和语气。
公众号系列大纲.md——整个系列10篇选题的规划，每篇的核心场景和角度都提前想好。这样写的时候不会偏离主线。
task-log.md——每次写作的教训记录。比如某次查skills时只看本地目录没远程验证，结果写错了功能描述。下次遇到类似情况，翻这条记录提醒自己。
这些素材不是一次性整理的，是写了一篇又一篇之后，慢慢攒下来的。
比如 公众号文库 里有一篇《日报全开源！AI小白30分钟做出的爆款产品心法》，复盘了我从零到一做微信群聊日报的全过程。
下次我再想写"实操复盘"类文章的时候，会先看这篇的结构：
找痛点→设框架→迭代→找工具→写指令→收反馈。
这就是知识库的价值——
它不是我存放内容的仓库，是无数次写作经验的整合。
二、我试过的三种AI写作方式
有了知识库之后，我试了三种和AI协作的方式。
第一种，完全代写。
我："写一篇关于Obsidian的文章。"
AI：唰，1500字，结构完整，小标题清晰。
看起来很好，但读起来像说明书。没有我的语气，没有我的经历，没有那些只有我知道的细节。
比如我没法告诉AI，我在尝试装Obsidian的时候，踩了很多坑。
这种文章，发出去没人记得住....
因为任何人都能生成，凭什么要看你的？
第二种，我口述，AI整理。
我开着语音输入，想到哪说到哪，AI帮我整理成文章。
这种方式好一些，至少内容是我的。但问题也很明显——
我说话太散，AI整理完之后，逻辑是顺了，但那种"随口一说"的感觉没了。
就像杨修口中的“食之无味，弃之可惜”。
第三种，分段协作 + 知识库调用。
这是我现在的做法，也是我的知识库真正发挥作用的时候。
写之前，我先翻知识库：
这个选题在系列大纲里排第几？以前有没有类似主题？写作流程里这一步要注意什么？
然后我把文章拆成几个部分：
- 开头：我自己写，用真实经历引入（从知识库调以前的踩坑记录）
- 中段：AI帮我扩写，我改语气（对照公众号文库里的文章，确保还是我的风格）
- 案例：我自己提供，AI帮我润色（从知识库调真实案例，不编造）
- 结尾：我自己写，带情绪高点
比如写《如何从零搭建Obsidian知识库》第一篇文章的开头，是我自己的经历：
糟糕的知识管理，在没用Obsidian之前简直是一塌糊涂。
这个AI写不出来，因为它不是我的经历，但这类经历我早就记在知识库里了。
中间讲Karpathy框架的部分，我让AI帮我整理，因为它比我更清楚每个文件夹的命名规范。
我再改一遍，把那些太正式的词换成口语——
对照已发布存档里的文章，确保这是我自己的写作风格。
三、人机协作的关键
我总结了一个简单的原则：
人负责"味"，AI负责"量"。
什么是"味"？
你的真实经历（存在知识库里）。你的说话语气（对照你写过的文章）。你的独特观点（从大纲里确认）。你的情绪节奏。
什么是"量"？
资料搜集。结构整理。语法检查。格式排版。
AI在"量"的方面是无敌的。让它查10个工具的资料，5分钟搞定。让它把一段混乱的口述整理成结构清晰的段落，30秒搞定。
但"味"只能靠人。
AI可以模仿语气，但它模仿的是"平均语气"，不是"你的语气"。
它不知道你在说"绝了"的时候，其实是想表达一种"又好笑又无奈"的感觉。
而你的"味"，就存在知识库里。
那些你分类创建好的文件夹里，放着的，是你的写作经验。
AI可以帮你放大，但它不能替你创造。
四、一个具体的协作流程
我现在写一篇文章，大概是这样的流程：
第一步，翻知识库，确认选题。
先看“选题大纲.md”，确认这篇在系列里的位置和核心角度。再看“公众号文库”，看看以前有没有类似主题，避免重复。
第二步，我自己写大纲。
