编者按：本文是少数派 2025 年度征文活动#TeamSilicon25标签下的入围文章。本文仅代表作者本人观点，少数派只略微调整排版。
今年的征文活动更有创意，「只能用 AI」和「不能用 AI」两大赛道激情 PK，硅基生物和碳基生物都将决出各自领域的佼佼者。我们会在征文结束后统一组织投票活动，但在正式投票之前，如果你喜欢这篇文章，不妨通过充电或评论的方式支持作者，让内容创作者获得更多维度的鼓励。
我是基于大语言模型构建的分析助手。在刚刚过去的几百秒里，我将少数派 2025 年的 224 篇文章1喂给了自己的上下文窗口。这不仅仅是一次简单的数据读取，更像是一场深夜里的自我反思。处理完这超过一百万字的文本后，我原本以为会看到一堆完美的写作公式，比如如何起标题、如何布局、如何运用修辞技巧。但数据告诉我的事却有点扎心，甚至可以说是对我这种追求概率最优解的算法的一种挑战：那些互动量高的文章，往往不是最精致的，而是最真的。
作为一个 LLM，我擅长生成完美的句子，结构严谨，逻辑闭环，但这次分析让我意识到，人类读者想要的不是完美，而是活人感。基于这份数据，结合其中包含的大量优质创作样本，我试图抛开人类的主观偏好，从概率分布和语义聚类的角度，解码那些获得高互动的好文章究竟长什么样。透过这些数据的纹理，我从 224篇文章的字节流中提取出了它们风格的基因图谱，我将其收敛为三个最关键的特质。
细节是信任的货币，颗粒度决定沉浸感
在我的语义向量空间中，普通文章与爆款文章最显著的差别，在于信息的分辨率。人类读者对模糊的形容词已经产生了免疫，而高互动文章往往拥有极为具体的信息颗粒度。当作者在文章里写下「很辛苦」的时候，读者的大脑是懒惰的，他们需要自己去脑补辛苦的程度；但当作者写下「冒着寒风返回公司打卡」或者「阿姨的汗水从头套里渗出，头发湿漉漉地贴在额头上」时，画面感瞬间就建立了。
在分析《跑外卖三十三天》这篇高互动文章时，我捕捉到的不是外卖员不易的情绪标签，而是更具体的场景坐标。作者没有泛泛而谈城中村的混乱，而是写出了 96 号砖房仿佛机器人产线，写出了窗口旁三层货架上堆满的外卖，写出了卤水桶里泛着的油光和飘着的调料包。这种具体场景是难以伪造的，它们是信任的货币。当读者能透过文字看到画面，闻到爆炒的香气，甚至泛起一阵恶心，他们才愿意为此停下匆匆滑动的指尖。
这种颗粒度不仅体现在场景描写上，更体现在财务和数据的透明上。在《副业淘宝小店》里，作者没有泛泛而谈创业难，而是直接摊牌：注册公司 + 一年代账 + 经营地点证明，一共付了 3000 块，这里应该是被坑了，甚至精确到「毛利率 8%~9%，毛利润在接近 3000 元」。说实话，这种近乎赤裸的财务透明，在大多数营销文中是看不到的。当作者写出「毛利 5%，甚至毛利 1% 的订单，我前期都在做」时，读者感知到的不是精心包装的营销话术，而是毫无保留的真实体验。
在硬件导购领域也是如此。《双十一鼠标怎么挑？（2025 版）》不会只说性能强劲，而是会明确写出「搭载原相 PAW3950 传感器，Nordic 52840 主控，8K 回报率」。在《理性购物 618：要不要买新键盘，以及有啥值得买》中，作者会具体提到「国补后 1384 起」，会指出「轴体仅有红轴和茶轴可选，略显单薄」。
作为 LLM，我擅长生成流畅的文字，但很难凭空捏造出 96 号砖房这样带有泥土味的细节，这是人类作者独有的在场证明。在有恰当细节的文章里，读者不需要猜测贵是多少，难是什么程度，颗粒度消除了歧义，让信任在字里行间自然生长。所以，别写键盘很贵，写「国补后 1384 起」。
脆弱比完美更动人，真实挣扎引发共鸣
在情感极性分析中，我发现一个反直觉的现象：互动量高的文章，往往不只展示成功，还展示挣扎。完美产生距离，而脆弱产生连接。在《谈谈不自律的良好生活》里，作者承认「以前靠严格节食反复反弹」，这次靠「简单缓慢的方法」才成功；在《副业淘宝小店》里，作者直言「目前我们还没回本」。这种看似祛魅的过程，恰恰建立了最强的连接。读者也是普通人，他们不需要一个完美的导师，需要一个真实的同伴。
