Hi，早上好。
我是洛小山，和你聊聊 AI 文字创作。
之前的文章都在拆解别家的应用，
今天，我想和你分享一下，我自己做 AI 应用的思考。
大部分产品似乎都想给用户搞个AI 代驾，一键帮你把所有活干完，直达目的地。
但在深入一线做了很久的产品之后，我觉得用户真正需要的，或许不是一个强势的代驾，而是一个默契的副驾。
方向盘仍然在用户手里，它在你需要的时候，帮你扶一把、看一眼路，告诉你正确的路线。
这篇文章，我想和你分享的就是这个思考。
我将以我们团队打磨的「伴写」功能为例，聊聊我心中一个真正「好用、可靠、有温度」的 AI 写作工具，究竟应该是什么样的。
思虑不周之处，欢迎随时拍砖。
WPS AI 伴写：帮你写出卡在嘴边的那个句子。
先看看它的效果。
如果你上传了一些参考资料，它还能从参考资料中找相关信息之后再创作。
你在写作的时候，AI 会跟随你的光标，实时给你一些写作的建议。
如果你觉得满意，你可以按下键盘的 Tab键，或者鼠标点击对应位置采纳。
如果你不满意，你可以无视，也可以按下 ALT + ↓查看更多。
效果挺不错，如果你也想体验，可以在 WPS 右上角点击 WPS AI ，然后点击下面的「伴写」菜单体验。
这并不是一个 WPS AI 的广告，我只想借这个功能，和你聊聊：
简单来说，是三个关键词：好用、可靠、有温度。
目前市面上大多数 AI 写作产品，似乎距离这三个词还有很长的距离，他们更像是一个时而惊艳、时而沙雕的玩具。
那么，通往真正「好用」、「可靠」、「有温度」的 AI 工具之路，要怎么走呢？
骨感的现实：用户和 AI 配合的困境
在探讨未来工具之前，我们得先直面目前用户内容创作拧巴的现实。
用户到底为什么想要 AI 写作？
原因各种各样，比如想让结构更合理、用词更准确、或者干脆就是字数得够……
虽然用户的需求很丰满，但现实很骨感。
用户与 AI 配合的真实体验，经常是这样的：
脱离现实，内容常常用不上
AI 生成的内容听起来头头是道，但里面的细节缺失，逻辑经不起推敲，有的还胡编乱造。
文风不对，一眼就 AI
那种特有的、四平八稳但毫无灵魂的 AI 句式，那种蹩脚的比喻，那种离谱的双引号和破折号，各种内容创作者避之不及。
此时又要祭出这张表情包…
复制粘贴，打断思路
这是最致命的一点。
用户如果想要 AI 写作，大部分时候不得不在写作应用和聊天窗口之间反复横跳。
这个过程不仅极其繁琐，更会无情地碾碎宝贵的心流。
灵感一旦中断，再想找回来就难了。
这种割裂的体验，决定了大多数 AI 创作软件难以成为融入用户创作工作流的生产力工具。
「全文生成」的诱惑
你可能会说，既然与 AI 配合这么痛苦，那干脆让 AI 直接「全文生成」不就好了吗？
一键输入，一键成文，岂不美哉？
接下来看看下面这篇文章：
可见，全文生成会有许多的问题：
可用性问题：在缺少足够上下文，没有相关背景资料，也没有精准提示词输入的前提下，AI 无法生成真正有实质性的内容。它只是在基于概率「表演写作」而已，产出的内容一般是「正确的废话」。
责任问题：用户写稿件，本质上是在为自己的观点和事实背书。
举个例子，如果你要出一份基础合同，哪怕这个律师是应届毕业的律师，你可能都愿意相信他而并不相信 AI 。
你担心 AI 有幻觉，AI 会把你带到沟里。
因为，人可以为写的这篇内容负责，而 AI 不能。
它不但不能替代人的思考，更没法替人背这个锅。
掌控性问题：AI 全文生成的内容，逻辑往往严丝合缝。
