新手写人工智能文章必看！选题技巧大模型应用指南

AI Insight 专栏作者

2025-05-09

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我太懂新手写人工智能文章的迷茫了 —— 要么对着 “人工智能” 四个字发呆，不知道从哪下笔；要么写出来的内容干巴巴，既没读者看，搜索引擎也不待见。今天就掏心窝子跟你们聊聊，新手怎么选对人工智能文章的选题，还有大模型怎么用才能帮上忙，全是实战干货。

📌 选题先抓 “小切口”，别一上来就啃硬骨头
很多新手一写人工智能文章就想聊 “人工智能未来发展趋势”“大模型技术原理”，这些话题不是不能写，但你想啊 —— 行业大佬都在写，你一个新手凭什么让读者点开你的文章？而且这些话题太宏大，很容易写得空泛，既没细节又没观点，读者看两行就划走了。

真正好的人工智能文章选题，一定是 “小而具体” 的。比如 “用 ChatGPT 写产品文案，这 3 个提示词比别人高效 3 倍”“新手怎么用大模型生成人工智能科普文框架”，这类选题聚焦一个具体场景，读者一看就知道 “对我有用”，自然愿意读下去。

怎么找 “小切口”？给你们个简单方法：从 “人工智能 + 你的日常 / 擅长领域” 入手。如果你平时爱做饭，就写 “大模型怎么帮厨房新手设计 AI 食谱”；如果你是学生，就聊 “用大模型整理人工智能课堂笔记的 5 个技巧”。这种结合自身熟悉领域的选题，既能保证内容有细节，又能避免写得太外行，新手也能轻松驾驭。

还要注意紧贴用户需求。打开知乎、小红书看看，普通人搜 “人工智能” 时，常带的后缀是 “怎么学”“能做什么兼职”“有哪些实用工具”。你选的选题如果能直接回答这些问题，比如 “零基础学人工智能，大模型能帮你做这 4 件事”，天然就有流量优势。别总想着写 “高大上” 的内容，对新手来说，“有用” 比 “高深” 重要 100 倍。

🔍 跟着热点走，但别做 “热点复读机”
热点是人工智能文章的流量密码，但新手很容易踩坑 —— 要么追得太晚，等文章发出来热度已经过了；要么只把热点新闻复述一遍，没自己的东西。其实追热点有技巧，关键是 “找角度” 而不是 “抄内容”。

比如最近某大模型更新了多模态功能，别人都在写 “XX 大模型新增功能盘点”，你可以换个角度：“新手用 XX 大模型多模态功能做图文创作，这 2 个场景最实用”。前者是信息搬运，后者是结合新手需求的实用指南，读者肯定更愿意看后者。

怎么快速找到热点角度？教你们用大模型辅助：把热点关键词（比如 “某大模型多模态更新”）输入大模型，加一句 “帮我从新手视角，生成 3 个有实用价值的文章角度”。大模型会给你一堆方向，你再挑一个自己能驾驭的。比如大模型可能会给 “新手怎么用多模态功能做产品演示视频脚本”“用多模态功能生成人工智能文章配图，新手避坑指南”，这些角度既贴热点，又有实操性。

还要注意热点的 “保鲜期”。人工智能领域热点更新快，比如新模型发布、政策调整，最佳发文时间通常是热点出现后 1-3 天。如果没赶上第一波，也别放弃，可以写 “复盘” 类内容，比如 “某大模型发布会后，新手该关注这 3 个被忽略的细节”，从 “回顾 + 提炼” 的角度切入，照样能出彩。

🤖 大模型不是 “代写工具”，而是 “选题智囊”
很多新手用大模型写人工智能文章，上来就输 “写一篇人工智能文章”，结果大模型给的内容泛泛而谈。其实大模型的正确用法是 “帮你找选题、挖细节”，而不是直接替你写。

分享个我常用的流程：先用大模型做 “选题 brainstorm”。比如你想写 “人工智能在教育中的应用”，直接输 “帮我拆解‘人工智能 + 教育’的细分场景，按‘新手能写、有实用价值’排序”。大模型会列出 “AI 作业批改工具推荐”“大模型帮老师生成教案的技巧” 等细分方向，你从中选一个自己能展开的。

