隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，AI輔助網(wǎng)文創(chuàng)作已經(jīng)成為一種常見的創(chuàng)作方式。然而，面對眾多的AI工具，網(wǎng)文作者們常常面臨選擇的困惑：是使用通用的AI Chat，還是選擇專業(yè)的AI寫作軟件？本文通過深入分析，探討了AI寫作軟件相較于AI Chat的核心優(yōu)勢，供大家參考。

周末和某大佬聊AI寫網(wǎng)文，觸發(fā)了我的一些思考，于是我決定整理整理思路，記錄下來。

用AI輔助網(wǎng)文創(chuàng)作已不算新鮮事，不過，現(xiàn)階段大家用AI的方式五花八門。

有的小伙伴使用各種AI Chat，直接跟DeepSeek、Claude、豆包對話。

有的小伙伴選擇用AI寫作軟件，比如蛙蛙寫作、星月寫作、中文逍遙。

有的小伙伴嘗試自己定制工作流，甚至連代碼都用上了。

也有一些和我一樣，用「Obsidian」自己搭建寫網(wǎng)文工作臺。

歸根結(jié)底，目前用AI寫網(wǎng)文沒有特別主流的方法，大家還都在摸索中。

隨著AI技術(shù)越來越成熟，很多人都把目光轉(zhuǎn)向了AI寫作軟件，新的AI軟件層出不窮。

那么問題來了，為什么網(wǎng)文作者們要放著AI Chat不用，去選擇需要付費的AI寫作軟件？換句話說，AI寫作軟件相較于AI Chat的優(yōu)勢是什么？

今天這篇文章，就來談?wù)勎覍@個問題的思考。

我們所說的AI，即大語言模型，它為AI輔助網(wǎng)文創(chuàng)作提供了最核心的技術(shù)。網(wǎng)文創(chuàng)作其實是一個相對復(fù)雜的過程，目前還有很多關(guān)鍵的需求未能被滿足，甚至在未來很長一段時間內(nèi)，大模型都未必能滿足。而這些，或許就是AI寫作軟件的機會。

我們逐一來看一看。

數(shù)據(jù)管理

要問當(dāng)前AI輔助網(wǎng)文創(chuàng)作的主要難題，（前文和設(shè)定等）信息對齊絕對排得上號。

網(wǎng)文情節(jié)、人物成長都具有連續(xù)性，不管是一次性生成，還是一點一點推演情節(jié)走向結(jié)局，都不得不考慮跟前文內(nèi)容銜接的問題，確保不發(fā)生偏離。

所以，很多作者會非常關(guān)注AI上下文窗口問題，上下文窗口就代表了AI的記憶能力。顯而易見，AI的“記性”越好，故事偏離的可能性就越小。

短篇還好，長篇動輒五六百萬字的篇幅，簡直就是噩夢。目前沒有任何大模型具備這種級別的記憶能力，最大的上下文窗口也才200k，據(jù)說接下來Claude計劃擴至500k，對于長篇網(wǎng)文創(chuàng)作來說，仍遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。

然而，擴展大模型上下文窗口，是唯一的解決辦法嗎？

從我的實踐來說，或許并不是。

直接用前文和素材投喂AI，是最簡單粗暴的信息對齊方式，卻未必是最好的。前文中往往有大量冗余信息，比如很多日?；?、吐槽、玩梗、描寫……信息密度低，這些內(nèi)容對于后文幫助并不大。

除了直接喂前文以外，也出現(xiàn)了很多其他解決方案，比如結(jié)合RAG相關(guān)技術(shù)，如「Obsidian」的VaultQA模式，比如選擇性地投喂設(shè)定文檔或指定章節(jié)，比如直接讓AI按照指定思路來擴展或續(xù)寫，將把控方向的事情交給人腦。

由此可見，核心問題其實變成了，如何挖掘出最有用的信息給到AI，以使生成的內(nèi)容不偏離。

投喂原文只是一種手段，人工整理信息是另一種手段，兩種方式剛好是兩個極端，極端之間有無窮的創(chuàng)新空間，等待AI軟件去挖掘，以取得準(zhǔn)確性、易用性、使用成本（畢竟token是要計費的）、使用效率之間的平衡。

在這方面，「蛙蛙寫作」或許略微走在了前面。

「蛙蛙寫作」不僅管理正文，而且提供了對各種作品信息、角色、總綱、章綱等內(nèi)容的生成與維護(hù)。這些信息本身緊扣作品，在使用「蛙蛙寫作」生成的時候，能明顯感覺到生成結(jié)果與各種作品數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性，簡化操作的同時有不錯的生成效果。

