AI应用文写作案例：它把一百份草稿贴进书里，一份也没改

2026-11-08silcano

微信读书《AI应用文写作案例》· 100 屏
逐页翻阅 100 屏 · p0006 核对书名，p0100 为「全书完」 · 2026-11-08
三点说明。第一，这是一本薄到没有余地的书：100 屏，p0100 上写着"全书完"，微信读书统计已阅读 5 分钟。5 分钟、100 屏，旁边是评分卡——推荐值 0%，5 人点评，且标着"评分不足"。第二，它的结构不是线性的：我为核对章节翻了 pages 索引，第一章落在 p0003（工作汇报类），p0015 进第四章旅行类，p0038 进第五章宴会类，p0059 起是电商，p0097 才是参考文献；而书的开头 p0001 直接就是"参考文献"标签，正文是从中间接上的。第三，我只写截图里看到的东西：抽样逐字核对了 10 屏——p0002 汇报落款与"通义千问输出文稿"、p0003"输入讯飞星火输出文稿"、p0006 年会日程、p0012 同学聚会 prompt 与豆包输出、p0022 高尔夫十日游的第九第十天、p0045 赵元任人物介绍、p0065 智能手环促销文案与"AI 创意生成家"参数、p0090 中秋文案与"gen likkode in!"、p0096 中秋限定礼遇、p0100 全书完与 0%。

我先给结论：这本书不是教程，是一份输出现场的监控录像。

它做的事很简单：把需求写给模型，把模型吐出来的东西贴上去，然后下一个案例。全书一百屏，几乎每一屏都是同一个格式——"输入基本信息"、"某某输出文本"、成品。中间没有修改、没有追问、没有"这段不行，重来"。

这个做法本身不丢人。把模型的原始输出保留下来，是有史料价值的：你能看到 2023 年前后，国产大模型写公文、写行程、写带货文案，实际水平到哪儿。问题在于，作者把"史料"当成了"教材"，把"它写出来了"当成了"它写对了"。一百份草稿里，凡是有病句、有乱码、有编造的地方，一个都没有被指出来——包括那句明晃晃的 "gen likkode in!"。

所以这篇笔记，我不打算按它的章节走，而是按"它给的素材能撑起什么、撑不起什么"来分。九节。

一、三段式：输入、输出、成品，缺了最要紧的第四段

先看体例。p0012 是全书最完整的一屏，我照抄：

（二）同学聚会类计划
大学毕业 30 周年同学聚会
输入基本信息。
张总是重庆一公司的董事长，30 年前毕业于重庆大学，今年张总邀请大学同学在重庆举办大学毕业 30 周年纪念活动，时间 3 天，请帮助张总做一个 3 天的日程安排。
豆包输出文本。
以下是一个 3 天的日程安排示例：

然后是第一天的安排：上午张总及夫人到机场或车站迎接大学同学，安排入住；中午在酒店举行欢迎宴；下午前往洪崖洞、解放碑；晚上在重庆特色餐厅品尝火锅。

这个案例，是全书里我认为最像"方法"的一个。原因只有一个：它的输入把三个变量都给全了——人物身份（董事长）、地理锚点（重庆）、时间跨度（3 天）。这三个变量决定了输出的骨架：董事长意味着要体面、要有接待规格；重庆意味着洪崖洞和火锅是必然选项；3 天意味着要有节奏，不能天天吃饭。

但我把这一页读了三遍，始终没找到第四段：哪一句需要改？

比如"上午：张总及夫人到机场或车站迎接大学同学"。三十周年聚会，同学从各地来，航班分散在一天里的可能性极高，张总夫妇要在机场待多久？这一句在真实场景里是要被改掉的，改成"安排专人接机，张总于下午在酒店大堂迎候"。这种修改，才是"AI 应用文"这门手艺的核心——模型给骨架，人补现场感。

书里没有这一段。它把"生成出来了"当成终点，而不是起点。这就导致一个尴尬的结果：读者学到的不是"怎么用 AI 写应用文"，而是"AI 写应用文长什么样"。前者是技能，后者是橱窗。

