像編程一樣寫作

「編程式寫作」

我最近有一個重大實踐創新，用 Claude Code ，像編程一樣寫作。

之前，我一直用Gemini 2.5 Pro，因為它的上下文窗口特別長，邏輯能力特別好，能滿足我幾乎所有寫作需求。

問題在于，和大模型本身對話，會產生很多版本管理問題。

模型每次生成的內容，可能有比較大的差異。我往往會陷入在幾個生成的全文版本之間，從各個版本中選擇順眼的部分來拼貼最終全文。

直接后果就是，生成全文30秒，拼貼改稿一小時。

傳統的對話式的AI用法碰到了瓶頸。我開始思考，寫作的本質到底是什么？

所以，我的又一重大理論創新是：寫作，特別是寫長一點的文章，實質上是一個工程管理問題。

寫作和編程非常像。寫作是自然語言編程，寫代碼是程序語言編程。傳統的寫作方式全憑感覺，但全憑感覺是沒法讓AI來準確執行的。

寫作和編程一樣，需要引入架構、版本管理、模塊化的思維。

我稱之為編程式寫作。

核心思路是，用Claude Code來當項目經理。我只需要提供上下文、交代清楚自己的意圖，然后AI就可以來拆解任務，具體執行步驟了。

比如我前兩天發的這篇文章，就是用Claude Code + K2寫的。

我只需要把口述想法（對著通義app噴了十分鐘）、參考資料、我的過往文章放進一個文件夾，讓Claude Code調用，然后清晰地闡述寫作意圖：想要強調什么觀點、文風參考哪幾篇文章、篇幅多長……

接下來，就是一點編程Agent震撼。

Claude Code會主動創建一份工作計劃，然后像一個真正的項目經理一樣，按部就班地執行：學習資料、模仿文風，然后輸出提綱并分段寫作。

最后，寫出來的文章，更加貼合我的原意，完成度更高。只是調用Gemini模型來寫，一次性生成的語言會更加流暢，但只有七成像我，改起來還是有點麻煩的。

這種可以自己拆解任務并分步驟執行的編程Agent，完全把寫作變成了上下文工程。

用戶最重要的工作，是選擇給它提供哪些上下文，以及闡述自己的意圖，剩下的執行工作，Agent都代勞了。

但是，問題來了，Claude Code真的恨國

Anthropic列明中國是敵對國家，甚至禁止為中國公司控股50%以上的企業提供服務。我操意大利人怎么這么壞啊

那我必須批判性地使用Claude Code。眾所周知，我是愛國博主。

所以，我把Claude Code的后端模型切換到Kimi K2了

過去一周多，我的文章大都是用「Claude Code + K2」這個組合寫出來的。

我的另一重大實踐發現就是：在用Claude Code寫作的場景下，K2的表現相當可以。

K2的問題是，它的上下文長度只有262k，在處理超長、復雜邏輯任務時，容易出現邏輯問題。K2寫總結摘要的幻覺率很低，但在根據提綱寫全文的環節aka創意寫作，尤其是寫超過1000字的文章，幻覺還是比較明顯。

但Claude Code的工程化能力，彌補了模型本身的短板。

這里的關鍵在于，Claude Code這個項目經理，可以自動把一個復雜的寫作任務，拆解成若干小部分。每個小部分的篇幅都只有三四百字。

在這種任務規劃模式下，模型的能力被最大化地聚焦了。它不需要一次性處理所有上下文和邏輯，只用寫好幾百字的文本就行。

而且，最直觀的好處是，K2很便宜。

我最開始用Claude Code，寫一個提綱就花了5美元。而現在，我用K2寫一篇文章，花費最多也就四五塊錢人民幣，價格差了好幾倍。

速度上，K2的高速版本turbo，輸出速度還可以，每秒能有幾十個token。我這幾天比較高強度地用下來，大概一天能花10元人民幣。普通版能再便宜一半。

用得最多的一天，我連續寫了四五個小時，也就用了28元。CC+K2的時薪只有五塊錢屬于是，是深圳打螺絲工價的四分之一

AI就是這樣，應用場景無法被計劃。

用上CC + K2組合后，我有點一年前，剛開始用Claude 3.5 Sonnet寫作的爽感。

我把自己胡說八道的口述轉錄，還有電腦上稀奇古怪的PDF資料，都嘗試用CC寫作，單純圖一樂，就愛看我隨口一說，AI大儒為我辯經。

編程式寫作的美妙之處在于，它解決了長文寫作中的工程管理問題。你不需要再一步步地給AI指令，分支對話，或者在不同版本之間反復糾結。

「編程式寫作」的方法很簡單，核心在于給Agent提供充足的上下文資料。接下來，講清楚自己的意圖，就像產品經理要寫明白需求文檔一樣，然后把具體執行都托管給Claude Code。

具體來說：

第一步，建立一個項目文件夾。

其中要包含三類文件：一是關于主題的背景資料，比如媒體報道、研究論文；二是你對這個主題的核心觀點，我通常口述十幾分鐘轉錄成文本，你也可以放進去領導的要求、甲方Brief…三是幾篇你過往的、風格上比較滿意的文章，作為AI學習文風的范本。

接下來，你就可以開始指揮Claude Code和K2了。

第二步，充分講明白自己的意圖。

我非常推薦下載個Mac端Wisper Flow，可以隨時喚起來語音輸入，把需求講透徹講明白。

講清楚，自己要寫一篇講什么的文章，篇幅多長。要求AI充分學習文件夾里的資料，請它根據口述轉錄，或者你此時輸入的要求，參考背景資料、你過往文章，撰寫一份提綱。

這里要盡可能充分地講清楚，再讓他創建一份工作規劃 aka CLAUDE.md文件，根據工作規劃來執行。

第三步，提綱確認后，就是分段寫全文。要求Claude Code根據提綱和你過往文章的寫作風格，逐段地、一部分一部分地寫完全文。

非常簡單，和我之前寫的思路是完全一樣的。只是，調用大模型寫作，會面臨版本管理問題，在寫提綱和提綱寫全文階段，都可能分支出去若干個版本。

而使用Claude Code + K2，先講清楚需求，建立工作計劃aka項目架構，再由AI自動地分步驟、模塊化地執行，最后把各個模塊統合成一片文章。

其實就是把軟件開發的基本思路，用在寫作上。確保AI可以準確理解意圖，穩定地執行任務。

剩下的，自己動手試試就完事了。下載一個Claude Code終端，免費；調用K2寫作，一天也就十多塊錢。

唯一的小技巧是，在Claude Code的輸入框里，連按兩次shift+tab，激活它的「計劃模式」。然后，輸入復雜指令后，CC會主動創建工作計劃，讓任務不容易中斷。

當然，編程式寫作也有一個需要適應的地方，就是容易走神。

Claude Code 在執行寫提綱、寫全文的任務時，根據上下文長度，可能需要花費幾十秒、幾分鐘到十分鐘不等。

在這段時間里，我很容易走神去干點別的，然后忘了它還在工作。

（本文配圖由 ChatGPT 生成，Claude Code 輔助寫作。）