本章提供 AI 辅助写作的完整 workflow。配套制度见章程（bylaw/write/index.md），概念讲解见教程（tutorial/write/index.md）。
意图¶
为什么做¶
章节写作是一个高频、低容错的工作。创始人需持续向团队输出经验，但每次从零写起效率太低。AI 辅助写作的价值在于以 60 分的水平快速产出底稿，让创始人能大量输出经验给团队作为迭代基础。目标不是一稿定稿，而是快速拉出可用的骨架。
典型场景¶
| 场景 | 说明 | AI 适合度 |
|---|---|---|
| 内部文档（手册/教程/章程初稿） | 团队共享经验，内容本身不需要对外包装 | 适合，人类通过规范纠偏 |
| 外部沟通（客户邮件/公开文章） | 需要完整的上下文传递和外部视角 | 不适合，需人类主导 |
参与者¶
| 角色 | 职责 | 参与节点 |
|---|---|---|
| 作者 | 提供素材、明确选题、审核并修正初稿 | 全流程 |
| AI | 加工素材为段落、按结构产出初稿 | 撰写步骤 |
| 读者评审 | 模拟目标受众检验表意清晰度、目标达成度 | 验收步骤 |
流程¶
第一步：提供素材¶
把创始人公众号等来源的文章作为素材提供给 AI。
操作要点：
一次不要给太多，5-10 段即可
标注哪些是核心素材、哪些是参考素材
AI 模式：不开启深度思考
第二步：明确选题¶
告诉 AI 要写什么方向的工作手册。
操作要点：
具体到"量潮数据的产品研发方法"，不要只写"数据"
如果自己也没想清楚，先写几个关键词让 AI 帮你理方向
AI 模式：打开深度思考
第三步：撰写初稿¶
加工提纲为正式文章。
操作要点：
要求 AI 减少要点列举，以叙述性写作为主
如果初稿结构不对，重新调整提纲再写，不在初稿上逐句修改
AI 模式：关闭深度思考
第四步：叙事逻辑校验¶
AI 辅助写作的核心难点不在"写"本身，而在 AI 是否能理解你要表达的逻辑。校验方法：
先说结论再说原因。AI 在处理叙事时偏好先看到目标再看到推理。手册里的每个模板都按这个顺序——"核心策略"在前，"模板"在后，"检查清单"最后。如果 AI 的产出颠倒了顺序，把结论放到前面再让 AI 重排。
把隐性判断显式化。人类习以为常的"你懂的"对 AI 不成立。检查清单就在做这件事——把"这个写得太啰嗦了"变成"删掉’不好意思’‘可能’'建议您’这类稀释语气的词"。如果你发现 AI 产出的内容里有"暧昧地带"——你感觉不对但说不清哪里不对——说明需要把这条隐性判断写出来。
给正反案例。AI 从对比中学习比从定义中学习快得多。如果某个标准有典型案例，不要只写规则，把案例也放进去。好的反例比正例更能说明问题。
第五步：规范约束¶
在 AI 主导写作的场景下，输出质量取决于人类通过规范进行纠正的能力。规范的核心不是"写好"，而是定清楚什么能做、什么不能做、什么必须写进去。
章程（约束性条款）+ 手册（操作模板）+ 教程（概念讲解）这三层结构，本质上就是让 AI 理解人类叙事方式的工程手段：
| 层 | 作用 | 示例 |
|---|---|---|
| 章程 | 划定边界，告诉 AI 什么不能碰 | “不得包含未展开的内部术语缩写” |
| 手册 | 给模板，告诉 AI 按什么结构组织 | 外部沟通模板（背景→核心事项→期望行动→附件） |
| 教程 | 讲道理，告诉 AI 为什么这么组织 | "零理解负担"原则的来源和判断 |
叙事逻辑 = 把想法整理成 AI 能理解的结构化框架。 这不是教 AI 写作技巧，而是教 AI 理解人类的表达习惯。写完初稿后，对照这三层看 AI 是否在边界内、是否按结构走、是否理解了为什么。
验收¶
自我验收清单¶
每个步骤完成后，对照以下清单：
素材准备好了？ 核心素材和参考素材已分开标注
选题明确了？ 具体到能说清"这是什么方向的手册"
初稿是可迭代的骨架？ 不是追求完美，而是结构基本对了
叙事逻辑通了？ 结论在前、隐性判断已显式化、正反案例有体现
规范约束到位了？ 章程边界没破、手册结构用了、教程道理理解了
读者评审过了？ 找个不熟悉该领域的人看一遍，说得出"你要表达什么"