最近，科技圈里出了件特别有意思的事儿。2025 年 2 月，北京中关村一个平平无奇的煎饼摊，居然成了 AI 领域的热门话题中心。这事儿得从一位自媒体人在煎饼摊前用 DeepSeek 生成文案说起，摊主老张看到后，随口说了句 “你这机器写的玩意儿，还没我吆喝的‘脆皮多酱’来得勾人”，就这么一句话，瞬间在网上引起了巨大反响。
百万粉爆款文作者 @科技老饕 亲自测试发现，要是按照老张这种 “吆喝思维” 去优化提示词，文章的点击率能提升 230%！这场看似风马牛不相及的 “市井智慧 VS 尖端 AI” 的较量，背后却藏着人机协作的关键秘诀 —— 技术就像是骨架，而人性才是真正的灵魂。今天，咱就跟着这位爆款文作者，一起揭开人机协作的 3 大秘籍。
秘籍一：需求精准化 —— 从 “AI 指挥家” 变 “场景翻译官”好多人在使用 AI 的时候，都容易陷入一个误区，觉得指令写得越复杂，AI 生成的内容就越好。结果呢，生成的东西往往都是些 “正确的废话”，看着没毛病，但就是不实用。
就拿煎饼摊的老张来说，他那句 “脆皮多酱”，简单直接，一下就抓住了顾客的需求。短短四个字，既具体又能勾起人的食欲。咱们在和 AI “交流” 的时候，也得学学这种方法。
首先，要抛弃那些模板化的指令。DeepSeek 是推理型模型，不用像列清单一样机械地罗列步骤，直接描述真实场景就行。比如说，想让 AI 写一篇关于新能源汽车的行业分析，别再写 “请生成一篇关于新能源汽车的行业分析，包含市场规模、技术路线、竞争格局，每部分 800 字” 这种模板式指令了，这就是错误示范。正确的做法是，像这样：“我要说服投资人注资我们的电池项目，但对技术细节不熟。请用外行能听懂的话，说明我们的快充技术比宁德时代强在哪，并附 3 条谈判时可用的杀手锏数据”。
其次，要学会站在用户的角度思考，给指令加上身份、场景、情感标签。比如 “我是新手妈妈，想选一款安全奶粉，但看不懂成分表。请用‘婆婆能听懂’的语言对比十大品牌，重点突出性价比和避坑点”。这样 AI 生成的内容就更贴合实际需求了。
有个美食博主，用 “我要在抖音卖湖南酱板鸭，目标用户是怕辣但想尝试的北方人，文案需突出‘辣得过瘾但不上火’，避免用专业术语” 这个指令，让 AI 生成了视频脚本，结果视频点赞量直接突破 50 万！这就是精准需求带来的效果。
商业投资场景：“我需竭力说服投资人对我们的电池项目予以注资，然而我对技术细节知之甚少。烦请以门外汉能理解的言辞，阐释我们的快充技术相较宁德时代的优胜之处，并附上 3 条于谈判时可用的关键数据作为杀手锏。”此指令营造了向投资人介绍电池项目快充技术优势的情境，明晰了自身角色（项目方且不精通技术细节）、沟通对象（投资人）、沟通目的（劝服投资），使 AI 生成的内容更具指向性与实用性，契合商业投资谈判场景的需求。
母婴产品选择场景：“我身为新手妈妈，期望挑选一款安全的奶粉，却对成分表一头雾水。恳请用‘婆婆能听懂’的话语，对十大品牌加以比较，着重突显性价比和避坑要点。” 该指令设定了新手妈妈挑选奶粉的场景，涵盖身份（新手妈妈）、困境（看不懂成分表）、交流对象（婆婆）以及关注重点（性价比和避坑点），令 AI 生成契合新手妈妈实际需求、浅显易懂的奶粉对比内容。
美食营销场景：“我欲在抖音售卖湖南酱板鸭，目标用户为惧怕辣味但又想尝试的北方人，文案务必突出‘辣得过瘾却不上火’，且规避专业术语。”这里描绘了于抖音平台售卖湖南酱板鸭的营销情境，包含销售平台（抖音）、目标用户（怕辣但想尝试的北方人）、产品卖点（辣得过瘾但不上火）以及表达要求（避免专业术语），有利于 AI 生成适配抖音平台、吸引目标客户的酱板鸭营销文案。
科技产品对比场景：“以‘为国产 AI 叫屈’的口吻，对 DeepSeek 与 GPT-4o 的成本优势进行对比，结尾需激发民族自豪感。”此指令创设了对比国产 AI 与国外 AI 成本优势的场景，赋予特定的情感态度（为国产 AI 鸣不平），明确了对比对象（DeepSeek 与 GPT-4o）和结尾要求（点燃民族自豪感），使 AI 生成带有特定情感倾向和引导性的科技产品对比内容。
