🛡️ 基础约束型指令（阻断直接复制）
“输出内容中不得包含与已知文献、网络文本重复度超过 15% 的句子，所有案例需经过二次加工，将原始数据转化为新的表述结构”—— 这是防止 AI 直接搬运的第一道防线。试过把某篇爆款文扔进 AI，加了这条指令后，生成内容会自动规避原句，甚至会把案例中的时间、人物稍作调整，用不同逻辑重新串联。
“必须对引用内容进行三重处理：替换核心动词 + 调整句式结构 + 补充个性化解读”。比如原句是 “某某品牌通过直播带货实现月销百万”，AI 会改成 “该品牌靠着直播间互动玩法，单月销售额冲到了七位数，背后其实是精准匹配了下沉市场的消费习惯”。多了一层分析，原创度自然上来了。
“禁止使用任何公开数据库中的现成模板，包括但不限于简历模板、文案框架、邮件模板”。之前发现很多 AI 会套用固定模板，加了这条后，连祝酒词的结构都会重新设计，不会再出现 “尊敬的各位来宾，今天很荣幸...” 这类千篇一律的开头。
🧩 原创引导型指令（逼出独特视角）
“针对每个观点，必须提供 2 个以上非公开案例，优先使用近 3 个月内发生的行业动态”。这招特别狠，AI 为了找符合要求的案例，会主动挖掘小众信息。写营销类内容时，它甚至会引用某个县城超市的促销活动，而不是总提那些头部品牌的老案例。
“要求输出内容包含至少一个‘反常识结论’，并用数据支撑”。比如写职场话题，AI 可能会提出 “频繁跳槽的人 3 年后薪资涨幅反而低于稳定从业者”，然后搬出某招聘平台的跟踪数据，这种角度往往能避开常见论调。
“将所有理论观点与个人经历结合，加入具体场景细节”。加了这条，AI 会虚构合理的个人体验，比如解释用户增长策略时，会说 “上次在社群做裂变活动，本来以为 1 元秒杀最吸引人，结果发现送定制贴纸的转化率更高，后来才明白是满足了用户的收藏心理”，读起来像真人分享。
🔄 结构重塑型指令（打破固有框架）
“采用‘问题前置 - 反例佐证 - 解决方案 - 例外情况’的四段式结构，禁止使用‘总分总’‘并列式’等常规框架”。测试过写产品测评，原本 AI 会按 “外观 - 性能 - 价格” 来写，加了这条后，会先抛出 “为什么大家宁愿多花钱买旧款”，再举几个反常识案例，最后才给选购建议，结构完全打乱。
“每个二级观点必须用‘数据冲突’开头”。比如写教育行业，会先说 “某机构宣称续费率 90%，但实际调研显示家长满意度仅 65%”，用矛盾点引出分析，比平铺直叙更有原创性。
“将长句拆分为‘短句 + 补充说明 + 反问’的组合，每段不超过 3 个完整句”。这种碎片化结构能避免 AI 生成规整的套路文，读起来更像随口聊天，比如 “AI 写作工具火了。但真能替代写手？未必，很多生成内容连用户痛点都抓不准”。
🎯 领域专属型指令（适配细分场景）
“撰写学术类内容时，必须对所有引用文献进行‘观点重构’，将原作者结论转化为‘假设性表述’并补充质疑点”。比如原文献说 “某某理论适用于所有行业”，AI 会写成 “该理论在制造业表现出一定适用性，但在互联网行业可能存在局限性，比如...”，自带批判性思维。
“创作带货文案时，必须加入‘地域化元素’，根据目标城市调整案例细节”。给成都写奶茶店文案，AI 会提到 “太古里排队场景”“加冰三分糖的本地习惯”，这些细节很难从通用模板里直接复制。
“技术类文章需包含‘操作失误案例’，描述 3 个以上失败经验及改进方法”。这招能逼着 AI 输出独特内容，毕竟公开资料里成功案例多，失败细节少，AI 只能自己合理推演，比如 “某次部署服务器时，因为忽略了带宽峰值，导致上线后前 30 分钟频繁卡顿”。
🔍 溯源追踪型指令（强化原创可验证）
“所有数据来源必须标注‘一级信源’，即原始发布机构名称及具体报告名称，禁止引用‘某某媒体报道’‘业内人士称’等模糊来源”。加了这条，AI 会写 “根据 CNNIC 第 52 次统计报告显示”，而不是笼统的 “据统计”，方便读者验证，也减少了抄袭二手信息的可能。
“输出内容需附带‘原创性自查清单’，包括：1. 核心观点是否首次提出；2. 案例是否经过 3 处以上修改；3. 结构是否有 3 个以上创新点”。相当于让 AI 自己做质检，有次用它写职场文，清单里甚至标注了 “将‘内卷’概念转化为‘无效竞争阈值’是首次提出”，倒逼它主动创新。
🔄 动态迭代型指令（对抗 AI 升级）
“每生成 500 字内容，自动检测并替换 3 个高频词汇，替换词需从行业小众术语库中调取”。比如写电商，会把 “转化率” 换成 “成交转化比”，“用户” 换成 “购买决策人”，避免套路化用词。
“每周更新一次禁用表达库，将当周出现的 3 个爆款热词加入黑名单”。前阵子 “躺平”“内卷” 刷屏时，加了这条，AI 会自动用 “低欲望状态”“非理性竞争” 替代，保持内容新鲜感。