二、最可惜的一手素材：三家模型并排贴，却不做对照

这本书有一件别的书没有的东西：它在同一类任务上，用了不同的模型。

p0003 的落款前写着"输入讯飞星火输出文稿"，标题是"SS 集团 2023 年营销业绩汇报"；p0002 写的是"通义千问输出文稿"，主题是"SS 集团 2023 年度营销总结及未来展望报告"；p0012 用的是豆包。三个模型、同一家公司、同一年的营销汇报，三种写法。

这是极好的对照实验素材。只要作者愿意，他可以写出这样一节：同一个需求喂给三家，输出的结构差异在哪、数字可靠性差多少、哪家的公文腔更重、哪家更容易跑题。这一节如果写出来，这本书立刻从"案例集"变成"评测报告"，价值翻三倍。

但他没有。三家模型被拆散在不同小节里，中间隔着几十屏，读者读到最后根本不会意识到"这三个东西是可以比的"。素材是一手的，处理是零的。

我替他补一句最直观的对比：讯飞星火那版，开门就是"尊敬的董事会成员及 CEO"，然后直接给数字——"SS 集团在 2023 年实现了超过 100 亿元的销售收入"；通义千问那版，走的是"我谨代表 SS 集团营销团队"这种更软的起手。同样的活儿，一个像年报，一个像述职。这个差别，是模型性格的差别，而模型的性格，决定了你该在什么场合用它。这句话书里一个字没有，但它才是这本书本可以给出的最大增量。

三、数字是编的，而且是编得很像的那种

接着上面那句。p0003 的原文：

尽管面临疫情的挑战，SS 集团在 2023 年实现了超过 100 亿元的销售收入，较去年有所增长。这一成绩的取得，得益于我们对市场动态的快速响应和对客户需求的深刻理解。我们加强了与现有客户的线上互动，确保了业务的连续性，并通过线上展会与数字化营销活动，成功吸引了新客户，从而实现了销售的稳步增长。

问题有两层。

第一层，"超过 100 亿元"这个数字，是谁给的？输入里只有"SS 集团"三个字，模型不可能知道营收。它是编的。而且编得很专业：给了量级（百亿）、给了方向（较去年有所增长）、给了归因（线上展会、数字化营销），却没有给任何一个可以核对的绝对值。这就是模型最危险的地方——它不只编数字，还顺手把因果链也编好了。一个不懂业务的读者读完，会觉得"这段写得好有说服力"。

第二层，"疫情"这个词出现在了 2023 年的营销汇报里。换个说法：这份 2023 年度总结，把疫情当成了当年的主要外部变量。这在时间感上是可疑的——2023 年的年度总结，主线应该是复苏、是渠道重构、是价格战，不是"面临疫情的挑战"。模型之所以这么写，是因为它的训练语料里，"疫情 + 营销 + 挑战"是一个高频搭配。它写的不是 2023 年，它写的是语料里的平均值。

而这本书，把这段原样收进了案例。它本来是最好的反面教材：看，模型会给你一个自信的、结构完整的、数字全假的段落。你要做的第一件事，是把所有数字换成你财报上的数字。这句话没写。整本书都没有一句"数字必须核实"。

对一本教人用 AI 写公文的书来说，这是要命的缺席。因为公文和应用文的第一要求，从来不是文采，是可追责。一份写着"超过 100 亿元"的营销汇报，交上去是要签字的。

四、占位符：A、B、X，和那位"T 先生"

这一节我要举四个例子，都来自不同页，但指向同一件事。

p0002 的落款：「分管营销的副总裁：T 先生」「日期：XXXX 年 XX 月 XX 日」。

p0065 的基础信息：「A 电商平台 B 官方旗舰店 X 品牌，需要撰写关于智能手环产品促销 AI 文案」。

p0090 的中秋文案：「六十年匠心传承，A 国货美妆献礼中秋，携 X 面霜全新亮相！」

p0003 的落款：「SS 集团分管营销副总裁 T 先生」「[汇报日期]」。

四个例子，三种占位符写法：字母、X、方括号。这说明什么？说明作者知道这些位置要留空，因为模型不知道真实信息。这个自觉是对的，甚至是这本书最诚实的地方——它没有假装"AI 能写出你的真实数据"。

