会 AI 导入素材写作，这事我是被“逼”出来的。
一开始我跟很多写作者一样，骨子里有点傲气，觉得写作应该是“纯手工”。脑子、咖啡、键盘，够了。什么工具、插件、自动化，全是旁门左道。直到有一次赶稿：三篇长文、两个脚本，还夹着一份文案需求，死线挤在同一天，脑袋像被塞满棉花。我那天凌晨四点坐在屏幕前，突然就明白一件事——如果不学会让 AI 帮忙导入素材，以后可能连“写不完”这个资格都没有了。
从那之后，我开始系统地折腾：怎么把资料扔给 AI，怎么让它自动整理、筛选、标注重点，然后我再接手写，效率提升到什么程度？实话说，改变挺大的，甚至有点颠覆我原来的写作习惯。
一、先说人话：我不是要“让位”，只是要“外包”体力活
写作这件事，真正难的那部分，从来不是敲字，而是——
- 找资料：翻网页、看报告、扒访谈记录。
- 做结构：这段放前面还是后面？案例够不够？逻辑有没有断层？
- 反复修改：这里说得太虚，那句不够精准，例子不够贴脸。
这些环节里，大量时间其实花在“素材处理”上：下载、复制、分类、标记、再翻找。说直白点，就是给大脑干搬运、归档、筛选的体力活。
我后来给自己定了一个原则：能让 AI 导入素材 的事，我一律不自己手动干。不是我懒，是我发现——
当你不再为了找那一段数据去翻三十几个标签页，你的脑子会突然变得安静很多，反而更愿意去思考表达、视角、节奏这些东西。也就是写作真正有意思的部分。
二、怎么“导入素材”，不是一句话的事
很多人以为和 AI 写作就是一句：“帮我写一篇关于××的文章”。说完就等着看结果。然后输出的东西嘛……你也知道，有种非常明显的“批量模板”味道。
我真正觉得有用的，是把 AI 当成一个超能的资料助理，让它先帮我处理“原材料”，而不是直接出成品。核心动作就三个词：喂素材、提要求、再加工。
- 喂素材，而不是喂一个模糊主题
我写一篇关于内容变现的文章，过去做法是：搜一堆网页、看报告、翻自己收藏夹，一堆乱七八糟的资料堆在那儿。现在我会这样玩——
- 把调研到的重点段落、数据截图里的文字、访谈笔记，统统整理成一份“素材大拼盘”；
- 分批“导入”给 AI：比如第一批是行业数据，第二批是案例截图的文本转换，第三批是自己的零散想法和语音转写；
- 每一批，我都会标明：这是“数据类”，这是“用户话术类”，这是“个人观点碎片”。
这一步有点像往一个巨大的“脑洞仓库”里塞东西，只不过这个仓库会自动帮你归类。
- 提非常具体的要求，让它帮你清洗素材
我经常会直接说：
- “请把上述内容里所有涉及‘时间维度的变化’的句子提出来，并按时间排序。”
- “帮我整理出所有关于创作者焦虑的原话，保持语气不改，只做简单分条。”
- “请列出刚才素材中出现的所有具体数字，并解释每个数字出现的上下文。”
这就是加工前的“清洗”步骤。被 AI 清洗过的素材，像是从一大堆散乱的纸箱里，突然变成了按主题排好、加了标签的小抽屉。
- 再加工时，主动“反驾驭”
等素材整理好，我会做一件很多人懒得做，但极其关键的事：反向提问。
比如它帮我整理出三类创作者焦虑，我会追问：
- “如果从中挑出最少被讨论、但最真实的一类，你会选哪一类？为什么？”
- “有没有哪条素材放在开头当引子，会比其他的更有冲击力？”
很多人以为 AI 只会答一些中庸的话，但当你准备了足够多的素材，再丢给它这种“偏主观”的命题，有时它给出的切入口，反而能打破你原来的惯性思维。你不一定照单全收，但会被迫多看两个方向。
最后，真正成文的过程仍然在我手里：我会根据这些整理和讨论过的素材，再去写自己的段落、加自己的体验，而不是直接复制它生成的文本。
三、效率有多大提升？我拿真实场景说
我有一次要写一篇关于“年轻人副业写作”的长稿，涉及数据、访谈、个人观点，还要有一点点故事性。过去这种东西，从调研到成稿，大概需要两三天，加上无数次的自我怀疑。
现在我流程是这样的：
- 第一天白天：和几位做内容副业的小伙伴聊天，录音；
- 晚上：把录音转文字，简单去掉口水话，然后丢给 AI，标记成“访谈素材”；
- 同时，把网上找到的两三份报告的关键段落复制出来，扔给它作为“背景数据”；
- 再把我这些年写作的自我吐槽、小记事、公众号后台读者留言，一起给它。
然后我提的要求是：
- “从素材里找出三个最具有冲突感的故事，按人物-困境-转折简述。”
- “帮我总结这几个故事里共同出现的情绪词。”
- “请列出所有‘和钱有关’的句子。”
这个阶段，我自己其实没写一个字，只是在看它整理出来的结果，不断删减、圈画、重新排序。等这些都做完，整篇文章的骨架其实已经跑出来了。真正写正文那一刻，我是很轻松的：
- 选一个故事，把人写活；
- 在合适的地方埋几个数据；