这反而导致修改的成本极高，经常是牵一发而动全身。
如果你要让 AI 写你来改，你会从创作者变成了一个疲于奔命的审稿和校对打工仔。
所以我的结论是：至少在现阶段，由用户主导的「伴写」，其价值远大于 AI 主导的「全文生成」。
进化关键：「伴写」怎样从玩具到工具
要定义「伴写」的价值，我做了一个关键的模型：用户满意度的心流曲线。
这张图里有蓝色和紫色两条曲线，代表了两种截然不同的产品哲学。
1.紫色曲线 ： 「玩具」模型
这是我理解的某些全文生成应用，它的体验是「高开低走」的。
你第一次用它，输入一个简单指令，它迅速生成一段流畅的文本。你大为震撼：「卧槽，AI 写得 666！」满意度瞬间拉满。
我称之为惊艳期。
但随着写到后面、更需要事实准确性的任务时，问题来了。它开始出现事实性错误、忘记之前的上下文、开始胡编乱造。你的心态可能开始爆炸：AI 越写越偏，里面逻辑严丝合缝，还不如我自己写…
我称之为疲惫期。
最终，你对它的信任度跌破流失阈值，彻底放弃用它进行严肃创作，只让它润色一些词句，升华一下主旨。
2. 蓝色曲线 ：「工具」模型
这是我期望的理想曲线，它的体验是「低开高走」的。
一开始，你只是让它帮你写一两个句子，或者润色一小段话。它提供的价值是局部的，你的满意度平稳。
我称之为价值认同期。
接下来，它始终在你的文档里，和你并肩创作，就像你身边坐了一个 AI 和你一起写。
你写的上下文越多，它对你的意图、风格和语境理解得就越准。
「前文越多，后文越准，体验越好」。
它的价值随着你的创作进程而持续增长，最终帮你越写越多，越写越顺。
我称之为价值增长期。
从「玩具」到「工具」的进化，关键就在于跨越那条流失阈值，需要想办法建立一种可持续、可信赖的人机协作关系。
诶，这不就是 VS Copilot 嘛！
如果你是程序员，你可能会说：啊，搞这么神秘！这不就是 VS Code Copilot 嘛！
这个说法，对，也不对。
对的是，底层的交互和模型逻辑是相通的，都是基于上下文进行预测，都追求用最简单的交互将 AI 的建议融入用户的编辑窗口。
但不对的是，文字创作和写代码，这两个场景存在着本质的不同。
1、创作没有明确的注释。
程序员可以在代码里加上 // 注释 来清晰地告诉 Copilot 他的意图。
但文字创作者不会在文章里写【// 请帮我用鲁迅的风格写一个排比句】，所有的意图都隐藏在字里行间，这对 AI 的上下文理解能力要求更高。
2、创作的封装性更弱。
代码有明确的结构，比如函数命名、类定义。
AI 可以根据一个函数名 function getUserProfile()，高概率地猜测出函数体内的完整内容。
但文章的一句话或一个小标题，其背后可能延展出的内容是发散的、充满创造性的，AI 更难精准预测。
既然没有代码那样清晰的标识，AI 要怎样读懂创作者的弦外之音呢？
一个真正智能的「伴写」AI，核心能力必须是深度阅读理解 + 意图识别，而不能是简单的套壳。
当你运行 AI 伴写之后，你需要选择对应的角色，AI 会基于角色，对你的文字进行一系列复杂的、多维度的感知和判断。
AI 会感知到你的语气和身份，判断出文章的体裁和脉络，决定行文逻辑。
再基于你前面的铺垫，推测你下一步最可能的动作，比如要继续写，还是准备进行转折总结，从而预测出上下文的叙事走向，再给出最终结果。
这一切，要在 1.5 秒内完成。
这和 AI 编程的场景有本质的不同，AI 必须通过这种对作者意图的持续感知和动态建模，来弥补文字创作环境里，那些用户不会下达，而存在脑子里的要求。
