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像編程一樣寫作

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「編程式寫作

我最近有一個重大實踐創(chuàng)新,用 Claude Code ,像編程一樣寫作。

之前,我一直用Gemini 2.5 Pro,因為它的上下文窗口特別長,邏輯能力特別好,能滿足我?guī)缀跛袑懽餍枨蟆?/p>

問題在于,和大模型本身對話,會產(chǎn)生很多版本管理問題。

模型每次生成的內容,可能有比較大的差異。我往往會陷入在幾個生成的全文版本之間,從各個版本中選擇順眼的部分來拼貼最終全文。

直接后果就是,生成全文30秒,拼貼改稿一小時。

傳統(tǒng)的對話式的AI用法碰到了瓶頸。我開始思考,寫作的本質到底是什么?

所以,我的又一重大理論創(chuàng)新是:寫作,特別是寫長一點的文章,實質上是一個工程管理問題。

寫作和編程非常像。寫作是自然語言編程,寫代碼是程序語言編程。傳統(tǒng)的寫作方式全憑感覺,但全憑感覺是沒法讓AI來準確執(zhí)行的。

寫作和編程一樣,需要引入架構、版本管理、模塊化的思維。

我稱之為編程式寫作。

核心思路是,用Claude Code來當項目經(jīng)理。我只需要提供上下文、交代清楚自己的意圖,然后AI就可以來拆解任務,具體執(zhí)行步驟了。

比如我前兩天發(fā)的這篇文章,就是用Claude Code + K2寫的。

我只需要把口述想法(對著通義app噴了十分鐘)、參考資料、我的過往文章放進一個文件夾,讓Claude Code調用,然后清晰地闡述寫作意圖:想要強調什么觀點、文風參考哪幾篇文章、篇幅多長……


接下來,就是一點編程Agent震撼。

Claude Code會主動創(chuàng)建一份工作計劃,然后像一個真正的項目經(jīng)理一樣,按部就班地執(zhí)行:學習資料、模仿文風,然后輸出提綱并分段寫作。

最后,寫出來的文章,更加貼合我的原意,完成度更高。只是調用Gemini模型來寫,一次性生成的語言會更加流暢,但只有七成像我,改起來還是有點麻煩的。

這種可以自己拆解任務并分步驟執(zhí)行的編程Agent,完全把寫作變成了上下文工程。

用戶最重要的工作,是選擇給它提供哪些上下文,以及闡述自己的意圖,剩下的執(zhí)行工作,Agent都代勞了。

但是,問題來了,Claude Code真的恨國

Anthropic列明中國是敵對國家,甚至禁止為中國公司控股50%以上的企業(yè)提供服務。我操意大利人怎么這么壞啊

那我必須批判性地使用Claude Code。眾所周知,我是愛國博主。

所以,我把Claude Code的后端模型切換到Kimi K2了

過去一周多,我的文章大都是用「Claude Code + K2」這個組合寫出來的。

我的另一重大實踐發(fā)現(xiàn)就是:在用Claude Code寫作的場景下,K2的表現(xiàn)相當可以。

K2的問題是,它的上下文長度只有262k,在處理超長、復雜邏輯任務時,容易出現(xiàn)邏輯問題。K2寫總結摘要的幻覺率很低,但在根據(jù)提綱寫全文的環(huán)節(jié)aka創(chuàng)意寫作,尤其是寫超過1000字的文章,幻覺還是比較明顯。

