廣東
做升學教育賽道，幫學生定制AI輔助寫作的指令，這類需求我接了不少。
這一類的需求總結一下，就是：寫出來的東西要有理論支撐，有真實視角，有作者自己的判斷，但不能是AI味道濃重的那種通篇套話。
我總結兩個指令定制的核心思路：
1、研究視角必須有"入場動機"，不能憑空分析
AI寫學術報告，天然缺一樣東西：動機。它不知道"這個作者為什么選這個題目"，所以開篇往往是"隨著互聯網的快速發展……"，這八個字一出來，機器味道一下子爆表。
我在指令中加的第一個約束，是要求在緒論里交代真實的入場動機，而且要跟學生的日常生活有具體連接。
比如：記得我的室友三折買了阿迪達斯來炫耀，這個細節不是為了賣萌，是在告訴讀者：這篇文章的起點是寫作者在生活中的真實觀察，不是查了幾篇文獻然后湊字數。
有了這個錨點，后面所有的理論才有了承接的地方。"尾貨經濟"不再是一個抽象定義，而是解釋"為啥室友能三折買到大牌"的工具，讀者自然跟得上，也不會覺得這是AI生成的標準格式。
2、問題意識要"點名道姓"，不能只說行業普遍困境
AIGC率高的學術報告，有一個共同特征：問題分析全是行業層面的宏觀判斷，沒有指向具體平臺的具體處境。"流量紅利見頂"、"用戶增長放緩"，這類表述哪家平臺都能套，模型一看就知道是泛化輸出。
這套指令專門要求，問題部分必須指向某個電商平臺的自身的結構性矛盾，不是行業通病，是它這家公司特有的處境。
比如：平臺的用戶圈層固化，是因為"閃購+貨架"的產品邏輯天然吸引價格敏感型用戶，而這批用戶隨著年齡增長購買力變強，但平臺的形象還停在"清倉撿漏"，年輕用戶的入場路徑幾乎被堵死。
這個判斷是從平臺模式本身推導出來的，不是泛泛而談。指令里約束了這一層的推導邏輯必須顯性寫出來，不能跳步，讓每一個結論都有來路。
按這套指令跑出來的報告，從緒論的室友買鞋，到理論層的閃購心理學、買手制匹配效率，再到問題判斷和三套優化方案，整篇讀下來有一個年輕人在真正研究一家公司的質感。AIGC檢測結果也從之前的高風險直接降到了個位數。
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