你写公众号、小红书或客户文案时，可能希望 AI 写出来像你平时说话。只写「自然一点、别太像 AI」很难说明白；让它看几篇你自己认可的文章，通常更容易对齐句子长短、段落节奏和用词。

先准备 3 篇你愿意公开给 AI 看的范文，再把这次要写的事实单独列出来。下面的工具包附有本机 Ollama 脚本、提示词、示范语料和输出检查器，脚本本体就在 ZIP 里的 style.py，解压后照 README 运行，不用再去找其他仓库。

我用 3 篇 AI 百宝箱旧稿在本机 Qwen 上跑了一遍：它总结出 5 条写法，其中有「列表项用加粗短语开头」；再按范文生成开头，检查器看到 5 条列表、没有事实清单外的阿拉伯数字。这个结果只能说明格式和数字表面一致，不能证明内容真实；完整输入和输出在工具包 examples/。

你需要准备

准备 用途
3～5 篇你自己写过、最满意的文章 让 AI 观察你真实的表达习惯
一份事实清单 固定这次可以使用的数字、经历和结论
任意文字 AI 用对话框测试提示词；费用和可用功能看你当前的产品
可选：Ollama 和本机模型 不想把范文发到云端时，在本机运行工具包脚本

客户资料、未公开的商业信息和个人信息不要直接当范文上传。可以只截取不含敏感内容的几段，或者用本机模型。

1. 先选范文，再分开写事实

从你自己写过的内容里挑 3～5 篇。选你希望 AI 学的那种写法，例如公众号开头、产品介绍或朋友圈，而不是把不同用途的文章混在一起。删掉姓名、电话、订单号和客户未公开信息。

再把新文章要用的事实写成清单。只写已经核实的数字、时间、经历和结论，别在事实清单里提前模仿文风。工具包里的 examples/facts_s064.md 是一份历史演示材料，自己的内容请换成你能核实的事实。

2. 用同一份事实比较 4 种提示

打开任意文字 AI，把下面的提示词复制过去，将 {事实清单} 替换成你的内容：

根据下面的事实写一段文章开头，只使用事实清单里出现的数字、人物、经历和结论，不要补充事实。先给读者一个具体场景，再说明这篇内容能解决什么问题。

事实清单：
{事实清单}

只输出开头，不要解释你的写法。

把同一份事实分别试 4 次，每次开新对话，避免上一次的回答影响下一次：

  1. 只给事实：用上面的提示词，作为基准。
  2. 加风格说明：在提示词后面贴一段风格规则，例如「句子短一些，多用第一人称」。
  3. 加范文：贴上 3 篇范文，并补一句「只学表达方式，不要照搬句子、事实和观点」。
  4. 说明和范文都给：同时提供风格规则和范文。

先看哪一版更像你，再核对它有没有多写事实。范文要放在提示词后半段，并明确它只用于学习写法，不能作为新稿的事实来源。

3. 风格说明要逐条检查

你可以让 AI 从范文中总结规则，但不要直接把生成的规则整段照贴。要求它每条规则都附一个范文中的短例子，再自己检查：

  • 这个习惯是不是在多篇文章里都出现，而不是只出现一次？
  • 这条规则只规定写法，还是会逼 AI 加观点、反例或结论？
  • 例子是否真能支持这条规则？

例如，「句子偏短」可以从多篇范文核对；「每条结论后都必须加括号」可能只是从个别句子过度归纳出来。删掉没有证据的规则，也删掉「必须指出某工具的缺点」这类会诱导 AI 编内容的要求。

4. 本机运行工具包脚本

如果已安装 Ollama，先确认它正在运行，并执行 ollama list 查看本机模型名称。下载并解压文风示例工具包，进入解压出来的目录：

python3 style.py self-test
python3 style.py guide corpus style_guide.md qwen3.8-27b:latest
python3 style.py write shots examples/facts_s064.md out.md corpus style_guide.md qwen3.8-27b:latest
python3 style.py check examples/facts_s064.md corpus out.md

style.py 会调用本机 Ollama 的接口，不需要 API Key，也没有 Python 第三方库。模型名称按 ollama list 的结果替换。guide 从 corpus/ 生成风格说明；write shots 把范文和事实一起交给模型；check 提示稿件结构、和范文连续重合较长的片段，以及事实清单外的阿拉伯数字。

工具包附的 3 篇 corpus/ 范文来自 AI 百宝箱旧教程，只用来演示脚本。要让它学习你的文风，把自己的范文另存为 corpus/ 里的 Markdown 文件再运行。不要把演示语料当成你的个人风格。

检查器只做提醒：它识别不了中文数字、同义改写、数字含义和上下文，也不能判断一段话是否真的像你。出现告警就回原文核对；没有告警也要自己读一遍。

一组历史对照

2026 年 10 月 6 日，我们曾用 19 篇 AI 百宝箱旧教程做过一轮对照，留 2 篇测试。那次测试中，两篇测试稿都显示「只给范文」比只给事实或只给 AI 总结的风格说明更接近原稿；AI 总结的说明还把偶尔出现的括号写成了硬规则。

这组数字是旧一轮测试的记录，原始 19 篇语料没有随这次工具包保存，因此不能从 ZIP 重新计算。下载包里的 3 篇语料只是演示样例；你可以按上面的步骤用自己的范文重新比较。无论哪种方法，风格像不像都需要人读，数字和事实也要回来源核对。

拿它做内容服务

如果你帮商家写公众号或社交媒体内容，可以先收集客户认可的旧文，再做一页风格样稿让客户确认，之后再批量起草。报价前说清楚范文数量、稿件类型、修改轮次和事实由谁确认；按同行报价和实际工作量估价，不要承诺「AI 能完全复制某个人的风格」。

常见问题

要不要微调模型？ 大多数个人写作先不用。准备几篇合适的范文，在提示词里说明只学写法，通常更容易开始，也方便随时换文章和改要求。

范文会不会被直接抄进新稿？ 有可能。提示词能提醒模型不要照搬，但不能保证。发稿前检查长段重复和独特说法，取得范文作者授权后再用于客户项目。

我没有本机模型，可以用网页 AI 吗？ 可以。用任意你已在使用的文字 AI，照第 2、3 步复制范文和提示词；涉及隐私或客户资料时，先确认服务的隐私规则，或换成脱敏材料。

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