但Claude Code的工程化能力,彌補了模型本身的短板。

這里的關鍵在于,Claude Code這個項目經(jīng)理,可以自動把一個復雜的寫作任務,拆解成若干小部分。每個小部分的篇幅都只有三四百字。

在這種任務規(guī)劃模式下,模型的能力被最大化地聚焦了。它不需要一次性處理所有上下文和邏輯,只用寫好幾百字的文本就行。

而且,最直觀的好處是,K2很便宜。

我最開始用Claude Code,寫一個提綱就花了5美元。而現(xiàn)在,我用K2寫一篇文章,花費最多也就四五塊錢人民幣,價格差了好幾倍。

速度上,K2的高速版本turbo,輸出速度還可以,每秒能有幾十個token。我這幾天比較高強度地用下來,大概一天能花10元人民幣。普通版能再便宜一半。

用得最多的一天,我連續(xù)寫了四五個小時,也就用了28元。CC+K2的時薪只有五塊錢屬于是,是深圳打螺絲工價的四分之一


AI就是這樣,應用場景無法被計劃。

用上CC + K2組合后,我有點一年前,剛開始用Claude 3.5 Sonnet寫作的爽感。

我把自己胡說八道的口述轉錄,還有電腦上稀奇古怪的PDF資料,都嘗試用CC寫作,單純圖一樂,就愛看我隨口一說,AI大儒為我辯經(jīng)。

編程式寫作的美妙之處在于,它解決了長文寫作中的工程管理問題。你不需要再一步步地給AI指令,分支對話,或者在不同版本之間反復糾結。

「編程式寫作」的方法很簡單,核心在于給Agent提供充足的上下文資料。接下來,講清楚自己的意圖,就像產(chǎn)品經(jīng)理要寫明白需求文檔一樣,然后把具體執(zhí)行都托管給Claude Code。

具體來說:

第一步,建立一個項目文件夾。

其中要包含三類文件:一是關于主題的背景資料,比如媒體報道、研究論文;二是你對這個主題的核心觀點,我通?谑鍪畮追昼娹D錄成文本,你也可以放進去領導的要求、甲方Brief…三是幾篇你過往的、風格上比較滿意的文章,作為AI學習文風的范本。


接下來,你就可以開始指揮Claude Code和K2了。

第二步,充分講明白自己的意圖。

我非常推薦下載個Mac端Wisper Flow,可以隨時喚起來語音輸入,把需求講透徹講明白。


講清楚,自己要寫一篇講什么的文章,篇幅多長。要求AI充分學習文件夾里的資料,請它根據(jù)口述轉錄,或者你此時輸入的要求,參考背景資料、你過往文章,撰寫一份提綱。

這里要盡可能充分地講清楚,再讓他創(chuàng)建一份工作規(guī)劃 aka CLAUDE.md文件,根據(jù)工作規(guī)劃來執(zhí)行。

第三步,提綱確認后,就是分段寫全文。要求Claude Code根據(jù)提綱和你過往文章的寫作風格,逐段地、一部分一部分地寫完全文。


非常簡單,和我之前寫的思路是完全一樣的。只是,調用大模型寫作,會面臨版本管理問題,在寫提綱和提綱寫全文階段,都可能分支出去若干個版本。

而使用Claude Code + K2,先講清楚需求,建立工作計劃aka項目架構,再由AI自動地分步驟、模塊化地執(zhí)行,最后把各個模塊統(tǒng)合成一片文章。

其實就是把軟件開發(fā)的基本思路,用在寫作上。確保AI可以準確理解意圖,穩(wěn)定地執(zhí)行任務。

剩下的,自己動手試試就完事了。下載一個Claude Code終端,免費;調用K2寫作,一天也就十多塊錢。

唯一的小技巧是,在Claude Code的輸入框里,連按兩次shift+tab,激活它的「計劃模式」。然后,輸入復雜指令后,CC會主動創(chuàng)建工作計劃,讓任務不容易中斷。

當然,編程式寫作也有一個需要適應的地方,就是容易走神。

Claude Code 在執(zhí)行寫提綱、寫全文的任務時,根據(jù)上下文長度,可能需要花費幾十秒、幾分鐘到十分鐘不等。

在這段時間里,我很容易走神去干點別的,然后忘了它還在工作。

(本文配圖由 ChatGPT 生成,Claude Code 輔助寫作。)

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