但问题在于，它没把这件事说成一条规则。

规则应该长这样：AI 生成的应用文，一定带着占位符。你拿到稿子的第一动作，是把所有占位符列一遍，逐个填。填不了的，删掉整句，不要留。

为什么"填不了就删"这么重要？因为占位符在正式文档里是会出事的。一份发给董事会的汇报，落款写着"T 先生"，已经不是不专业的问题了，是失礼。而这本书展示的恰恰是"贴上去就完事"的流程——占位符从模型输出，一路原样进了书页，中间没有任何一个环节拦住它。

更微妙的是 p0065 那句「**标准套装**：智能手环×1|可替换表带×2|USB 充电线×1|用户手册×1」。Markdown 的星号没有被渲染，两个星号原样印在纸上。同一页下面还有「**立即抢购**」、上面还有「⑧**真实好评，见证品质**」。一本书里出现 `**`，说明这条链路是"复制—粘贴"，连一次"看一眼"都没有。

我不认为这是排版事故。这是流程事故：生成、复制、粘贴，三步之间没有"人"这个环节。而这本书恰恰在教人做这件事。

五、那句 "gen likkode in!"：编辑没看的那一眼

p0090。通义千问写的中秋面霜文案，第三段结尾：

告别岁月痕迹，不仅仅是祖母的秘籍，更是你青春活力的时尚密码！ gen likkode in!

我盯着这五个词看了很久。"gen likkode in"——不是英文，不是拼音，不是品牌名，不是任何我知道的缩写。它是一串没有意义的字符，出现在一句本来排比得很顺的文案末尾，前后都是感叹号。

这在模型输出里有个通俗的名字：幻觉碎片。它可能来自 token 采样的抖动，可能来自被截断的某个模板，也可能来自训练语料里某段被噪声污染的文本。它出现的概率不高，但绝不罕见。

真正的问题不是模型吐了这串东西——模型天天吐这种东西。真正的问题是：它被印进了一本正式出版的书里，经过了作者、编辑、校对，三层，没人删。

这一页的说服力，比我说一百句"AI 输出不可信"都强。它就是证据：当人放弃了"读一遍"这个动作，AI 的错误会以多快的速度变成铅字。

顺便说，这一页后面的标签也很有意思：「#中秋美容秘诀#国潮新势力#青春不老传奇」，再到 p0096 的「#中秋美肤推荐#国货之光#年轻肌肤守护者」。话题标签是新媒体文案的标配，模型知道要加，这一点它做对了。但它不知道一件事：标签是要能被人搜的。#青春不老传奇 这种自造标签，搜出来是零结果，等于没写。书里把它当成"完整案例"的一部分展示，也没提这一层。

六、行程类：模型最擅长，也最容易露馅的地方

p0022 是我读得最乐的一屏。这是"高尔夫避暑之旅：北方城市 10 日精选版"，通义千问出的稿子，节选第九、第十天：

第 9 天：秦皇岛-沈阳
午餐：在沈阳酒店内享用中式午餐，推荐尝试辽宁的特色菜肴，如酸菜炖排骨。
晚餐：在酒店内享用东北火锅，感受东北的火锅文化。
第 10 天：沈阳-重庆
午餐：在沈阳机场享用快餐或简餐，以应对返程的行程。
晚餐：抵达重庆后，推荐在当地品尝重庆火锅或麻辣小面，为这次高尔夫避暑之旅画上完美的句号。

先夸一句：这份稿子的颗粒度是对的。它知道行程要按天、按餐、按城市切；知道跨城那天午餐要放在出发地；知道"为这次旅行画上句号"要有收尾感。这个结构，比很多真人写的行程单都规整。

