长篇一致性是个很难解决完善的问题（所以很多vibe的写作软件总是号称解决记忆一致性blabla） 但更大的问题是，一致性对于ai写小说的第一性——写得有趣、写得生动、写得持续好看，完全不重要，甚至没什么鸟用。解决了一致性也几乎等于什么都没有解决。 我觉得LLM本身就是AI写小说最大的局限

赞同：“与其说是关注 skill，还不如说是关注那个人，关注他的方法论和理念。AI 时代人的重要性、个人 IP 的重要性，也就在此” 比如我就把我的方法论写成了《图解 Skill》

「不是……而是……」的问题，不只是句式的模式化，其本质在于 AI 总想增强戏剧性、强化论点的说服力。 而这背后的两个隐含假设都有毛病。 第一，一篇文章并不需要时时刻刻都出现金句、洞见和极具说服力的观点，平铺直叙的文章也不一定无力。 这种取向的偏离，主要源于文案写作对「乍乍乎乎」、对爆点的追求。但追逐爆点的写作，本身就不是人类写作的常态。 即使是单纯在全部的营销文案、自媒体写作场景作为母集，「震惊流」和「金句流」也不是打遍天下，这只是一个入门的手法。 第二，为什么AI一定要靠对比和转折来凸显文章的洞察力？本质是因为，AI 没有信心依靠平铺直叙一个观点，就能把它打磨到足够吸引眼球，训练和算法，让它畏惧这种「单薄」的写法。 可实际上，一个陈述句要堂堂正正打进读者心里，靠的是整篇文章的立意与这个论点的呼应，靠的是上下文里作者铺陈的背景。比如作者写一篇回忆自己做自媒体的心路历程，这么写： 「过去的十年，我一直都在重复做一件事：追逐流量，追逐曝光。」 「现在的我就意识到了，流量是毒药，你吃下去多少，都会吐出来多少。」 后面这句表面上只是一个陈述句，但有了前文的背景和全文的基调，它就能产生画龙点睛的效果。而这恰恰是 AI 在谋篇布局上做不到的：它无法从整体立意、全文感情色彩这种高维视角去谋划。 在 AI 眼中，一段话就是一段话，一句话就是一句话。它所谓的前后呼应，只是句子层面的顺滑和逻辑上的流畅；至于怎么用背景的底色烘托一句话，怎么用一句话带动整篇文章，AI 没有这个意识。 当然，很多普通写作者也没有这个层级的意识，这种意识实在长期写作里不知不觉积累起来的。但至少和 AI 相比，现在普通写作者多出了一个更宝贵的优势，就是姿态的坦诚。 在过去，坦诚的收益并不高，而现在，有咋咋呼呼的 AI 作为衬托，平铺直叙也不再单薄了，而是变成了「可爱」。 这也是一种 AI 红利吧。

公开 skill 基本只在大众超高频需求有用，比如生图、PPT办公，主打的也不是完全对齐你的需求，而是给一个质量足够稳定的结果，也就是标品。 但是在日常 AI 工作领域，能称之为标品的流程究竟有多少个呢？大模型本身就是最大的标品，更胜于标品。 所以我们的最优 agent 都是自己长期迭代、手搓出来的。如果要用公开 skill，基本上用的都是自己所关注的领域的宝藏博主牛人做的 个性化skill，又或者是自己朋友比如说我 X 上友邻的 skill 。 所以说白了，你与其说是关注 skill，还不如说是关注那个人，关注他的方法论和理念。AI 时代人的重要性、个人 IP 的重要性，也就在此

准备把 Codex 100 刀退回 20 刀了。之前 Codex 做的任务，我转回来用 Max 和其他灵活的 API 来调用K3、GLM-5.2和DsV4flash去顶。 主要我现在用 Codex 最核心的理由，除了日常修修电脑之外做的就是调研赚钱的单子，但我现在已经把 Codex 的调研任务平移到 Proma 加 K3 来执行了。目前还没测试完，感觉上应该问题不大。 对于复杂的 Agent 任务架构的设计，以及长流程的执行这两块，我还是最倚重于 K3 的。能力显著 GLM 5.2 之上，更有宏观大局感，同时有一点 Opus 4.8 的设计力和 GPT 的多模态。算是我这么一个非码农、非前端，主要在调研和 Agent 任务这块最倚重的开源模型了。在我眼里，K3 除了写作不行以外，其他方面我确实是把它当做 Opus 4.8 替代品看待的。 而且虽然说我爱说K3写作不好，但主要也是和期待中的水平相比没有亮点，至少日常它在调研和文档写作这块还是很好的。 反过来说，我觉得 GPT 5.6 sol有点魔怔的防御性动作，对token和时间都是过度的消耗。最近我的感觉就是，这 GPT 的 Luna，严谨的调研活儿我不敢让它干，Terra ，我之前有实打实的在任务里看到过它像睁眼瞎一样没有全局观念、瞎执行，自顾自地就放过了有问题的结果，同样的事情5.5 high和5.6 sol从来就没犯过一次错。而如果全让Sol 干吧，额度消耗速度又太快。Tibo老哥如果不重置，其实这5xPro也根本就不经用；你嫌慢想提提速，这 100 刀也就是分分钟用完。 而如果8月再往上升级 GPT 6 呢，首先，我是不觉得 OpenAI 现在有能力调出一个真正牛逼的文科模型（就像是老 Opus 或者是 Fable ），已经彻底不抱希望了。 那么如果是单纯强加强开发能力呢，我这种用户来说好像也已经无感了，Coding对于我们普通人来说，真的已经开始出现溢出了。 秋天是降本增效的好季节啊。

