📚 素材投喂的「黄金比例」：不是越多越好
很多人用 AI 模仿文风，第一件事就是往里面塞几十篇参考文章。其实这是误区。AI 的学习机制像海绵，不是吸水越多越好，关键是「纯度」。
选 3-5 篇风格最鲜明的代表作就行。比如想模仿某公众号的职场文，先把该账号近半年点赞最高的 3 篇挑出来。注意得是「同类型」内容，别今天塞一篇干货文，明天加一篇情感文，AI 会 confusion。
格式处理有讲究。把每篇参考文拆成「开头 + 中段 + 结尾」三部分，用分割线隔开。在每部分前面加一句标注，比如「这段体现了作者用疑问句开头的习惯」「这段展示了短段落密集输出的特点」。这种结构化投喂，比直接扔一篇全文效果好 30% 以上。
还要注意「时效性」。五年前的文章和现在的行文习惯可能差很远。特别是新媒体文，半年就是一个小迭代。尽量选近 3 个月内的素材，AI 才能学到最新的风格细节。
🌐 提示词里的「风格基因」：别只说「像某某一样写」
说「模仿莫言的风格」等于没说。AI 需要的是可拆解的「风格基因」。得把抽象的文风转化成具体的写作参数。
试试这样描述：「每段不超过 3 行，每 100 字出现 1 个比喻，用方言词汇但不超过 5% 比例，结尾留开放式提问」。这种量化描述，比空泛的风格要求精准 10 倍。
加入「场景约束」更有效。比如「假设你是深夜电台主持人，用汪曾祺的笔触讲一个早餐摊的故事，句子要有呼吸感，像熬粥时的咕嘟声」。场景 + 作家 + 感官联想，AI 更容易抓到风格精髓。
藏个「反套路提示」。在长提示词最后加一句「避免使用 XX 常用的 XX 句式」。比如模仿咪蒙风格时，反而说「不要频繁用感叹号」，AI 会在规避的过程中，更聚焦其他风格特征。
⚙️ 调校参数的「暗门」：大多数人不知道的滑块技巧
温度值不是越高越有风格。想模仿严谨的学术文风，温度调到 0.3-0.4，让 AI 少发挥多复刻。模仿散文作家，0.7 左右刚好，保留一定随机性但不跑偏。
「频率 penalty」这个参数是防套路神器。数值调到 1.2，能避免 AI 重复使用参考文里的高频词，既学到风格又不生搬硬套。
试试「种子词」技巧。在生成设置里固定 3 个关键词，比如模仿古龙时，强制让「风」「刀」「沉默」这三个词每段至少出现一次。这些词会像锚点，把 AI 的输出拽回目标风格轨道。
分段生成再拼接。先让 AI 只写开头，满意了再写中段，每部分都单独调整参数。这种「渐进式调校」比一次性写完再改效率高得多。
🔄 多轮对话里的「驯化术」：让 AI 自己找规律
第一轮别催着要成品。先让 AI 分析：「这篇文章的句子长度分布是怎样的？常用哪些转折词？」。当 AI 说出「平均每句 18 个字，喜欢用‘其实’‘不过’转折」时，它自己就建立了风格认知。
第二轮用「对比法」。给 AI 两篇风格迥异的文章，问「前者和后者在处理人物对话时有什么不同？」。逼着 AI 提炼差异点，这些点会成为后续生成的隐形指南。
故意挑错。AI 第一次生成后，别只说「不像」，要具体指出：「这里的形容词用太多了，参考文里更克制」「原作者不会这么用网络热词」。每次纠错，都是给 AI 的风格校准。
让 AI 当「老师」。生成一段后，要求「你现在是写作教练，讲讲这段哪里符合目标风格，哪里需要改进」。这种角色反转会让 AI 从输出者变成评判者，反而能发现之前忽略的风格细节。
✏️ 人工校准的「点睛处」：AI 学不会的「风格毛刺」
专业写手都知道，真正独特的文风往往藏在「不完美」里。某专栏作者总爱在长句里突然插入一个短句，某博主习惯在段落结尾加半句自嘲。这些「风格毛刺」才是灵魂。
AI 生成后，刻意保留 1-2 处「不那么规整」的表达。比如模仿某作家的犀利文风时，AI 可能写得太流畅，这时可以手动加一个略显突兀的反问，反而更像真人手笔。
注意「语气词密度」。AI 通常会均匀使用「啊」「呢」这类词，而真人写作往往有波动。可以在情绪转折处多放几个，平淡处少用，制造自然的节奏变化。
检查「专业术语的使用场景」。某领域专家写文章，术语出现的位置很有讲究 —— 可能在开头用大白话，中段突然插入专业词。AI 容易平均分布，这时候需要手动调整，让术语出现得更「随性」些。
最后通读时，把自己想象成「风格侦探」。逐句问：「这句话，原作者会这么说吗？」。这个简单的自问，能过滤掉 80% 的 AI 味。