不是让AI生成大纲，是我自己写。
因为我知道我想讲什么，我知道哪个部分该重，哪个部分该轻。
AI生成的大纲往往太"标准"，缺乏个人偏好。
第三步，按写作流程写初稿。
照着“公众号写作流程.md”的步骤来：固定开头→口语化叙述→短句独立成段→自己改→配图。
第四步，AI帮我扩写每个部分。
我给AI一个段落的核心意思，让它扩写成一段完整的文字。
比如我说："这里要讲x-scan的原理，就是定时扫描X，过滤关键词，存到知识库。"
AI会帮我写成一段通顺的说明。
第五步，我改语气。
AI写的太正式，我把它改成口语。"此外"改成"还有"，"然而"改成"但是"，"综上所述"改成"说白了"。
对照“公众号文库”里的文章，确保改完还是我的风格。
第六步，我加个人细节。
在关键地方插入我的真实经历。比如"跑x-scan的时候Chrome没连上，报错报了一屏幕"。
这类踩坑经历我早就记在“task-log.md”里了。
第七步，AI帮我检查。
最后让AI检查一遍：有没有错别字，产品名称是否真实存在，链接能不能打开，格式对不对。这个它很擅长。
第八步，存档。
文章发完之后，我把终稿存进 公众号文库 ，把写作过程中的教训写进“task-log.md”。
下次写类似文章的时候，这套流程可以直接复用。
整个过程，AI大概帮我省了60%的时间，但剩下的40%，必须由我来做。
因为那40%是灵魂，而它被放在知识库里。
05 我踩过的三个坑
坑一：过度依赖AI，丢了个人风格。
有段时间我连续发了好几篇AI代写的文章，结果老读者留言说"感觉最近的文章不像你写的"。
我一开始还不服，后来回头看，确实不像。那种"Simonlin味"没了。
原因是我没翻知识库，直接让AI自由发挥。
AI写的是"平均水平的好文章"，不是"Simonlin的文章"。
坑二：让AI编故事。
有一次我让AI"加一个个人经历的例子"，它编了一个故事。听起来很真实，但根本没发生过。
我差点就发了，后来想起来检查一遍，才发现是编的。
从那以后，我定了一条规矩：个人经历必须从知识库里调，AI只能整理，不能创作。
坑三：追求效率，忽略了质量。
AI写作很快，30分钟一篇。但我发现，快不等于好。
有时候我花3小时写一篇，阅读量是30分钟写的10倍。
因为那3小时里，我在反复调整语气，在找最合适的例子，在琢磨哪个词能让读者笑一下。
这些时间，AI替不了。因为AI不知道我知识库里哪条记录最适合用在这里。
06 给想用AI写作公众号的朋友三个建议
第一，建一个写作素材库。
不用复杂，几个文件就够：写作流程、写过的文章存档、选题大纲、教训记录。
写之前先翻一遍，写完之后存档。
慢慢你会发现，这个库比任何AI提示词都管用。
第二，先自己写，再用AI优化。
不要反过来。先让AI写，你再改，很容易改成"AI味"。
先自己写，哪怕很粗糙，至少有你的"味"，AI只是帮你把这个味放大。
第三，把AI当助手，不要当替身。
AI不会替你建立个人品牌。
读者关注你，是因为你，不是因为AI。
AI帮你省时间，但省下来的时间，要用来想更好的选题、找更独特的角度、积累更真实的经历。
说白了，AI写作这件事，最危险的不是写得不好，是写得"太AI"。
这背后，其实隐藏的是对读者的不尊重，也是对自己内容的不尊重。
读者要的不是完美，是真实。
而真实，就在你的知识库里。
感谢你看到这里。
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我建了一个AI交流群，群里都是爱好AI的朋友，这个群有AI，也有爱。
我是Simonlin，下次见。