我做了一個寫作 App，但它不會替你寫文章

我最近終於把自己做的一個寫作 App 分享出來。

過去幾個月，我基本上每天都在用它寫東西，裡面的 database 已經累積了超過 200 篇內容。

但我做這個 App 最想解決的問題，從來都不是：

怎樣輸入一句 Prompt，然後立即叫 AI 幫你寫完一篇文章。

剛好相反。

我真正想做的，是讓我們可以從自己的腦袋裡找出經驗、故事和想法，再把它們放進寫作裡。

因為我愈使用 AI，愈覺得這才是 AI 時代寫作真正重要的地方。

AI 很會回答問題，但這也是問題

你問 AI 一個問題，它可以立即給你答案，而且答案很完整。

但這些答案只是概括性答案。如果你只是需要知道某件事，這當然沒有問題。但如果你的目標是寫內容、建立個人品牌，甚至希望別人看完你的內容後記得你，單靠這些答案並不足夠。

因為同一條問題，其他人也可以問。

其他人也可以得到差不多的答案。

所以真正能夠形成記憶點的，往往不是 AI 知道什麼，而是：

你經歷過什麼。

這也是為什麼我設計整個寫作流程時，重點並不是讓 AI 一句話生成文章，而是逐步引導你把自己的內容寫出來——這跟我之前寫AI 殺不死真正的創作者，只會淘汰這 3 類偷懶的人得出的結論是同一件事：AI 淘汰的從來不是「用 AI 寫作」的人，而是不肯把自己的經驗放進內容裡的人。

我寫作流程最重要的部分：深入訪談

在我的寫作流程裡，有一個我很重視的部分：深入訪談。

動筆前可以先做 Research找題目，也可以研究別人的內容，再讓 AI 建議文章結構。

但做完這些事情之後，我不會立即叫 AI 寫文章。

我會先問：

• 這篇文章到底想說什麼？
• 寫給誰看？
• 讀者看完之後應該得到什麼？
• 為什麼這件事情值得由你來說？

然後 AI 再根據前面整理好的方向，開始問你問題。

這很重要。因為到了這個階段，AI 其實寫不到答案了。

它可以問你問題，但答案要由你提供。

原因很簡單：

AI 沒有體驗過你的事情。

你遇過什麼問題、當時怎樣做、為什麼這樣決定、做完之後發生什麼改變，這些都不是 AI 可以憑空替你補上的。

所以真正花時間的，其實也是這一部分。

你要自己回答。

有時候你不知道怎樣回答，就換一個問法。

有時候第一個答案太空泛，就繼續追問。

我反而覺得，這才是 AI 寫作最應該花時間的地方。

不是花時間 Prompt AI：「幫我寫得更吸引。」

而是把自己真正知道的東西挖出來。

AI 應該挑戰你而不是只服從你

我在流程裡還加了一個做法：

讓 AI 挑戰我。

例如我們寫文章時，很容易說：

「我要改善這篇文章。」

但什麼叫改善？

這句話本身其實沒有意思。

AI 分析後會問你：「你所說的改善，具體是什麼？」

可能你的真正意思是：

「我希望讀者看完之後，可以在五分鐘內立即採取行動。」

這就具體得多。

同樣，如果我說某個 workflow 幫我節省時間，AI 可以繼續問：

「到底節省多少？」

我說節省 30 分鐘，那文章裡就應該寫 30 分鐘，而不是寫一句空泛的「大幅提升效率」。

這也是我認為 AI 很適合做的事情。不是代替我思考，而是迫我把自己的想法說得更具體——如果你想直接把這種「批判者視角」搬進自己的 Prompt，我之前拆解過具體做法：寫 AI 提示詞時加入「批判者視角」，讓 AI 自行找出邏輯漏洞與盲點。