然后是我要指出的三处露馅：

第一处，"北方城市 10 日"的行程里出现了重庆。重庆在中国的西南。标题写北方，第 10 天回重庆——如果这是"从重庆出发的北方十日游"，那没问题，但标题没有这个限定。这种"标题承诺 A、内容交付 A+B"的错位，是模型生成的典型特征：它先按你的主题铺了十天北方城市，再按常识补了一个"回家"的结尾，两件事它都做对了，合起来就错了。

第二处，"午餐：在沈阳机场享用快餐或简餐，以应对返程的行程"。这句话在逻辑上是通的，在体验上是荒谬的——没有哪份行程单会把"机场吃快餐"当成一个推荐项写进"精选版"。模型不知道什么叫"不值得写"。它只会填空，不会取舍。

第三处，避暑之旅的晚餐是重庆火锅。在八月的重庆吃火锅，本地人叫"以热攻热"，外地人叫受罪。这不怪模型，但它暴露了一个更深的问题：模型对"季节 × 地理"的组合没有体感，它只知道"到重庆吃火锅"是一个高频搭配。

这三处，恰恰是应用文写作里最值钱的部分——不是文采，是常识核查。而这本书从头到尾没有教读者做这一步。它只是把稿子贴上，然后翻页。

七、人物介绍：一台排比机器，写没有事实的赞美

p0045 是"（三）人物介绍"，写的是赵元任。我摘三段：

史哲方面，他深入研究，涉猎广泛，对古今中外的文化都有着独到的见解。在数理化领域，他同样展现出了非凡的才华，用精确的计算和严密的逻辑解决了许多难题。更为难得的是，赵元任还精通音乐、美术和戏剧，他的艺术修养同样令人赞叹。

他善于将复杂的学术问题简化为生活中的小游戏，通过轻松愉快的方式去解决。他常常与学生们一起探讨问题，用幽默风趣的语言将深奥的学术知识变得生动有趣。他的课堂总是充满了欢声笑语，学生们在轻松愉快的氛围中汲取知识，感受到了学习的乐趣。

然而，赵元任最为人称道的还是他那不做官的自由玩的心态。他从不为权势所动，也不为名利所累。他始终坚守自己的信仰和追求，保持着颗独立而自由的心。

赵元任是谁？语言学家、作曲家，清华国学院四大导师之一，中国现代语言学的奠基人。这些是事实。

但你看这三段，有一件具体的事吗？零。没有《施氏食狮史》，没有他给《教我如何不想她》谱的曲，没有他在清华开的那些课，没有他跑过的方言调查。"精通音乐、美术和戏剧"——美术和戏剧这两个词，我怀疑模型是自己加的；"在数理化领域同样展现出了非凡的才华"——这是把一个"通才"标签展开成了三段话。

这就是 AI 写人物介绍的通病：它把"赞美"当成了"信息"。排比句是它的舒适区，因为排比不需要事实，只需要节奏。"不为权势所动，也不为名利所累"——这句话可以安在任何一个文人身上，安在谁身上都对，安在谁身上都没用。

好的应用文写作，正好反过来：用两件具体的事，替代二十个形容词。写赵元任，一句"他为了证明语音可以只用 shi 这一个音节写成文章，写了《施氏食狮史》"，比三段排比有力得多。

而这本书的问题是：它把这种"排比机器"的产出当成范文。读者学到的将是——写人物介绍，就是堆四字词。这比不会写更糟，因为他会以为自己会了。

八、它做对的一件事：把"写好听点"拆成了选项

讲了这么多不好，我得给一处真心的肯定。

p0065，智能手环的电商文案。在"AI 创意生成家"那个工具里，作者填的不是一句"写个手环的促销文案"，而是四行参数：

基础信息：A 电商平台 B 官方旗舰店 X 品牌，需要撰写关于智能手环产品促销 AI 文案。
使用场景：运动健康、居家生活；
语气调节：有说服力；
选择风格：现实主义；