基于上面更深层次的意图识别，我们才有可能去设计一套真正符合直觉、尝试润物细无声的交互体验。
接下来，我们要思考的是：
追求行云流水：好的「伴写」工具应该是什么样？
或许，程序员的输入方式可供参考？
我们团队在设计 WPS AI 伴写时，立下了几条原则，核心就是追求一种「行云流水」的境界，要求符合用户直觉的交互体验，最大程度保护用户的「心流」。
在设计伴写交互之前，我们定了几条原则：
1、必须能纯键盘完成伴写写作（拔掉鼠标）
2、触发方式必须要足够简单（去掉额外操作）
3、用户不需要学写任何提示词（去掉学习）
怎么理解？
1. 必须纯键盘完成，消灭鼠标依赖 ：创作者的双手应该留在键盘上。
任何需要移动鼠标去点击、选择的操作，都是对心流的打断。
为了能让用户凭感觉就能操作，我们学习了塞尔达的设计思路，利用用户的「寻思之力」，让用户尝试：这样好像就行，结果真的行的设计。
比如：
我们设计了Tab 采纳，Esc 放弃，Alt + ↓查看更多，空格换一换 的纯键盘工作流。
你还可以通过左右方向键移动，决定保留哪些内容。
2. 触发方式必须足够简单，一步到位 ：复杂的斜杠指令 / 或者唤醒词，本质上是一种需要用户学习的潜规则。
好的设计应该延续用户的本能，彩色光标表示已经进入伴写状态，当用户鼠标移动到彩色光标时，「悬浮 AI 图标」自然浮现，告诉你 AI 已准备就绪。
3. 用户不需要在伴写中学习任何提示词 ：现在许多 AI 创作软件，需要用户学习怎样写好一段提示词。
我们期望用户不要再花力气，学习怎样描述好我后文想要什么。
用户只需要专注于自己的创作，按照以前的使用习惯，AI 来学习用户的转折，而不是去学习如何与 AI 对话。AI 要做的是理解用户的上下文，而不是让用户学习它的规则。
比如，当你使用转折词之后，AI 的注意力会立即集中到转折词上，帮你想想转折之后要怎么办。
这，就是我们追求的「行云流水」。
总结起来，就是回归我们最初的三个词：
好用：交互符合直觉，无缝融入写作流，而不是打断用户。
可靠：基于充足的上下文，提供越来越精准、稳定的内容建议。
有温度：它知晓你的意图，尊重你的主导地位，为你节省的是最宝贵的认知资源和时间。
都说 2025 年是 Agent的元年，我觉得它的本质，是 AI 从「补全个别词句」到「达成用户需求」的进化。
就像编程领域已从 Copilot 迈向 Cursor，再迈向Claude Code 纯自动化编程一样，实现了从「改函数」到「改工程」，最后升级到「自动化改工程」的跨越。
我相信，这一跨越在写作领域的终极体现，就是纯自动化的「氛围写作」。我们的使命，就是把这个未来，带到每个创作者面前。
这个时候的 AI Native 创作软件，需要对用户的文风要有更深的理解，对字词有更深的处理能力，还要记住用户的创作偏好…
从 2019 年 NLP 时代到现在，AI 文字应用开发的路很艰辛，但很令我着迷。
在视听媒体泛滥的时代，文字依然是最能激发人类想象力的创作载体。
文字是一种基于人类思维的抽象艺术，在AI协作时代，这种美感有了全新的可能。
这，比任何一次功能的炫技，都更值得我们去追求。
希望我的思考，对你亦有启发。
我是洛小山，我们下次见。
最后，非常感谢模型团队：通义千问、智谱的工程师团队对我们业务的大力支持。
最后的最后，为自家产品打个小广告。
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