AI仿写的一些思考。
早期的通用做法是，先至少找三五篇有代表性的文章，进行高度抽象，提取行文风格特征，成品 AI仿写提示词是：提取到的文风特征 + 示例文章。
最终仿写的文章，流于表面，只是看起来像，缺乏内核，很肤浅。
中期的优化版本，先用大量样本文章提取价值观、哲学观、硬核知识点，然后再和提取的文风特征结合、
最终的仿写效果，稍有提升，但依然不够。
如何优化？
还是先回到人工写作，一个人的输出，只占到他实际想法的一小部分，每篇文章都包含了大量前置信息。
我我知道的，我想写的，我实际写的，如果只从第三步着手仿写，永远不够。
必须抽象出大量前置信息，才能让仿写更符合预期。