- 最后加上自己的观点和一点带情绪的收束。
从前，我会在资料堆里打转到怀疑人生；现在，我只是把精力从“翻箱倒柜”调整到了“挑东西、搭结构”。同样是写七八千字，时间被压缩了差不多一半，而且写完也没那种被掏空的感觉。
四、不会写成“模板腔”的前提：你得保留自己的噪音
很多人抗拒用 AI 辅助写作，有个很合理的担心：会不会写着写着，我整个人的表达变得公式化？那种平滑得像抹平的墙，没有一点纹理。
我自己的经验是：只要你坚持几件事，就不太容易滑进那种“统一口音”。
- 保留你的“不标准表达”
比如我自己写东西，很喜欢用一些带情绪的词：糊里糊涂、气笑、脑袋嗡一声；也喜欢在句子当中突然插一句废话式旁白，类似“说真话，这事我以前想都没想过”。这些东西，我不会让 AI 去“润色掉”。
当工具帮我整理完素材、给出一个“参考写法”之后，我通常会做反向操作：
- 把某些句子故意写得不那么完整；
- 有意打断原来顺畅的节奏，插入小段自言自语；
- 用一些看起来“不够专业”，但特别生活化的比喻。
我甚至会保留几个用词上的小毛边，让它有点“手写感”。这部分，必须是你自己亲手做，不能交给 AI。
- 让关键观点必须出自你自己的痛点
什么叫真正属于你的观点？不是“我认为提高效率很重要”，而是——
- “我以前为了查一个数据，把浏览器开到像菜市场一样，只为那一句话，结果发现写完根本没用上。”
- “我不是真的热爱加班，我只是不会用工具，导致每一次写作都在重造轮子。”
当你在文中写出这种时刻，你的文章自然会带上你的气味。而这些东西，往往出现在你回忆自己崩溃、纠结、想放弃的那些瞬间。AI 能帮你把混乱的素材整理清晰，但它没办法替你经历那些窘态。
我现在写每一篇文章，都会刻意问自己一句：这篇东西里，有没有哪两三句，是“没别人能替我说”的？如果没有，我会回去补，补到有为止。
五、具体一点：几种我常用的“导入 + 写作”套路
说点更操作层面的，我经常会用这些模式，来对付不同类型的内容。
观点型文章
自己先写一份粗糙的“怒吼版”：不讲逻辑，只讲情绪，想到哪写到哪。
- 再把这份“怒吼稿”丢给 AI，说：“请帮我抓出其中最明确的三个观点，并按‘问题—论点—例子’简单梳理。”
- 它梳理完，我对着它给的结构，把自己的怒吼重新填进去，修词、补故事。
这样做有一个好处：你的情绪不会被格式抹掉，但逻辑会被轻轻扶正。
报告解读类文章
先把报告里看得头大的那部分，全部导入，让它帮我提取“只跟普通人生活相关”的信息；
- 让它用日常语言重述一遍，避免原文那种冷冰冰的表达；
- 再由我自己加吐槽、加生活里的小例子，让内容落地，比如把“内容创作门槛降低”翻译成“你妈都开始刷短视频直播学做菜”。
这个过程里，AI 导入素材帮我做的是“降噪”；真正让读者点头的地方，仍然是你那一小段生活化描写。
访谈整理 / 纪实类写作
所有录音转文本之后，一股脑丢进去；
- 让它按“人物身份、关键转折、情绪变化”三个维度帮我标记；
- 我再回到那些“情绪变化最剧烈”的段落，自己重新写，把场景细节补上：灯光、动作、说话时的停顿。
在这种写法里，AI 只帮你提供一个“情节地图”，真正的画面感，还是得你自己一点点勾。
六、真正的效率，是“专注力的保留”
很多人一谈效率提升，就盯着“快不快”，“一天能写几篇”。我现在的感受更像是——
AI 导入素材写作，不只是帮你省时间，而是帮你省脑子。
过去写一篇稿，你可能要在“搜集 → 分类 → 思考 → 表达 → 修改”之间来回切换几十次。每切一次，注意力就被撕裂一次。到最后，人不是写不出来，而是被自己给耗干了。
现在大量的切换被转移了：
- 机械的分类工作，交给 AI；
- 模糊的素材，交给 AI 帮你初步清晰；
- 你只需要在“真正需要人”的几个节点上出现：决定重点、挑选故事、写最有力度的那几段。
这就是我最在意的所谓“效率”：当你写到最后一段，还能保持清醒、有力，而不是已经累得只想随便收个尾。
七、结尾想说的其实很简单
如果你已经写作很多年，或者刚刚开始写，可能都会有类似的矛盾感：一边怕自己被工具替代，一边又羡慕那些“写得快还能写得好”的人。
对我来说，会 AI 导入素材写作，不是一种投降，而是一种更新。就像以前大家从手写稿转到电脑打字，从纸质辞典转到在线词典，一开始总觉得“不纯粹”，但用久了发现，真正该被保留下来的从来不是形式，而是你写东西时那一点点诚实、那一点点不肯糊弄的劲。
工具可以帮你把素材整理得干干净净，却永远替代不了你在凌晨两点，删掉一整段自以为是的废话，重新写下那一句更贴近真实的句子时，那种微微发抖的满足感。
效率是重要的。可比效率更重要的，是在提高效率之后，你还能有余力，写出一点真正属于你自己的东西。