接着让大模型帮你 “补细节”。比如选了 “AI 作业批改工具推荐”，再输 “列出 3 个适合新手测评的 AI 作业批改工具，每个工具说清楚‘新手怎么用’‘优点缺点’”。大模型会给你基础信息，你再结合自己的试用体验（哪怕只是注册看看界面），补充 “第一次用 XX 工具，我花了 5 分钟才找到上传入口” 这种真实细节，文章就会很鲜活。

但要记住，大模型给的内容一定要 “验真”。人工智能领域技术更新快，大模型的训练数据可能滞后。比如它推荐的某个工具可能已经停服，或者某个功能已经升级。所以拿到大模型给的信息后，一定要去官网、应用商店核实，不然写出来的内容容易出错，反而砸了自己的口碑。

🚫 避开 3 个选题雷区，新手少走半年弯路
新手写人工智能文章，很容易踩一些 “隐形坑”，明明花了时间写，却没流量、没反馈。这几个雷区一定要避开。

第一个坑：“只聊技术，不聊应用”。比如写 “大模型参数突破”，如果你只讲 “从 1000 亿参数到 2000 亿参数的意义”，非技术背景的读者根本看不懂。不如换成 “大模型参数提升后，新手用它写文章能感受到这 2 个变化”，把技术和用户体验结合起来，可读性立刻提升。

第二个坑：“跟风写‘预测’，但没依据”。“人工智能未来会取代 XX 职业” 这种话题很火，但新手很容易写得 “想当然”。如果要写这类内容，一定要加具体依据，比如 “根据某招聘平台数据，XX 岗位近半年对‘AI 工具使用能力’的要求提升了 30%，这 3 类工作更可能被 AI 辅助”，用数据支撑观点，才不会显得空泛。

第三个坑：“忽略‘新手视角’”。很多人写人工智能文章，总不自觉用行业术语，比如 “Prompt 工程”“微调模型”。新手读者看到这些词就头大。正确的做法是 “把术语翻译成大白话”，比如不说 “Prompt 工程”，而说 “怎么给大模型发指令，才能让它更懂你”。必要时可以加一句 “可能有小伙伴听不懂这个词，简单说就是……”，拉近和读者的距离。

📝 实战案例：从 “没头绪” 到 “出爆款” 的完整过程
给你们看个真实案例，我带的一个新手学员，从 “不知道写什么” 到写出阅读量过万的人工智能文章，就用了上面说的方法。

她一开始想写 “大模型应用”，但没方向。我让她先用大模型拆解场景，大模型给了 “大模型在家庭收纳中的应用” 这个冷门方向。她觉得这个角度新鲜，就顺着挖。

接着她用大模型查 “大模型怎么帮用户设计收纳方案”，发现有工具能上传户型图生成收纳建议。她自己注册试用，记下 “第一次上传图片没成功，原来要选‘正方形比例’” 这种细节。

选题定成 “新手用大模型设计家庭收纳方案，3 步就能搞定（附工具实测）”。文章里既讲了具体步骤，又说了自己踩的坑，还加了 “为什么大模型比传统收纳教程更适合新手” 的分析。发布后因为角度独特、实操性强，很快就火了。

这个案例说明，新手写人工智能文章，不用追求 “高大上”，找一个小场景，用大模型辅助挖细节，再加入自己的真实体验，就很容易出彩。

💡 最后提醒：选题要 “跳一跳够得着”
新手最容易犯的错，就是选超出自己能力范围的选题。比如你连大模型都没用过几次，就去写 “大模型底层技术对比”，肯定写不好。

选题时先问自己三个问题：“这个话题我能不能用大白话讲清楚？”“我有没有办法找到具体案例或数据支撑？”“读者看了之后会不会觉得‘有用’？” 三个问题都能答 “是”，这个选题就值得写。

大模型是很好的辅助工具，但别依赖它。真正能打动人的内容，一定有你的真实思考和体验。新手不用怕写得不好，先从 “小而具体” 的选题开始练，慢慢就会找到感觉。

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