很多內容不夠吸引，不一定是因為文字寫得不好。

而是因為我們自己都還沒有想清楚到底在說什麼。

資料蒐集仍然重要

我有時候會說，不要一開始就叫 AI Research 一大堆東西。

有人會理解成：是不是不用 Research？

不是。

Research 當然要做。

例如我看到別人的影片、文章或 AI workflow，我一樣會研究，也會拿來做靈感。但我不會直接把別人的內容交給 AI，然後叫它改寫成我的文章。因為這樣即使文字不同，內容核心仍然不是你的。

我的做法通常是先看。

然後問：

1. 這件事情放進我自己的 workflow 裡成立嗎？
2. 我自己有沒有實際用過？
3. 我的經驗跟他有什麼不同？
4. 有沒有什麼地方我不同意？

然後才重新決定這篇文章真正想說的東西。

所以 Research 的目的不是幫你找一篇文章來改寫。

而是讓你有更多材料，做出自己的判斷。所以你可以看到，我上面展示的部分，Writer Pro 裡面有加入 YouTube 熱門主題的資訊。但我抓取資料後，一樣會跑完整個流程來幫我寫內容，而不是就這樣直接拿出來重複使用就算了。

最後讓 AI 負責組裝

到了後面，我才會讓 AI 生成初稿。

它會根據前面的題目、主線、訪談、例子、反例和我的回答，把所有材料重新組裝成文章。

這時候有一件很有趣的事。

最後看到的文字，可能很多都是 AI 寫出來的。但文章裡的概念和重點，都是我前面一步一步建構出來的。

我覺得這兩件事有很大的分別。

一種做法是：

我什麼都沒有提供，AI 替我想、替我判斷、替我寫。

另一種做法是：

經驗是我的，判斷是我的，例子是我的，AI 幫我把它整理成更容易閱讀的形式。

我想做的是第二種。

我還建立了一個「品牌大腦」

除了單篇文章的訪談之外，我還做了一個叫「品牌大腦」的功能。

品牌大腦把我過去寫過的內容、我的聲音、我習慣怎樣表達、我寫什麼題目，以及一些寫作框架整理起來。因為 AI 不應該每次寫文章，都把你當成一個全新的陌生人。它應該知道你之前說過什麼。

知道你平時怎樣表達。

知道哪些觀點跟你的方向一致。

我甚至會讓 AI 自己檢查裡面的矛盾。

例如設定裡說我喜歡短句，但實際提供的文章卻有很多中長句，那就要重新調整。

這樣做的目的不是讓 AI 更像我。

而是減少它每一次重新猜我是誰。

AI 寫作最好的結果，不應該是「看起來像你」

我以前會比較容易把 AI 寫作理解成：

• 怎樣 Prompt 得更好？
• 怎樣讓它寫得更像自己？
• 怎樣生成得更快？

但現在我更在意另一件事：

寫出來的東西，到底是不是源自你？

因為「像你的語氣」和「是你的內容」，其實是兩件完全不同的事情。

AI 可以很容易模仿一個人的句子長短、用字和語氣。

但如果觀點不是你的、經驗不是你的、判斷不是你的，只是語氣很像你，我不會覺得那真正是你的文章。我自己就曾經在「像我」但「不是我」的內容上跌過一次跟頭——我曾以為有了 AI 就可以每日更新寫內容，結果我親手把觸及率「寫」死了——那次的教訓，直接影響了我後來設計這個寫作流程的方式。

反過來，即使最後有不少文字是 AI 幫你整理，只要背後的經驗、選擇、例子和判斷都來自你，我反而覺得這更接近 AI 時代應該有的寫作方式。

所以我做這個 AI 寫作 App，最想做到的不是讓你少寫一點。

而是讓 AI 處理那些它比你做得好的部分：

整理、結構、追問、挑戰、組裝。

然後把真正不能外判的東西留給自己：

你的經驗，以及你對這些經驗作出的判斷。

AI 不應該替你寫文章。

它應該幫你把本來就在你腦裡的文章寫出來。

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