写文章的主力又换回Claude AI
作者：微信文章之前一段时间写文章一直用的是ChatGPT 5.2，但最后读下来，总觉得成稿质量离我想要的效果差了口气, 后面想试一试我常用来编码的Claude写的效果会怎么样, 经过几次测试对比，发现它在写英文长文方面比GPT质量更高，于是最近就固定成写文章的的主力了。
不仅仅是写文章, 它的工作流里包含搜索、验证（verification）和事实核查（fact check），产出更“可控”、也更贴近真实世界的数据与逻辑。
我特别喜欢的是：Claude 并不会在我给出主题后就立刻开写，而是会先做一轮判断——例如它会分析这个话题值不值得写、大致的搜索量/用户需求强度，以及是否与我的客户用户画像匹配。它还会参考搜索结果里相关关键词的排名页面，帮助我理解目前主流内容在讲什么、缺口在哪里。
更关键的是：当它判断这个话题与我的主体定位、目标客户画像不匹配时，它会直接建议我不要写这个话题，并基于同一业务目标给出一批更合适的新选题。对我来说，这个能力非常实用——因为它能在写作前就减少“写了也不转化”的无效内容。
在正式写文章之前，我通常会给模型提供几份文档作为提示（prompt），确保方向、边界和细节一致：
第一份：背景信息文档（Markdown）
我会用 Markdown 清晰写出：我们公司主要做什么、销售什么；以及同样重要的——我们不做什么/不提供什么。同时我会补充目标客户是谁、产品分类如何规划、有哪些细分品类；在细分品类里，我还会标注某些颜色、材质、角度或特定规格的产品我们明确不提供，避免模型写出与实际不符的内容。这样能帮助它在初稿阶段就形成“边界感”，减少后续返工。
第二份：本篇文章与业务目标的关系
比如写一篇对比型文章，我会明确告诉它：这篇对比的最终目的是什么——是为了促进客户询盘转化，还是偏 B 端线索获取；如果是偏 C 端成交，我会要求在文中自然穿插引导话术，把阅读路径导向下单或咨询。
第三份：Google 搜索算法更新与文章格式要求
我会整理最近几轮 Google 搜索算法更新方向，以及当下更符合搜索与 AI 摘要偏好的文章结构与写法要求。我把这些规则一条条列出来，用 Markdown 做成简明文档，让 Claude 在内容组织、结构层级、信息密度、可读性等方面更贴近当前的搜索偏好。
人工参与的部分:
在写作过程中，因为我长期有英文阅读习惯，我会对文章进行逐段精读。每一段我都会要求 Claude 做 fact check：哪些信息需要来源支撑、哪些结论表达过度、哪些数据不够严谨。遇到我认为不满意或不合适的部分，我会直接让它删掉、缩写、或干脆不触及该点；并且明确告诉它：后续文章生产也不需要再写这类内容，把“禁区”固化下来。
文章生成后，我还会把成稿交给 Perplexity 做二次验证和事实核查，主要目的是让数据尽量与现实一致，避免出现“听起来很对、但其实是编的”情况。实际检验中我也发现，Claude 仍会出现编造、夸张、或不了解我们真实参数的内容——尤其当文章需要引用我们公司的具体指标时更容易出错。
因此我在写作时也会提供一些我们独家的内部数据，并要求它把这些数据与上下文逻辑串起来，确保前后自洽、且与业务事实一致。
另外，我始终坚持文章写完后自己从头完整读一遍。我认为这个习惯非常必要：看过很多同行的网站，会明显感觉他们是 AI 直接复制粘贴或自动化发布，段落之间缺少人工校对后的顺畅感，整体“机器味”很重。我最看重的一点就是流畅度——如果读起来不顺，我会手动改写一部分，同时把修改意见汇总给 Claude，让它基于这些反馈做第二轮整体润色与结构调整。
大致的流程就是这个样子, 当然, 后续还有内容的headings结构化, 多媒体内容, 互动元素, CTA按钮, SChema植入, 内链构建等方面的工作, 也属于固定流程了.希望对你有用.
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