企业官网建设流程全解析

1. 从“AI 味”说起：为什么我决定把修改规则写成一个 skill

“AI 味”这个词，最近一年在写作圈和编程圈被提得越来越多。你肯定见过那种文字：每段开头都是“随着……的发展”，中间必带“通过……可以……”，结尾一定来一句“综上所述”。读起来语法没错，逻辑也通，但就是让人提不起兴趣，像在嚼一块没有味道的口香糖。我自己做内容这些年，最开始也踩过这个坑——用 AI 辅助写初稿，效率确实高，但发出去之后读者反馈很直接：“读着像机器写的”“没有你自己的语气”。后来我意识到，问题不在于用不用 AI，而在于修改环节没有一套明确的规则。

于是我开始做一件事：把“去 AI 味”这个动作从模糊的感觉，变成一套可复用、可执行的修改规则，并且把它封装成一个 skill。这里的 skill 不是指某个特定平台的插件，而是一份结构化的操作指南——包含触发条件、检查清单、替换规则和验证标准。你可以把它理解成一份“写作体检表”，每次改稿时逐条过一遍，就能把大部分机器痕迹清理掉。这套规则我用了大半年，从技术文档到公众号长文都试过，实测下来很稳。

这篇文章适合谁看？如果你是经常用 AI 辅助写作的人，不管是写技术博客、产品文案还是日常汇报，这套规则都能直接抄作业。如果你刚开始接触 AI 写作工具，还没形成自己的修改习惯，那更应该先看看——因为初稿质量决定下限，修改规则决定上限。我不打算讲空泛的理论，而是把每一条规则的来源、判断标准和替换示例都摊开说，让你看完就能用。

2. 拆解“AI 味”的六个典型症状

在写规则之前，得先搞清楚敌人长什么样。我把自己改过的几百篇稿子翻了一遍，总结出 AI 味最重的六个症状。你对照自己的文章看一眼，中三条以上就说明需要系统性修改了。

2.1 症状一：模板化开头和结尾

最典型的就是“随着……的快速发展”和“综上所述”。这两个短语本身没有语法错误，但它们出现的频率太高了，高到读者一看就知道后面要说什么。AI 生成内容时倾向于选择“最安全”的表达，而安全往往意味着平庸。我做过一个小统计：在一批未经修改的 AI 初稿里，“随着”开头的段落占比超过四成，“综上所述”结尾的占比接近六成。这个数据不一定严谨，但方向是明确的——模板化表达是 AI 味的最大来源。

2.2 症状二：被动语态泛滥

“问题被解决了”“方案被提出”“效果被验证”——这种被动句式在 AI 文本里出现得特别多。原因也不难理解：被动语态不需要明确主语，写起来更“安全”，不容易出错。但读起来就少了人味。人说话的时候更习惯主动句式：“我把这个问题解决了”“我们提出了一个方案”“实测验证了效果”。主动句式自带一种“有人在做事”的感觉，而被动句式像是在读实验报告。

2.3 症状三：连接词过度使用

“首先、其次、然后、最后”“一方面、另一方面”“不仅、而且”——这些连接词在逻辑上是必要的，但 AI 会把它们当成拐杖，每段都要拄一下。结果就是文章读起来像一份 PPT 大纲，每一页都写着“第一点、第二点、第三点”。真正流畅的文字，段落之间的过渡是靠语义自然衔接的，不需要每段都贴一个路标。

2.4 症状四：形容词堆砌但信息密度低

“非常重要的关键作用”“极其显著的提升效果”“具有重大意义的影响”——这种表达看起来很有分量，实际上什么都没说。AI 倾向于用形容词来填充篇幅，因为形容词不需要具体数据支撑。但读者要的是信息，不是情绪。把“显著提升”换成“从 200ms 降到 80ms”，把“非常重要”换成“直接影响最终转化率”，信息密度立刻上来了。

2.5 症状五：段落长度过于均匀

人写文章的时候，段落长度是跟着思路走的。想到一个关键点，可能写三四行就收住；展开一个案例，可能写十几行。但 AI 生成的段落往往长度接近，每段都是五六行，像用尺子量过一样。这种均匀感本身就是一种机器痕迹。修改的时候，我会刻意把某些段落拆短，把某些段落合并加长，让节奏有起伏。

2.6 症状六：缺乏具体场景和第一人称经验

“用户可以通过该功能实现效率提升”——这句话没错，但谁说的？哪个用户？什么场景下？提升多少？AI 文本经常缺少这些具体信息，因为它没有真实经历。而人写东西的时候，天然会带入自己的视角：“我上周试了一下，在整理会议纪要的场景里，这个功能帮我省了大概二十分钟。”这种第一人称的具体经验，是去 AI 味最有效的武器。

