讓 AI 擁有你的靈魂：用單一 Markdown 檔塑造專屬寫作風格

原始來源與檔名：2026-05-21T093525+0800-The Best Way to Make AI Write Like You.md

NAPKIN | 餐巾紙

餐巾紙公式

Authentic AI Writing = Negative Prompting (What you HATE) + Structural Preferences + Actual Examples -> 1 Unified .md Voice Profile

公式說明：讓 AI 寫出像你的文章，關鍵不在於給予空泛的形容詞（如「直接」、「幽默」），而在於利用逆向提示（Negative Prompting）告訴它你絕對不用的詞彙與句型。透過讓 AI 採訪你，將你的好惡、寫作結構與真實範例提煉成一個 .md 檔案，每次寫作前載入，就能讓 AI 從「產生罐頭廢話」進化為「撰寫你的初稿」。

一句話

為什麼 AI 寫出來的文章總是充滿著濃濃的「AI 味」？因為它預設輸出的是最安全、最平庸的平均值。這篇文章提供了一個極具實用價值的解法：不要每次都在 Prompt 裡重複你的寫作習慣，而是讓 Claude 對你進行「100 題深度採訪」，把你的寫作 DNA（特別是你討厭的詞彙與絕不妥協的觀點）寫成一個 writing-voice.md。結合 Claude Cowork 等工具，讓這個檔案成為你每次 AI 寫作的底層 Context。

餐巾紙草圖

[ The Voice Profile Pipeline ]

1. The Interview (Let AI interrogate you)
   - What are your hot takes?
   - What words make you cringe? (e.g., "utilize", "delve")
   - Show actual examples of your writing.

2. The Compilation (The .md file)
   - HARD NOS (Never do this)
   - STRONG TENDENCIES (Do this 80% of the time)
   - ACTUAL EXAMPLES (Mimic this rhythm)

3. The Execution
   - Load `writing-voice.md` into Claude Cowork context.
   - Result: AI generates a draft that sounds like YOU, requiring minimal editing.

ROUND 1: SKELETON | 骨架掃描

「這篇文章在說什麼」

核心問題: 使用 AI 寫作不是錯，產生毫無個性的「AI 垃圾 (Slop)」才是錯。大多數人無法讓 AI 模仿自己的風格，因為他們給的提示詞太過模糊（例如只說「寫得專業一點」）。
核心答案: 建立一個專屬的「寫作聲音設定檔 (Voice Profile)」。這個設定檔是一個 Markdown 檔案，裡面詳列了你絕對不用的詞、你的句子結構、你對文章排版的偏好，以及你真實的寫作範例。透過讓 AI 擔任「採訪者」來挖掘你的深層習慣，可以輕易建立這個檔案。
論證結構: 點出 AI 寫作的問題 (預設平庸) -> 提出解法 (一個精確的 .md 檔) -> 指出建立設定檔的關鍵 (強調「你不想要什麼」比「你想要什麼」更重要) -> 提供具體的 50/100 題採訪 Prompt -> 說明如何將此檔案整合進日常工作流 (如 Claude Cowork)。

章節骨架

AI 垃圾的來源: AI 不認識你，所以它只能給出最安全的「平均值寫法」。
解方：Voice Profile 檔案: 一個包含你永遠不用的詞、預設句型、排版直覺與真實範例的 .md 檔。
核心洞察 (The Insight): 一個好的聲音設定檔，大部分是關於「你拒絕什麼 (What you reject)」。例如：「我絕對不用分號，因為那看起來像大學論文」。
如何建立檔案:
- 不要自己從頭寫。
- 使用提供的 Prompt，讓 Claude 扮演「品味採訪者 (Taste Interviewer)」。
- 採訪規則：拒絕模糊答案、要求具體範例、指出矛盾。
如何使用檔案:
- 手動：每次對話前貼上。
- 自動：放進 Claude Cowork 的 Context 資料夾，讓它成為預設背景知識。
最終目標: AI 不是幫你寫完直接發布，而是幫你寫出一份「極度像你」的初稿，讓你只需微調。

ROUND 2: DISSECTION | 血肉解剖

「憑什麼這麼說」

論證鏈

人類的寫作風格 (Voice) 是一種難以具體名狀的隱性知識 (Tacit Knowledge) --> 傳統的 Prompt Engineering 試圖用語意模糊的形容詞來定義風格，必然導致 AI 產生平庸的結果 --> 有效的作法是翻轉流程，讓 AI 透過結構化的採訪 (Interview) 來挖掘使用者的邊界 (包含禁忌詞、不妥協的觀點、排版慣例) --> 將這些邊界具象化為一個靜態的 `.md` 檔案，做為 System Prompt 的一部分 --> 這為 AI 設定了清晰的「防護欄 (Guardrails)」，大幅提升了初稿的個人化程度與可用性。

關鍵證據

逆向定義法 (Negative Definition): 作者指出，告訴 AI「我要直接的寫作風格」是無效的。有效的指令是「不要用分號」、「拒絕使用『利用 (utilize)』這個詞」。這在 Prompt Engineering 中稱為 Negative Prompting，對於限縮 LLM 的生成空間極度有效。
AI 採訪提示詞 (Interview Prompt): 作者提供了一段設計精良的 100 題採訪 Prompt。其精妙之處在於設定了嚴格的 <interview_rules>，例如「逼問具體例子」、「指出使用者的矛盾」、「不接受『我不知道』」。這等同於讓 AI 執行一次深度的知識萃取 (Knowledge Extraction)。
防過擬合指南 (Anti-Overfitting Guide): 在最終生成的 .md 檔案中，包含了對 AI 的警告：「這是品味指南，不是死板的檢查表 (Spirit Over Letter)」。這顯示了作者對 LLM 行為的深刻理解——如果規則太死，AI 寫出來的東西會比沒規則更生硬。

隱形假設與邊界

隱形假設:
- 使用者本身必須具備鮮明的個人觀點與一定程度的寫作自覺。如果使用者本身就是一個寫作沒有特色的人，AI 採訪也無法無中生有萃取出獨特的「Voice」。
邊界條件:
- 這種「預載龐大 Context」的作法，在頻繁短對話的場景下可能會消耗較多的 Token。但如前一篇文章《Agentic AI How to Save on Tokens》所述，只要這個 .md 檔保持靜態並放在 Prompt 最前面，就能完美利用 Prefix Caching，讓成本降到最低。

ROUND 3: SOUL | 靈魂提取

「還能怎麼用」

知識連接:
- 本文教導的建立 writing-voice.md 的方法，與《Stop Obsessing Over Prompts. Your Real Problem Is Probably CLAUDE.md》一文的核心理念完全一致：不要依賴每次的對話 Prompt，而是要建立持久化的 Context 檔案 (CLAUDE.md / Voice.md)。
- 將檔案放入 Claude Cowork 資料夾的作法，也呼應了 Obsidian 作為「個人知識基礎設施」的潛力。這個 Voice Profile 絕對應該成為你 Obsidian Vault 裡最核心的設定檔之一。
行動觸發: 今晚就花 30 分鐘，開啟 Claude 並貼上文章中的「採訪 Prompt」。不要用打字的，用語音輸入 (Voice Dictation) 回答 Claude 的提問，這會讓你的真實語氣更自然地流露。將最終產出的 .md 檔存入你的 Obsidian Agents/ 資料夾，這將是你未來所有 AI 創作的靈魂基石。