你想啊，写东西这活儿，多私密，多个人？同一个主题，你、我、他写出来就是不一样。语言习惯、思考逻辑、表达偏好，全是经年累月沉淀下来的。现在市面上的大多数AI，能给你个标准答案，或者至少是“平均水平”的答案。但我的文章，我希望它有股子“我”的味道，哪怕是草稿，也得带着点儿那股子劲儿。
所以，这AI写作软件方案设计，我觉得得从“人”出发，从那个坐在屏幕前抓耳挠腮、或者灵感爆棚的人出发。怎么让一个冷冰冰的算法，穿上使用者的皮肤？这才是挑战，也是乐趣所在。
首先，数据喂养。不是喂通用语料，得喂我自己的。我的博客、我的随笔、我发过的邮件、我的聊天记录（当然得是清洗过的、跟创作相关的），甚至是我的读书笔记。让AI在我的语言世界里浸泡，闻闻我文字里的烟火气，感受我的停顿和强调。这就像让它跟着我学说话，学的不是普通话教程，而是我的“方言”。这步挺要命的，涉及到数据隐私和安全，搞不好用户肯定不买账。但要是真能做到，效果肯定立竿见影。想象一下，它生成的第一句话，就带着你惯用的那个语气词或者句式，是不是有点毛骨悚然，又有点小激动？
接着是风格捕捉与调控。光模仿皮毛没用。风格这东西，深着呢。它包含词汇选择的偏好（我喜欢用大词还是小词？喜欢拟人还是比喻？），句子的长短节奏（我是一口气长句到底，还是喜欢短句连珠炮？），甚至是情感倾向（我写积极的稿子多，还是批判性的多？）。方案设计里必须得有模块来分析这些，而且不是给个笼统的标签，得是细粒度的。更重要的，得给用户控制权。我今天想写得像个老学究，明天想写得像个街头小混混，后天想写得像个诗人，能让我一键切换吗？或者拉几个滑块，调整一下“正式度”、“情感强度”、“句子复杂度”？这才是真正的“定制”。
再来，知识图谱。我写的领域挺多的，有时候是技术分析，有时候是文化评论，有时候是产品介绍。每个领域都有自己的黑话、自己的知识体系。通用AI在这方面经常犯傻，一本正经地胡说八道。我的定制工具得能吃透我常用的知识领域。我可以导入我常用的参考资料、行业报告、甚至是我的专业术语表。AI得学会用我的语言，聊我懂的话题，还得聊得专业不露怯。这就要求AI得有强大的知识关联能力，不是简单的信息堆砌，而是能理解概念间的关系，像个内行人一样思考。
功能上，我觉得不能止步于“续写”或“改写”。那太初级了。它应该是个协同伙伴。比如，我写了个开头，有点卡壳，它能基于我已有的文字，智能地提供多种可能的后续发展方向，这些方向还得是符合我风格、逻辑上说得通的。或者我写完一段，觉得有点干，让它帮我“加点料”，提供一些形象的比喻、生动的描写，这些“料”也得是它从我的“语料方言”里学来的。甚至，它能帮我检查事实错误、优化论证结构，这些都是高阶的辅助创作，不是简单的文字游戏。
至于实施嘛，这才是最头疼的部分。技术上，怎么平衡模型泛化能力和个性化深度？过度定制会不会让模型变得“偏执”，只能写一种调调？训练成本怎么算？用我的个人数据重新训练一个大模型？那成本上天了。更现实的是不是在通用大模型基础上，做微调或者插件化？通过大量的我的prompt示例和生成文本对比，让它学会我的“脾气”。这个实施方案得务实，一步到位不现实，得有个迭代计划。
还有个关键点，用户体验。这个工具不能让我感觉像在跟一个机器对话，得顺滑、直观。输入输出的方式、界面的设计、功能的调用，都得围绕“创作流畅性”来做。别整那些复杂的参数，让它聪明地去猜我的意图，或者用最简单的方式让我表达需求。比如，不是让我写指令“用讽刺的语气描述这件事”，而是我写下一段带点讽刺意味的话，它立马能捕捉到，并在后续生成中延续这种语气。
说到底，这不仅仅是做一个软件，这是在构建一个数字化的分身，一个能辅助我表达真实自我的工具。它不是要取代我，而是要放大我。让我在面对日益增长的创作需求时，依然能保持住那种独特性和鲜活感。这听起来有点玄乎，但我觉得，这才是AI写作软件未来的方向，特别是对于那些把文字当作生命一部分的人来说，一个能懂我、像我的定制创作工具，那简直是梦寐以求的东西。方案设计得大胆，实施得谨慎，但愿真能有人把这事儿干出来。