3. 把修改规则封装成 skill 的完整思路

搞清楚症状之后，下一步就是设计规则。我的思路很简单：把“感觉不对”变成“检查清单”。每次改稿的时候，不靠直觉判断，而是逐条对照规则过一遍。这样做的好处是稳定——不管今天状态好不好，只要规则执行到位，输出质量就不会差太多。

3.1 为什么选择 skill 这种形式

你可能会问：为什么不直接写一篇“去 AI 味指南”，而要封装成 skill？区别在于使用方式。一篇指南是“读”的，读完就完了；一个 skill 是“执行”的，它包含触发条件、操作步骤和验证标准。比如我的 skill 里有一条规则是“检测到‘随着’开头的段落，强制重写开头”。这不是建议，而是硬性检查项。每次改稿时，我会用查找功能搜一遍关键词，命中就改，不命中就过。这种机械化的执行方式，反而比凭感觉修改更彻底。

另外，skill 的形式方便迭代。我最初只写了五条规则，后来在实际使用中不断补充，现在已经有十二条核心规则和若干条场景化规则。每一条规则都对应一个具体的 AI 味症状，以及一套替换方案。你可以把它理解成一个“写作 lint 工具”——就像代码检查工具会告诉你哪一行有语法问题，这个 skill 会告诉你哪一段有 AI 味。

3.2 规则设计的三个原则

在设计规则的时候，我给自己定了三个原则。第一个原则是可操作。规则不能是“让文字更自然”这种模糊要求，必须是“把被动句改成主动句”这种具体动作。第二个原则是可验证。改完之后要能判断是否达标，比如“段落长度差异超过 30%”就是一个可验证的标准。第三个原则是不破坏原意。去 AI 味不是重写，而是在保留核心信息的前提下调整表达方式。如果改完之后意思变了，那规则就是失败的。

3.3 规则的分类框架

我把十二条核心规则分成了四类：开头结尾类、句式结构类、词汇替换类、节奏控制类。开头结尾类处理“随着”“综上所述”这些模板化表达；句式结构类处理被动语态和连接词滥用；词汇替换类处理形容词堆砌和空泛表达；节奏控制类处理段落长度和句子长短。每类规则都有对应的检查方法和修改示例，下面我会逐类展开。

4. 十二条核心修改规则逐条拆解

这一部分是整个 skill 的核心。我会把每条规则的判断标准、修改方法和实际示例都写清楚。你可以直接拿自己的文章对照着改，也可以把这些规则复制到自己的笔记里，形成你自己的检查清单。

4.1 开头结尾类规则（3 条）

规则一：禁止“随着”开头。判断标准很简单：段落前三个字是“随着”就触发。修改方法是直接删掉“随着”及其修饰成分，从主语开始写。比如“随着人工智能技术的快速发展，越来越多的企业开始关注 AI 应用”改成“越来越多的企业开始关注 AI 应用”。如果觉得太突兀，可以加一个具体场景：“过去半年，我接触的十几家中小企业里，有八家开始试水 AI 应用。”后者不仅去掉了模板感，还增加了具体信息。

规则二：禁止“综上所述”结尾。判断标准是最后一段以“综上所述”“总之”“总的来说”开头。修改方法是直接删掉这个短语，或者换成一个具体的行动建议。比如“综上所述，这套方法值得推广”改成“如果你也在用 AI 辅助写作，不妨先从替换被动句开始试。”后者更像是一个人在分享经验，而不是在做报告。

规则三：开头必须包含具体场景或第一人称视角。这条规则是为了解决“文章开头太干”的问题。判断标准是：读完第一段，能不能回答“谁在什么情况下遇到了什么问题”。如果不能，就需要补充。比如“AI 写作工具正在改变内容创作方式”这种开头就不合格，改成“我用 AI 写初稿已经一年多了，最大的感受是：初稿越快，修改越重要”就合格了。

4.2 句式结构类规则（3 条）

规则四：被动句占比不超过 10%。判断方法是随机抽十句话，数一下被动句有几条。超过一条就触发修改。修改方法有两种：一是补主语，把“问题被解决了”改成“我解决了这个问题”；二是换动词，把“效果被验证了”改成“实测验证了效果”。被动句不是完全不能用，在不知道主语或者主语不重要的时候可以用，但比例要控制住。

规则五：每段最多用一个连接词。判断方法是看段落里有没有“首先、其次、然后、最后、一方面、另一方面”这些词。如果有两个以上，就删掉多余的。段落之间的过渡应该靠语义衔接，而不是靠连接词。比如“首先，我们需要明确目标。其次，我们需要拆解步骤。然后，我们需要执行计划。”改成“明确目标之后，把步骤拆开，然后按计划执行。”后者读起来更顺，因为连接词少了，但逻辑关系还在。

