一个提示词能去掉AI味吗？Reddit网友给了几种不太一样的答案

Reddit的r/PromptEngineering版块有人发了个帖子，标题挺直接：一个提示词能打败付费AI humanizer工具吗？

楼主S4Fx69说自己在做对比测试，拿Grammarly Pro这类付费工具和纯提示词方案比，用在学术作业上。他要的提示词得给文字加上真实情绪和自然节奏，同时不能把学术质量拉下来。

跟帖里出现了几种思路，差别挺大。

先把自己的旧文本喂给模型

网友seraphym1389给了个相当朴素的办法。把你自己写过的东西尽量收集起来，评论、帖子、跟LLM的聊天记录、WhatsApp、Viber、短信，只要不是AI生成的都行。让模型分析这些文本，记住你的语言风格，存成一个skill，之后用/mylanguage之类的命令调用。

他说自己在Claude上试下来效果很好，母语和英语都行。另外有个细节：他本来就会犯一些语法和拼写错误，也特意告诉模型别去纠正这些常见错误。这样检测工具反而认不出来。

楼主回了一句“肯定要试试”。

多个模型串成流水线

Express_Cup7009的方案更像装配线：Claude当研究员，Codex负责把文字变得像人写的，中间用OpenAI的Decisions API结合你的说话习惯逐段审查，Codex再改。最后一句是“Boom”。

有人对提示词方案不以为然

Revolutionary-Cod245的跟帖泼了点冷水。付费工具可以包含Agentic工作流，能自己动手做事。提示词只给你信息，然后等你来处理，付费免费都一样。

顺带推荐自己工具的

lifeishell108在跟帖里推了自己的工具vespers.fyi，说欢迎拿去一起对比，也想要点反馈。附了一段视频：点击查看

还有一个相当抽象的回复

DrHerbotico的跟帖贴了一大段JSON Schema模板，开头写着“No boilerplate llm hallmarks”，然后要求输出必须符合给定的JSON Schema，还附了完整的schema定义和示例。

这段回复放在“怎么让AI写得不像AI”的帖子里，本身就有点耐人寻味。它示范的恰好是那种典型的、结构工整的模型输出。

整个帖子看下来，最靠谱的建议是收集自己旧文本那一招。没有花哨的提示词技巧，本质是把模型当模仿器用。但有意思的地方在于，一群人在讨论怎么让AI写得不像AI，其中一些方案本身却越来越像AI在解决问题。