这四行，是全书方法论水平最高的一处。原因很简单：它把"写得好一点"这种没法执行的话，拆成了三个可选的维度——场景、语气、风格。

"写得好"是主观的，模型无从下手；"运动健康场景、有说服力、现实主义"是可执行的，模型立刻知道该写什么、不该写什么——不该写玄学、不该写抒情、该写参数和对比。

我认为任何一个要用 AI 写带货文案的人，都该把这三行抄在本子上。它甚至是可迁移的：写工作汇报，场景换成"向董事会述职"、语气换成"克制"、风格换成"数据驱动"；写致辞，场景换成"婚礼答谢"、语气换成"温暖"、风格换成"口语"。三个旋钮，能拧出一大半的应用文。

可惜的是，书里就填了这一次，后面又回到了"输入基本信息"的自由发挥。它摸到了方法，但没有把它总结成方法。

九、它的短板

按规矩，这一节我老实列。四条，一条比一条重。

第一处：100 屏装五个场景，每个场景只能给两三个例子。工作汇报七节、旅行四类、宴会四类、电商两类、新媒体若干——听上去很全，实际每一类只有一两个案例。这意味着它覆盖的是"这类文案长什么样"，而不是"这类文案怎么写出十个版本来挑"。而应用文这件事，真实工作里从来不是"写一篇"，是"写五篇选一篇"。

第二处：没有一句关于"改"的话。全书没有一个案例展示"AI 给的稿子哪里不好、我怎么改的、改完变成什么样"。这是最致命的空缺，因为 AI 写作的全部功夫都在第二轮：第一轮它给你 70 分，第二轮你把它抬到 85，第三轮你发现它抬不动了，得自己写。这本书停在第一轮，然后把 70 分的稿子装进了书里。一本讲 AI 写作的书，如果只展示 0 到 1，读者永远学不会 1 到 100。

第三处：错误没有被标记，反而被当成了范例。"gen likkode in!"（p0090）、Markdown 星号原样出现（p0065）、"A 平台 B 旗舰店 X 品牌"和"T 先生"占位符（p0002/p0003/p0065）、"北方城市 10 日"里的重庆（p0022）——这些都不是"印刷瑕疵"，是"内容瑕疵"。它们被原样展示，等于告诉读者：这样是可以的。

第四处：0% 与 5 个人。p0100 上写得很清楚：推荐值 0%，5 人点评，评语区标着"评分不足"。我不认为 0% 能定性一本书——样本太小，5 个人投不出统计学意义。但它和"5 分钟读完"放在一起，信息就很明确了：这是一本翻完就忘的书。而"5 分钟"这个数字，是微信读书替所有读者算出来的：100 屏 ÷ 300 秒 = 每屏 3 秒。3 秒能看什么？看个标题。

补一句结构上的怪事：这本书末尾附了 23 条参考文献，最后一条是 Kwak J、Zhang Y、Yu J 发在 Journal of Asian Economics 上关于阿里巴巴正当性建构的论文。一篇讲"AI 写同学聚会计划"的书，末尾挂着英文期刊的电商平台研究——这套参考文献和正文没有任何关系，它更像是从某篇学位论文的模板里继承下来的。这个细节，比 0% 更能说明这本书是怎么被组装出来的。

十、适合谁，以及一句提醒

适合谁？两类人。

第一类，完全没让 AI 写过公文的。这本书给了一个直观的校准：原来 2023 年前后的国产模型，写营销汇报已经到了"结构完整、语气得体、数字全编"的程度。这个认知很重要——它让你既不会盲目相信，也不会低估它。而这种校准，只看宣传是得不到的，必须看原始输出。从这个角度，这本书的史料价值是真的。

第二类，需要一份"应用文场景清单"的。工作汇报、业绩汇报、同学聚会、旅行行程、CITYWALK、宴请接待、祝福致辞、人物介绍、音乐点评、电商详情、新媒体推文——这十几个场景，本身就是一份很好用的需求清单。你拿它当目录，一个个去试，比读正文有用。

不适合谁？不适合想学"怎么把 AI 写的稿子改到能交"的人。这一层，书里一个字都没有。

最后一句：这本书最诚实的地方，是把模型的原始输出一字不改地留下来；最不诚实的地方，也是它一字不改——因为一字不改，读者就以为不用改。