我是怎么把博客里的翻译腔修掉的
我博客上的中文文章一直是 claude 帮我翻译加改写的,攒下来读着全像英文直译。后来我去拆了半佛仙人、九边这些人的写法,把规律整理成一份写作指南喂回给 claude,让它把文章全部重写了一遍。这篇讲整个过程是怎么做的。
共 10 篇 · Mar 21, 2026 – Jul 5, 2026
我博客上的中文文章一直是 claude 帮我翻译加改写的,攒下来读着全像英文直译。后来我去拆了半佛仙人、九边这些人的写法,把规律整理成一份写作指南喂回给 claude,让它把文章全部重写了一遍。这篇讲整个过程是怎么做的。
一套写作指南搞定了翻译腔,但科技评测文章写成半佛那味儿就离谱了。不同内容需要不同声音。我研究了怎么从任何一个作者身上'偷'写作风格——收集文章、拆解模式、提炼成结构化的 style profile。这篇用卡兹克做例子,走一遍完整流程。
风格库再大,也装不下所有人的偏好。有人想写成半佛仙人,有人想写成和菜头,还有人想照着昨天看到的一篇没听过名字的作者的文章来。怎么办?让 AI 现场提取风格 DNA——给一篇范文,改成那个味。
听了张月光(妙鸭相机创造者)三小时创业访谈后的几个想法。关于 AI 朋友为什么必须会变、为什么需求感比满足感更重要、以及'道升术降'对产品和团队意味着什么。播客 reaction,不是系统分析——几个聊到的点碰巧跟我自己做 AI 伴侣的经验高度吻合。
员工手册就是给人类写的 system prompt。MrBeast、Netflix、Duolingo 三家百万人效公司的手册都在解决同一个问题:怎么把品味传递出去。但给人和给 AI 写 system prompt 的区别比想象中大——人需要激励、需要归属感、有自尊心要哄、会遗忘会走偏;agent 一样都不需要。
上一篇说员工手册是给人类写的 CLAUDE.md。这篇接着问:AI 原生公司的手册该怎么写?该招什么人?怎么筛选品味而不是技能?从 Compute Labs 三人团队的经验出发,试着写出 AI 原生公司的员工手册——一份给有品味的人的操作指南。
硅谷101 这期 AI-First 播客的听后感。多数人把 AI 当工具,跟 24 小时较劲,提速到头也就 10 倍;少数人把它当系统,重构整条工作流,人往后退到只做两件事——给意图、审产出。但我想说的是,审产出这道关,正在被自己淹没。
听《十分吸引》串台《听懂涨声》聊 AI 财富再分配,最有意思的是他们把铁路、电力、互联网三轮洗牌的机制层层拆解。每一次生产力基础设施的革命都是一次财富大洗牌:技术重写经济网络,旧瓶颈失效,新瓶颈拿到定价权。前三轮都是先集中、后扩散,靠的是新生产方式需要海量的人;AI 是重资产、离散型的,可能只走完集中那一半。这是我对这轮最不乐观的判断。
课代表立正这期访谈,嘉宾是屠龙(杨滢)——清华生物、匹兹堡脑科学博士、给美军解码大脑,回国后却在一个"会计开法拉利、网红带黑社会大哥上门"的江湖里连开四家公司。标题问"为什么她干啥啥赚钱",但她自己交代过卖首饰一件没卖出去。真正值钱的不是某种点石成金的天赋,是一套能从科研搬到美妆、图书、课程的操作系统。我顺着完整字幕又抠了一层:她到底带了什么下场。
AI 把讲授的边际成本打到零,教育史上第一次,瓶颈从'谁来教'搬到了'人为什么想学'。顺着一个 AI 社群里关于'孩子为什么不肯学'的讨论,我把动机科学、学习科学和 alignment 的证据串了一遍:需求不是找出来的,是点着的;'以后用得上'输给的是一条折现曲线;动机满格的学生加一个直接给答案的 AI,考试成绩反而比不用的还低 17%。教育要解的是双重对齐——先让人想学,再保住那份不可外包的认知劳动。
© Xingfan Xia 2024 - 2026 · CC BY-NC 4.0