传统产业升级场景：“仿照《舌尖上的中国》的解说风格，撰写一篇‘DeepSeek 如何助力山西老陈醋厂降本增效’的推文，重点描绘传统工艺与 AI 碰撞所产生的火花。”指令构建了以 DeepSeek 助力山西老陈醋厂降本增效为主题，模仿特定节目解说风格的创作场景，明确写作风格（《舌尖上的中国》解说风格）、主题（DeepSeek 让老陈醋厂降本增效）和重点（传统工艺与 AI 的碰撞），让 AI 生成风格独特、主题鲜明的产业升级相关推文。
秘籍二：人机迭代化 —— 从 “单向输出” 迈向 “思维对谈”现在，不少自媒体人在使用 AI 的时候都太偷懒了，直接让 AI 生成内容，然后不加修改就发布。这样做的后果就是内容千篇一律，同质化特别严重。
那怎么打破这个局面呢？这里有两个方法。第一个是多轮追问，激发 AI 的深度思考。比如，你想写一篇揭露 AI 洗稿乱象的文章，第一轮可以先让 AI “生成一篇揭露 AI 洗稿乱象的文章”；第二轮再补充要求 “加入 2024 年某大 V 因 AI 抄袭被封号的案例”；到了第三轮，进一步细化 “模仿‘央视焦点访谈’语气，结尾呼吁平台加强审核” 。通过这样一步步追问，AI 生成的内容会越来越丰富、有深度。
第二个方法是活用模型组合。可以先用基础模型快速生成一个框架，再调用深度思考模型去补充逻辑漏洞。比如在写 “职场 AI 工具测评” 时，先用 V3 模型起草初稿，再让 R1 模型针对 “中小企业适配性” 进行批判性分析。
财经账号 @数据洞见 就是个很好的例子，他们通过 5 轮迭代优化，把一篇原本只是干瘪数据报告的 “ChatGPT 财报分析”，改写成了 “马斯克与奥特曼的 AI 权力博弈” 这样的深度长文，阅读量也从 1 万一下子飙升到 120 万，效果相当惊人！
秘籍三：表达人性化 —— 告别 “机器文风”，实现 “灵魂共振”有些科技账号过度依赖 AI，写出来的文章全是 “首先 / 其次 / 最后” 这种像产品说明书一样的八股文，粉丝看了都忍不住吐槽。想要改变这种情况，有下面几个小技巧。
第一，在指令里注入情感标签。你可以在让 AI 创作的时候，加上 “愤怒”“怀旧”“热血” 这些情绪关键词。比如说 “用‘为国产 AI 鸣不平’的语气，对比 DeepSeek 与 GPT-4o 的成本优势，结尾点燃民族自豪感”，这样生成的内容就更有感染力。
第二，模拟人类思维的瑕疵，保留一些口语化表达。像 “说实话”“你懂的” 这些词，虽然看起来不那么正式，但放在文章里，会让内容更贴近生活，更有烟火气。有个情感博主，在 AI 生成的文本里手动添加了 “那天雨很大，就像我哭花了的睫毛膏” 这样的句子，结果互动率一下子提升了 70%。
第三，尝试跨界风格融合。比如你可以给 AI 这样的指令：“模仿《舌尖上的中国》解说风格，写一篇‘DeepSeek 如何让山西老陈醋厂降本增效’的推文，重点描写传统工艺与 AI 碰撞的火花”。
历史科普大 V@时光机 更是把这个方法用到了极致，他们采用 “AI 生成史料 + 人工添加野史八卦 + 方言梗” 的模式，把枯燥的 “明朝税制改革” 变成了爆款系列《朱元璋的算盘与 AI 的键盘》，单月就涨粉 80 万！
未来战场：人机协作的 “终极形态”展望未来，人机协作还会有更大的发展空间。
一方面，AI 的角色会发生进化，不再仅仅是个内容生成器，而是变成创意催化剂。它能通过分析用户以前的爆款文章，自动推荐合适的选题方向，给创作者提供更多灵感。
另一方面，人类的核心竞争力也很关键。像具备稀缺感知力，能敏锐捕捉到 “Z 世代熬夜买助眠神器” 这种矛盾需求；还有价值观锚定能力，能从 AI 生成的众多营销方案中，挑选出和品牌调性相契合的，比如选择 “反焦虑” 叙事风格的方案。
现在，已经有不少头部 MCN 机构开始探索伦理边界了，他们推行 “AI 贡献度标注”。数据显示，粉丝对 “60% AI 生成 + 40% 人工润色” 的内容接受度是最高的。
这次煎饼摊大叔的意外 “逆袭”，说到底，是人性在科技浪潮中的一次胜利。在 AI 把生产效率提升到极致的时代，只有那些懂得利用技术，去放大人性闪光点，而不是用技术替代人性的创作者，才能在这场变革中站稳脚跟。就像 @科技老饕 在爆款文中写的那样：“DeepSeek 可以是你的第二大脑，但永远别让它接管你心跳的温度。” 希望大家都能掌握这些人机协作的秘籍，在创作道路上越走越顺！
