Claude、Codex/ChatGPT 和 Gemini 这类工具都很好用，我每天在工作内外都用它们写代码、做研究、翻数据、收集信息。但我从不用它们写作，也强烈建议你别这么做。写作会逼你深入思考自己在解决的问题，以及究竟想向读者传达什么，这正是写作难的原因，也是它作为思考工具的价值。如果照着要点让 AI 生成一份文档，你就跳过了思考这一步。
正文
Claude、Codex/ChatGPT 和 Gemini 这类工具很棒。我整天都在用（工作和个人都如此），做编程、研究、挖掘数据、收集信息等。但我不用它们写作，也强烈建议你别这样。
不要跳过思考！
写作逼你深入思考要解决的问题，以及想传达给读者的内容。这正是写作难却有用的原因。若根据要点生成文档，你就跳过了思考。结果可能看起来“不错”，稍改便接受。可你真深入想过问题吗？文档真反映了想沟通的重点吗？很可能没有，而你永不会知，因为跳过了思考。
问题不在 AI 写作差（恰恰相反），而是它们不擅思考与原创。这正是你该做的！
若担心变慢，自问：若只让 AI 代想，你的价值是什么？写作效率非最短时间产最多内容，如编程非写最多代码行。关键在于你带的想法，及想法对团队、公司或他人的影响。对公司，一份60页充满废话、抓不住核心问题的战略文档，不如3页深思熟虑的战略。
那完全不能用 AI 帮忙写文档吗！？
别教条。别用 AI 的“思考”替你的思考，但在真有价值处用工具。
我完成初稿（和思考）后，的确用 AI 改进文档。我会问“读此文，你有什么问题？”或“文中最重要的一点是什么？”。类似发布前请人校对。尽量别让 AI 直接修改，只问问题。据反馈，你再思考如何应对。就像请同事对写好的东西提反馈，而非让同事“据这5点写文档”。
AI 在备写时也极有用。筛数据、整数据、找规律等，用 AI 更快更好。它帮你在思考解法前更好理解问题。
评论
社区多数人实践自己写、AI润色的协作模式，少数人主张彻底拒绝AI改写，同时较多人质疑原文章禁止AI写作却宽容AI编程的双重标准。有人调侃不知多少读者正用AI总结这篇反AI写作的文章。
主张自己完成核心写作而由AI负责校对与润色
- 实践者倾向于先手动写出思想和草稿，再让大模型做语法修正、删减冗余、调整结构或语气，认为这保留了写作灵魂且效率更高。（认可度：较多人） > 自己先认真写，再让AI处理琐碎的细节实现，效果非常好（@huijzer）
主张写作应彻底排斥AI代笔与改写
- 少数意见认为即便校对也不该用大模型，因为它无法理解文本，且用AI写作对思维最有害，日常散文绝不可生成。（认可度：少数人） > 写作用AI是最有害的事之一，日常写作永远不该生成（@4b11b4）
认为写作与编程在AI使用上不应区别对待
- 原文章主张写作不能让AI代劳思考却许可AI编程，评论者指出编程同样需要高层思考且代码也给人读，写作并不更神圣，用AI辅助编程反而释放了更多思考时间。（认可度：较多人） > 写作并不比编程更神圣，阅读和调整AI输出同样需要大量思考（@bluepeter）
警示不要用AI处理自己无法核验的内容
- 用户提醒将AI用于翻译至不懂的语言会掩盖错误假设，或用于小众研究时其引用源往往模糊不可核实，训练数据污染让输出像在推卸责任的中层经理。（认可度：少数人） > 别用AI翻译成你读不懂的语言，它会粉饰你未曾察觉的假设错误（@sasaf5）
有价值的补充
- 有用户借助 Claude 构建“删去废话”工具，粘贴自己的文本后采纳部分删词建议，认为人机协作编辑体验良好。
- 通过长期编辑AI生成稿并迭代写作指南，可训练AI逼近个人自然文风，是另一种协同路径（@retrocog）。
- 类比早期文字处理器：投入同样心力于大模型而非只写一行提示要一次性结果，方能像当年先驱那样产出佳作（@Kim_Bruning）。