如何管理好作品相關(guān)的各種內(nèi)容數(shù)據(jù)，做好數(shù)據(jù)提取、整理、存儲、關(guān)聯(lián)、更新、使用，是值得AI軟件探究的重要問題，也是未來AI軟件的核心競爭力所在。

知識沉淀

除了內(nèi)容不偏離，另一個AI輔助網(wǎng)文創(chuàng)作的難題就是生成質(zhì)量啦。

從我之前的很多文章中，大家不難發(fā)現(xiàn)，AI生成的內(nèi)容其實還存在很多質(zhì)量問題，比如情節(jié)老套缺少新意、故事簡單缺少看點、邏輯斷裂……有些問題或可在大模型升級后有所改善，有些問題則是頑疾。

其實，網(wǎng)文發(fā)展至今，已經(jīng)沉淀了大量的知識。我們不能指望小白讀了幾篇網(wǎng)文上去莽，就能寫出神作。偏偏這種期待被加諸在了AI身上，似乎AI學(xué)習(xí)了那么多數(shù)據(jù)，寫文水平自然而然應(yīng)該更好。這種情況并沒有發(fā)生，AI依然不夠懂網(wǎng)文。

從我的實踐來看，其實有大量網(wǎng)文創(chuàng)作知識，都可以被轉(zhuǎn)化為提示詞。使用這些提示詞之后，AI在構(gòu)思情節(jié)等方面的效果，能夠大幅提升。

問題在于，歸納整理這些知識的過程有一定工作量。我試過用AI幫忙整理，效果并不理想。很多知識、技巧轉(zhuǎn)化而成的內(nèi)容非常抽象，AI提煉得并不好。

除了存量的知識，網(wǎng)文套路仍在不斷創(chuàng)新，這種創(chuàng)造力依然保留在人類手中，AI暫且不具備引領(lǐng)網(wǎng)文創(chuàng)新的能力。

知識與生成能力的關(guān)系，就好比是人類經(jīng)驗與聰明腦瓜的關(guān)系。想要把事情做到高水準(zhǔn)，光有其中一個不夠，必須雙管齊下。因而，網(wǎng)文創(chuàng)作相關(guān)知識沉淀與復(fù)用，是AI寫作軟件的另一大機會。

在這方面，「星月寫作」UGC提示詞的模式是不錯的參考。

網(wǎng)文題材、風(fēng)格、創(chuàng)作場景多如牛毛，創(chuàng)作熱點不斷變化，想要靠三五套提示詞一力降十會不現(xiàn)實。「星月寫作」UGC提示詞具備了極強的適應(yīng)能力，能夠快速完成各種場景的提示詞定制，非常高效。

通過這些提示詞，有機會將網(wǎng)文創(chuàng)作知識沉淀下來，無限復(fù)用。提示詞與大模型剝離開，這些知識未來會繼續(xù)與迭代升級的大模型協(xié)作，不斷提升生成質(zhì)量。

技術(shù)整合

大模型是AI輔助網(wǎng)文創(chuàng)作的核心技術(shù)，卻不是唯一的技術(shù)。

事實上，在這一代AI問世之前，寫作軟件或者說各種內(nèi)容編輯器，已經(jīng)是非常成熟的產(chǎn)品。有很多功能看上去不那么“先進(jìn)”，卻是寫作軟件不可或缺的，比如版本管理、全文檢索、查找替換……

而隨著大模型出現(xiàn)，新的問題也需要新技術(shù)來解決，比如前面講到的RAG相關(guān)技術(shù)等。

AI寫作軟件絕不是做一個內(nèi)置了提示詞的AI Chat，而是需要依據(jù)不同寫作場景，將所需的技術(shù)整合起來，以更好滿足多樣的創(chuàng)作需求。在這個過程中，必定需要結(jié)合各種各樣的技術(shù)，提升用戶體驗。

這是個細(xì)分市場，專業(yè)性很強，并不是AI Chat需要深入的領(lǐng)域，相關(guān)需求一定會依托AI寫作軟件來滿足?；蛘邠Q個說法，本質(zhì)上是寫作軟件引入AI技術(shù)，顛覆原有的創(chuàng)作體驗，卻從未推翻一直以來的創(chuàng)作場景需求。

小結(jié)

以上是我的思考，我認(rèn)為數(shù)據(jù)管理、知識沉淀、技術(shù)整合三大能力，是AI寫作軟件相較于AI Chat的核心優(yōu)勢，也是AI寫作軟件走向成熟的關(guān)鍵所在。

上面列舉了一些做得不錯的產(chǎn)品，但客觀來說，目前市面上的AI寫作軟件都不成熟，文中提到的各種問題也還沒有妥善解決。

沒關(guān)系，一切才剛剛開始，讓廠商們卷一卷，總能養(yǎng)蠱養(yǎng)出來幾個蠱王，拭目以待吧！