还记得很多时候，我们做梦会梦到一些跌宕起伏的故事。自己在若有若无的自觉之下，踏上英雄之旅，成为拯救公主的勇者；又或者是，好像冥冥之中知道这是一个悲剧，或者是一个哀伤的、奇葩的、带有某种小众取向的故事。可你做为梦的主人却知道这个世界是为你而书写的，所以你会在扮演着主角的过程中，也似乎扮演着旁白的角色，将它一路推到最后，即使知道这只是一个在你「驾驭」之下的梦，依然如同游玩了一场崭新的RPG游戏的高潮一样心满意足地醒来。 如果未来 AI 或者元宇宙可以帮助人实现这样的互动式生成故事的话，大概就是这样的感觉吧。 实现它绝不可能仅靠预置的脚本，也不是靠单纯粹的AIGC生成，或许需要脑机接口，又或者是更玄妙的交互化学反应

对同行 IP 如数家珍，似乎对你自己做 IP 没什么鸟用 对同行 IP 漠不关心，甚至不知道他们的存在，反而似乎更有用 因为你有自己生产内容的方式，有自己的价值来源，也有另辟蹊径的能力 你没有被芸芸众生带跑偏，没有仰视过上个时代的老登，也没有动不动就要对标曲曲 你最好没有熟读过同行的方法论。你所熟读的那些方法论，其作者最好已经悉数离世。因为这意味着，你读的不是刚刚流行起来的答案，而是已经接受过历史检验的东西 我们常说，做自媒体，「最好」的起点，就是你觉得同行发的都是垃圾。既然如此，少看同行，算不算知行合一？

用LLM写出自己满意的文章（是直接写出，不是自己去改到满意）本质上是让AI训练自己，把自己训成一个小语言模型。 如果我们的语言和思维保持活力，保持多样性，是永远不可能到达对LLM的文章「完全满意」的状态。 你试想一下就知道，如果一个模型写出来的东西总是和你想的一模一样，用了半年之后，你觉得它还是和你想象的一模一样，这不可怕吗？ 这不是说明你在这几个月之间，脑回路已经彻底凝固了吗？ 正常人除非是直接冬眠了半年醒来，否则一定会觉得大模型有些跟不上自己了。 这就是为什么我们总在用了一个模型一阵子之后觉得它的语言似乎变弱了，降智了。其实未必是降智了。只是你看得多了，你进步了，对之前的固定模式不满足了。 所以，让LLM和人同步，相对于人类自己的思维模式和语言模式是一种妥妥的降维。 即使是最不善言辞和写作的人，这样的训练也是对自己的严重折损。

Claude Opus总结：🍎 OpenAI 反咬 Apple 诉讼大瓜 核心爆料： 1. Apple 律师搞乌龙 — 搞混了两个亚裔姓氏 Apple 声称 2 月就联系了 OpenAI，但 OpenAI 没回。结果真相是：Apple 的外部律师把两个亚裔姓氏搞混了，邮件发错人了。而且 Apple 是在 OpenAI 主动指出之后才承认这件事的。 2. Apple 员工主动找离职同事帮忙 Apple 指控前员工 Chang Liu 离职后还访问了 Apple 机密信息。但 OpenAI 直接晒出了 iMessage 聊天记录，证明是 Apple 在职员工主动联系 Chang，请他帮忙找文件、回答技术问题。而且 Chang 离职后之所以还有访问权限，是因为 Apple 自己没做好权限回收（"残留访问"是 Apple 的常见问题）。 3. 24 年老将被诬告 另一位被告 Tang Tan 在 Apple 服务了超过 24 年，被指控试图窃取商业机密。OpenAI 表示 Tang 一直明确告知团队"不要使用任何其他公司的机密信息"。 4. Apple 五个月沉默后突然起诉 Apple 之前告诉 OpenAI "正在解决问题"，然后五个月没有任何音讯，突然就起诉了。OpenAI 说愿意配合解决，但 Apple 选择了打官司 + 不断变换指控叙事。 OpenAI 的态度： "我们不想要、也没有 Apple 的商业机密。我们更感兴趣的是做创新产品。" 一句话总结： Apple 告 OpenAI 挖人窃密，OpenAI 直接晒聊天记录反打——证明是 Apple 自己员工找离职同事帮忙、权限管理稀烂、律师还发错了邮件，五个月装死之后突然起诉。 事件背景： Apple 起诉了 OpenAI，指控 OpenAI 挖走的前 Apple 员工窃取了 Apple 商业机密。OpenAI 于 2026 年 8 月 3 日发了这篇回应文章，逐条反驳，语气相当激烈。

有人可能会说。我不管这种文字是不是套路，我只要保证外在形式不犯错就行。我就是借一下AI文案的壳，里面装上高价值的信息和内容，不就够了吗？ 道理是这个道理没错。但你权衡利弊时还需要考虑2个巨大的盲点 1、你的内容真的有高价值吗？写真正过硬的内容其实比单纯写好文案要难得多。 2、在你的内容真的很好的时候，放弃个性化的表达，你未来失去的好处，可能远远重于眼前的一点便利。 这就还是我说的老问题。当你有好东西的时候，装在平庸、可能随时过时的AI文壳子里，是一种暴殄天物，是一种自毁。

大多数自以为聪明的AI博主和自媒体都有一个盲区 所有AI写作最初都不以「让人看出这是AI文」为目的，所有提示都用的是真人风格提示，大部分还附带去AI味组件和多重审核。 那么为什么，现在这些AI风格自媒体、推文还是稍微有点网感的人就一看一个准？ 如果AI写作也有harness和goal，这些成果全都是100%失败产物。 你不可能把一个打开就报错的程序发布出来，但是你却可以把一个100%失效的AI写作成果发出来。 这是整个自媒体从业群体彻头彻尾的不负责任，或者是认知失调现象。