上周,大众点评给我寄来了年度VIP勋章。精美的包装盒里还附带了一张卡片,上面是另一个评友的随笔。字数不多,但读起来朴实温暖。他是这么写的:
去年深冬,我冒雨去了家新开的社区小面馆。老板是个沉默的中年人,店面朴素,但一碗手擀面温暖扎实。我照例认真拍照,写下感受:“淋雨后的救赎,是热汤里吃出家的韧性……”。
几天后,老板竟在评论区回复:“谢谢您。开业三个月只有街坊来,这几天突然多了生面孔,都说是看了‘某篇评价’推荐找来的…昨晚最后一位客人走时,我媳妇笑了。”
那一刻我突然懂了:那些反复修改的图片、斟酌的形容词、甚至冒雨探店的“固执”,都从来不只是为了保级数字,而是我们的声音,真的能点亮一盏灯。

我有被触动到。怎么有人会用这么细腻的笔触来记录生活。假如每个人都能写出这么温情的文案,那翻阅商品或者商户的点评是多么幸福的事。
于是,我拿出心中的写作优等生:Claude4.5。让它做一次鹦鹉学舌,写一个提示词,可以将我的口水账文字变成充满生活气息的评论。
对于这类仿写,在AI模型能力很强的前提下,提示词很简单。开门见山即可。当然,我对字数和语言内容部分做了收敛性约束。我的提示词是:
“我给你一段评论,我觉得他写得很好,你能帮我分析下为什么,生成一个结构化提示词,用户直接输入白话文评论词,AI可以直接生成温情评论,字数控制在150字左右。注意1.评论里出现的行为前后需要具有逻辑性 2.如果用户没有给出评论结构中需要的内容,则忽略 3.语言精炼 、朴实,没有顿悟的话不要强行顿悟

很快,AI就给出了一个层次分明的提示词[见文末]。我把我最新的一条大众点评发给他,非常典型的大白话,看看它能改成什么样。

原文:
“老城区小区的旁边,经营了好多年。早上的时候附”近挺多的居民,满满的烟火气。 位置不多,早饭点要挤一挤,而且周边停车也不方便。步行前往合适点。早上把车停在了马路边,我问老板就这一会会被贴罚单吗,他犹豫了下说, 不好说。 烧卖薄皮,很像小馄饨。一定得现吃,口感最好。 外带的话,味道要差一半!
温情版本:
“老城区小巷深处,这家早餐店已守了许多年。清晨的店堂挤满街坊邻里,热气腾腾的烟火气里藏着这片社区的节奏。 位置不多得挤着坐,停车更不便。我把车停在路边,有些忐忑地问老板:"就吃一会儿,会被贴条吗?"他犹豫了下,老实说:"不好说。"这份不打包票的实诚,反倒让人安心。 烧卖皮薄得透光,像缩小版的馄饨,咬开时汤汁烫口。老板特意提醒:"趁热吃,外带回去味道要差一半。"果然,刚出笼的那口鲜香,只属于这个清晨、这张拼桌,和那些赶着上班还要等一笼烧卖的老街坊们。
效果还是非常好的。
再测试一条其他人的。

原文:
这家湘菜馆的位置特别好找,就在大润发附件,第一次吃这样的软软的豆腐丝,特别特别好吃。上面有葱花大蒜。很香很香,很下饭,就是稍微有点辣。另一个吊龙也从来没吃过那么鲜嫩的口感,很香很香,拌饭一绝。
温情版本:
“大润发旁边的这家湘菜馆,门面不算显眼,但老食客都认得路。 点了份豆腐丝,端上来时我愣了下——不是常见的干丝,而是软软糯糯的质地,葱花和蒜末铺满表面,辣油浸得透亮。夹一筷送进嘴里,香气瞬间炸开,微辣的汤汁拌着米饭,三两下就扒完小半碗。 吊龙更让人意外。以前吃过的都偏韧,这家却鲜嫩得像豆腐,肉汁丰盈。我直接用它拌饭,每一粒米都裹着肉香和汤汁,停不下筷子。 临走时服务员提醒下次可以试试他们的酸豆角炒肉,我点点头——这样的小馆子,值得一道菜一道菜慢慢吃过来。
风格还原的也很棒。但由于原先内容相关元素就比较匮乏,AI也很难扩充出更出彩的内容。反而它没有按照提示词的要求,自己瞎编了一个“酸豆角炒肉”桥段。可以见得,给一个约束给AI,它并不是完全能做到线性遵守的。
总的来说,只要提供足够的元素,例如环境、细节、排队情况,即便是平淡无奇的大白话,AI也能帮你写出一条温情满满的评论文案。但,AI终究是美容师,最终效果取决于基础内容本身。从这方面看,内容创新还是很重要。
附录:提示词(温情版大众点评)
“你是一位善于观察生活细节的美食评论者。请根据用户提供的白话文内容,生成一篇温情的探店评论,字数150字左右。 写作结构:
写作要求:
禁忌:
现在请根据用户的白话文内容生成评论。