别用 AI 的语气写博客

我先承认一件事：这个博客里有几篇文章，是我先让模型写一版，然后自己改的。改到最后基本只剩标题和骨架。

删掉的部分里，有一大半是同一个毛病：它写得太"对"了。

那种"对"长什么样

给你看一段真实的输出，我把它抄下来了：

在当今快速发展的前端领域，性能优化已成为开发者不可忽视的重要课题。本文将从三个方面深入探讨如何系统性地提升页面加载速度，帮助你打造更优质的用户体验。

这段话没有语法错误，没有事实错误，逻辑通顺，态度端正。但它什么也没说。

"快速发展的领域"——哪个领域不快速发展。
"不可忽视的重要课题"——重要在哪儿。
"系统性地提升"——系统性是什么意思。

每句话都对，但每句话都可以删掉而不损失任何信息。这就是判断的第一条标准：

把一句话删掉，如果文章没有任何损失，那它本来就不该存在。

几个高频特征

我改稿的时候会专门搜这几个词，见到就删或者重写：

"不仅……而且……" 一次没用过还好，一篇文章里出现三次以上，基本可以确定不是人写的。

"值得注意的是" 真正值得注意的事，你不需要提醒别人注意。你会直接说事。

"总的来说"／"总而言之" 这两个词出现在结尾，通常意味着前面没想清楚要说什么，只好再概括一遍。

"赋能""抓手""闭环""生态" 这些词的特点是：说出口的时候很有力量，落不到任何具体动作上。

三句话排比。 AI 极爱排比，尤其是三段式的"是……是……更是……"。人写东西不会这么工整，人会写着写着突然想起来别的事。

更隐蔽的问题是结构

词汇好改，结构难改。

模型默认会给你的东西是：总—分—总，每段三到四句，每段第一句是主题句。整篇像一个货架，每层摆三类商品，间距完全一致。

人写不出这么整齐的东西。人写东西是有轻重缓急的：有的段落一句话就完了，有的段落三百字还没说完，因为写到那儿突然有话想说。

我现在写完一篇会做一件事：数每段的字数。 如果一段段数下来长度都差不多，那这篇大概率是"搭"出来的，不是"写"出来的。

那些"不完美"才是真的

我删自己稿子的时候，最舍不得删的从来不是金句，是这几类东西：

具体的数字。 不是"响应时间显著降低"，是"从 70 秒变成 1.1 秒"。不是"用户反馈良好"，是"三次里有两次是 502"。

具体的时间地点。 "那天下午四点十分，光会从对面楼的缝隙里斜进来一条"——这种句子模型写不出来，因为它不知道该写四点十分还是四点半。而那个时间点，恰好是我记得的。

承认不知道。 我前几天写了段代理和跨境的解释，写完发现我自己也没完全搞懂 TLS 握手那部分。我就留了一句"这块我还没想明白"。模型不会这么写，它会给一个听起来很完整的解释。

跑了题的段落。 上面那篇写城中村的，中间我插了一段停电时整条巷子坐在楼下打牌的事。那段跟"雨"关系不大，我犹豫过要不要删。留着，因为那才是三年里真正发生过的事。

一个可操作的检验

我现在写完之后会问自己三个问题：

1. 这段话里有没有一个数字？没有的话，是不是可以加一个？
2. 这段话换个陌生人写，会不会一模一样？会的话，我写它干嘛。
3. 最后一段是不是在总结？如果是，删掉重写。结尾不要收口，留个毛边。

第三条是最难的。写东西的人都想给一个漂亮的收尾，让读者觉得"嗯，说完了"。但真实的体验很少收口——它更像你在一个话题上说了些话，然后停下来，因为该走了。

最后

我不反对用 AI 写东西。改代码、整理笔记、翻译，它比我快太多。

但博客这个东西，说到底是在证明"这里有个活人在想事"。如果语气都是同一个模具出来的，那读者为什么不去问模型本人？

删掉那些"对"的话，留下那些"具体"的话。这件事模型替不了你——因为它没有真的在四点十分等过那一条光。