规则六：每句话不超过 40 个字。这条规则是为了控制句子长度。AI 生成的句子有时候会很长，从句套从句，读到后面忘了前面。判断方法是数一下句号之间的字数，超过 40 就拆成两句。比如“在考虑到当前技术条件和实际应用场景的情况下，我们决定采用一种更加灵活的方案来应对可能出现的变化”改成“当前技术条件有限，实际场景又复杂。我们决定换一个更灵活的方案。”拆完之后，节奏感明显更好。

4.3 词汇替换类规则（3 条）

规则七：形容词后面必须跟具体数据或事实。判断方法是看到“显著”“大幅”“极大”“非常重要”这些词时，检查后面有没有具体说明。如果没有，要么补数据，要么删掉形容词。比如“效率显著提升”改成“效率提升了 40%”或者“原来需要两小时，现在只要二十分钟”。数据不一定非要精确，但要有具体参照。

规则八：禁止使用“通过……可以……”句式。这个句式是 AI 味的重灾区。判断方法是搜索“通过”和“可以”，如果出现在同一句话里，就触发修改。修改方法是把“通过”删掉，把“可以”换成具体动作。比如“通过调整参数可以优化性能”改成“调整参数之后，性能从 60 分涨到了 85 分。”后者不仅去掉了模板感，还增加了结果信息。

规则九：把“进行”“实现”“完成”换成具体动词。“进行优化”“实现提升”“完成部署”这些表达本身没错，但太笼统了。判断方法是搜索这三个词，看看能不能换成更具体的动词。比如“进行优化”改成“把加载时间从 3 秒压到 1 秒”，“实现提升”改成“转化率涨了 15%”，“完成部署”改成“把服务上线了”。具体动词自带信息量，读起来也更干脆。

4.4 节奏控制类规则（3 条）

规则十：段落长度差异要超过 30%。判断方法是数一下每段的行数，如果最长段和最短段差距不到 30%，就说明节奏太均匀了。修改方法是把某些段落拆短，把某些段落合并加长。比如一篇 2000 字的文章，如果每段都是 5 行，可以改成有的段落 3 行，有的段落 8 行。节奏起伏本身就是人味的体现。

规则十一：每 500 字必须出现一次第一人称。判断方法是搜索“我”“我们”“我的”，看看分布是否均匀。如果前 500 字一次都没出现，就说明太客观了，需要补充个人视角。第一人称不一定要写“我认为”，可以写“我试过”“我踩过的坑是”“我的做法是”。这种表达自带真实感，是去 AI 味最直接的手段。

规则十二：结尾必须落在具体行动或经验上。判断方法是看最后一段有没有“总之”“综上所述”“未来可期”这些词。如果有，就删掉，换成一个具体的建议或经验分享。比如“总之，这套方法值得一试”改成“如果你也想试试，建议先从替换被动句开始，改上十篇就能找到感觉。”后者更像是一个人在跟你聊天，而不是在做总结报告。

5. 实操流程：从初稿到成品的完整修改步骤

规则讲完了，接下来是实操。我把整个修改流程分成了五步，每一步都有明确的输入和输出。你可以按照这个顺序来，也可以根据自己的习惯调整。关键是每一步只做一件事，不要一边改句式一边调词汇，那样容易乱。

5.1 第一步：通读一遍，标记问题段落

初稿写完或者 AI 生成之后，先不要急着改。从头到尾读一遍，用荧光笔或者批注功能标记出你觉得“读起来不对劲”的地方。不用分析具体原因，凭直觉标记就行。这一步的目的是建立整体印象，避免一上来就陷入细节。我一般会标记三类地方：读起来卡顿的句子、看起来太长的段落、感觉空泛的表达。标记完之后，你会对需要修改的范围有一个大致判断。

5.2 第二步：按规则逐条检查

标记完之后，打开你的规则清单，逐条过一遍。我习惯从开头结尾类规则开始，因为这两头的问题最明显，改完之后文章的整体感觉会立刻不一样。然后是句式结构类，重点查被动句和连接词。接着是词汇替换类，搜索关键词逐个替换。最后是节奏控制类，调整段落长度和第一人称分布。这一步比较机械，但效果最稳定。我实测下来，十二条规则全部过一遍，大概需要 20 到 30 分钟，取决于文章长度。

5.3 第三步：朗读一遍，检查语感

规则检查完之后，文章在技术上已经达标了，但读起来可能还是有点“紧”。这时候需要朗读一遍，用嘴巴读，不是用眼睛看。朗读的时候，你会自然发现哪些地方拗口、哪些地方节奏不对。比如连续三个短句读起来会喘不过气，一个长句读到一半会忘记开头。这些问题规则检查不出来，但朗读能发现。我一般会读出声，读到卡顿的地方就标记下来，读完再统一修改。