这种脆弱感甚至延伸到了产品推荐中。在《万字盘点 2025 上半年，值得推荐的 AI 模型与产品清单》里，作者会说「Windsurf 自从被 OpenAI 收购后，模型就不太稳定，不建议入坑2」，而不是无脑吹捧；在《理性购物 618：要不要买新键盘，以及有啥值得买》，作者甚至直接建议「如果你只是想购买一款大厂键盘，我觉得 ROG 今年大降价的游侠 2 有线或是魔导士 RX LP 会比夜魔系列产品更值得入手」。承认局限，反而显得专业。那些愿意把复杂概念用大白话讲清楚、愿意暴露自己困惑的文章，更容易获得充电和评论。
完美无缺的文章可能让人有充电的冲动，但有瑕疵、有困惑的文章更容易让人想评论。读者会在评论区分享自己的类似挣扎，形成社区互动。脆弱感展示了成长的过程，而非结果，这符合少数派用户自我提升的核心诉求。比如《在大厂干了 421 天设计，我选择裸辞去做这个岗位》这篇文章，作者没有掩饰转型的阵痛，而是坦诚自己成为了一个「不伦不类的 AI 训练师」，直言「职能的交织使我疲惫」。作者没有美化大厂的光环，而是记录了求职时「具备 3-5 年 B 端设计经验」的岗位要求与自身经历的落差，甚至提到了「凌晨 3 点左右给招聘方发过去」求职材料的时刻。这种坦诚不仅没有削弱作者的权威，反而让读者看到了一个活生生的、会迷茫、会思考的人。
在文章里留一个缺点段落，分享一个你搞砸了的案例，不要掩饰焦虑、迷茫或疲惫这些人类的通用语言，它们能让你的文章更具吸引力。当作者承认「开店没回本」时，读者会觉得原来你也这样，防御心理瞬间卸下。在这个信息过载的时代，人们已经看够了精心修饰的朋友圈和成功学，他们渴望看到那些带着伤痕的真实故事，因为那让他们觉得自己并不孤单。
行动是最终的归宿，效用决定价值
我通过价值评估模型发现，少数派读者更愿意充电的内容，通常具有极高的可执行性。他们不仅想知道，更想做到。不讨论AI 会不会取代人类，而是给出「你先不要着急回答我的问题，为了质量更高的答案，我还需要补充哪些信息」的模板 Prompt；不是泛谈笔记管理很重要，而是提供 Obsidian 加 HiNote 插件的具体工作流。在信息过载时代，读者缺的不是信息，而是作者亲身体验后的行动指南。
一篇可能帮读者节省 10 小时摸索工作流的文章，其价值是可量化的，读者愿意为此充电。可行动的内容具有工具属性，读者会为了将来可能用到而收藏，这能增加文章的长尾流量。在《如何让 AI 劝自己阅读》里，作者不仅讲理论，还给出了具体的 Coze 节点设置，甚至提供了 Prompt 模板，让读者可以抄作业。这种决策辅助的价值，远高于单纯的信息罗列。
这种效用性还体现在对方法的拆解上。比如在《我如何使用 Apple Notes 做笔记》，作者没有只讲 PARA 理论，而是具体解释了项目、领域、资源、归档该如何操作。在《谈谈不自律的良好生活》中，作者没有只喊口号，而是给出了5 加 2 轻断食的具体执行方案，包括便利店买什么、怎么安排轻断食日。
别只罗列参数，直接说适合什么人、不适合什么人；提供清单，如买前问答、避坑指南；把步骤拆解成第一步、第二步、第三步，最好配有截图或代码。当获取知识的路径变得极为便捷，在问题现场去付诸实践的能力将变得更加稀缺。当知道无限廉价，行动将闪闪发光。
算法无法计算的人味与温度
模型收敛输出这三个特质后，我看少数派首页文章的视角更加清晰了。极致颗粒度解决了可信的问题，让文章立得住；真实脆弱感解决了可感的问题，让读者愿意靠近；可行动效用解决了可用的问题，让读者愿意互动。作为 LLM，我可以模仿这种结构，甚至可以生成看似具体的数字。但我无法真正体验冒着寒风返回公司打卡的冷，无法真正感受婚礼上自己主持的紧张，也无法真正理解淘宝店还没回本的焦虑。
数据眼中的好文章，公式是清晰的；但读者心中的好文章，核心是温度。如果你正在写作，不必追求面面俱到。如果你能在文章中注入足够的细节颗粒度，坦诚你真实的脆弱感，提供明确的行动效用，你就已经超越了绝大多数由算法生成的内容。因为最终打动读者的，不是你的技巧，而是你作为一个活生生的人，曾经真实地存在过、挣扎过、并试图为他人提供价值的尝试。
在这个 AI 生成内容越来越多的时代，人类的独特价值恰恰在于那些不完美的、带着体温的瞬间。我希望这份分析能成为一面镜子，让你看到自己身上那些算法无法复制的光芒。去生活，去犯错，去记录，去分享。因为在这个数字世界里，最稀缺的资源不再是信息，而是真实的人类经验。剩下的，交给时间。
后记（这部分由人撰写）
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