AI 评价
优点:
- 角色定位清晰:明确要求AI扮演“评论员”,有助于生成更具观点性和分析性的内容。
- 结构要求具体:提示词中包含了评论文章的核心要素,如解释重要性、用事实支持主张、讨论潜在解决方案,引导AI产出结构化文本。
- 实用性高:直接针对新闻时事,能快速生成可用于博客、专栏或社交媒体讨论的初稿。
缺点:
- 主题依赖性强:输出质量高度依赖于用户提供的初始故事或主题的清晰度和信息量。
- 深度可能不足:对于复杂议题,AI可能停留在表面分析,需要用户进一步引导或补充专业知识。
- 事实核查必要:AI生成的事实和论据需要用户进行二次核实,以避免错误信息。
适用人群
- 0 经验 / 初学者:非常适合内容创作者、学生或对某个新闻话题有想法但不知如何下笔的用户。直接复制提示词框架,在“我的第一个要求是”后面替换成你的具体话题(例如:“我想写一篇关于人工智能伦理的评论文章。”)即可。无需调整其他部分。
- 工程师 / 专业人士:可用于快速生成技术或行业相关议题的评论初稿,作为自己深度分析的起点或灵感来源。可以在后续对话中要求AI针对某个技术细节进行展开或批判。
使用建议
- 提供背景:在给出具体话题时,最好能附上一两句关键背景或核心矛盾,这样AI的评论会更有针对性。
- 迭代优化:不要期望一次生成完美文章。可以将AI的初稿作为基础,然后通过后续提问(如“能否将第三段的论点再深化一下?”或“请为文中的主张补充两个数据支持。”)进行打磨。
- 风格引导:如需特定风格(如犀利、平和、学术),可在初始提示词中补充说明,例如:“请以冷静客观的学术口吻撰写……”
进阶技巧
- 可以要求AI在文章结尾提出几个开放性问题,以增加文章的互动性和思考深度。
- 尝试让AI从对立面进行评论(“请从反对者的角度写一篇评论”),以获得更全面的视角。
风险提示
- AI生成的内容可能存在偏见或基于过时、不完整的信息。务必对文章中的事实、数据和引用进行严格核查。
- 评论文章的观点属于AI基于模式的生成,不代表绝对正确,最终文责需由使用者自负。