5.4 第四步：找一个人读一遍

如果条件允许，找一个人帮你读一遍。不用找专业编辑，同事、朋友都行。你只需要问一个问题：“读起来像人写的吗？”如果对方犹豫了，就说明还有 AI 味。这一步的价值在于外部视角——你自己改了很多遍，已经麻木了，但别人一眼就能看出问题。我经常让同事帮我看开头和结尾，因为这两头最容易暴露机器痕迹。

5.5 第五步：定稿前再搜一遍关键词

定稿之前，最后再搜一遍高频 AI 词：“随着”“综上所述”“通过”“可以”“进行”“实现”“完成”“显著”“大幅”。如果还有漏网的，逐个改掉。这一步是保险措施，防止前面几步有遗漏。我一般会把搜索关键词存成一个列表，每次定稿前过一遍，花不了几分钟，但能避免很多低级问题。

6. 常见问题与排查技巧实录

在实际使用这套规则的过程中，我遇到过不少问题。有些是规则本身需要调整，有些是执行方式需要优化。下面整理了几个典型问题和对应的解决方法，你可以参考。

6.1 改完之后读起来太“硬”怎么办

这是最常见的问题。规则执行得太严格，文章会变得很干，像一份检查报告。我的解决方法是在规则之外留出弹性空间。比如被动句占比不超过 10%，但如果你写的是技术文档，被动句多一点也没关系，因为技术文档本身就需要客观表达。再比如每段最多用一个连接词，但如果你写的是教程类文章，适当用“第一步、第二步”反而更清晰。规则是工具，不是枷锁。改完之后读一遍，如果觉得太硬，就适当放松一两条规则。

6.2 第一人称加太多显得不专业怎么办

有些场景下，比如写行业分析或者学术类内容，第一人称太多确实不合适。我的做法是把第一人称换成具体案例。比如“我试过这个方法”改成“某团队在类似场景下试过这个方法”。这样既保留了具体性，又不会显得太个人化。另外，第一人称不一定要用“我”，可以用“我们”“笔者”“本文”来替代，根据场景选择。

6.3 规则太多记不住怎么办

十二条规则确实不少，刚开始用的时候容易漏。我的建议是分批执行。第一周只练开头结尾类规则，第二周加上句式结构类，第三周再加上词汇替换类。每次只关注一类问题，形成肌肉记忆之后再叠加。另外，可以把规则做成一个检查清单，打印出来贴在电脑旁边，改稿的时候逐条打勾。用上一个月，大部分规则就变成条件反射了。

6.4 不同文体怎么调整规则权重

技术文档、公众号文章、学术论文的 AI 味表现不一样，规则权重也要调整。我整理了一个简单的对照表：

这张表不是绝对的，但可以作为一个起点。核心思路是：越偏向个人表达的内容，越需要第一人称和节奏控制；越偏向客观陈述的内容，越需要词汇替换和句式结构。

6.5 怎么判断修改是否到位

最后分享一个我常用的判断方法：把改完的文章放一晚上，第二天早上再读。如果读起来还是觉得像 AI 写的，就继续改；如果读起来像自己写的，就说明到位了。这个方法的原理是：你对文章的“新鲜感”会干扰判断，放一晚上之后，记忆淡了，读起来更像读者视角。我试过很多次，隔夜再读，问题往往更明显。

7. 把这套规则变成你自己的 skill

写到这里，十二条规则和实操流程都讲完了。但我想说的是，这套规则不是标准答案，而是一个起点。每个人的写作习惯不同，遇到的 AI 味问题也不同。你可以把这套规则当成一个模板，根据自己的实际情况增删改。比如你如果经常写英文内容，可能需要补充英文 AI 味的规则；如果你主要写短视频脚本，可能需要调整节奏控制的权重。

我自己的 skill 已经迭代了四个版本，从最初的五条规则扩展到现在的十二条，中间删掉了三条不适用的，新增了十条场景化的。每次遇到新的 AI 味问题，我就把它总结成一条规则加进去。时间长了，这个 skill 就变成了我自己的写作工具箱。你也可以这样做——把每一次修改都当成一次规则迭代的机会，慢慢形成你自己的去 AI 味体系。

最后分享一个小技巧：我习惯在每篇文章定稿之后，把修改过程中新增的规则记下来，哪怕只有一句话。比如“下次遇到‘值得注意的是’也要删掉”“连续三个‘的’字要拆句”。这些零散的经验积累起来，比任何现成的规则清单都有用。因为它们是你在实际写作中踩过的坑，带着你自己的场景和记忆。用久了你会发现，去 AI 味这件事，最终靠的不是规则本身，而是你对“人味”的敏感度。而敏感度，是靠一篇一篇改出来的。