一篇讨论 AI 写作代价的文章在 Hacker News 引发热议
作者结合自己以短段落判定作者身份的本科论文经历指出，AI 写作会抹平个人风格，让读者更难感知作者及其语境。他还认为 AI 生成文本会损失精确性：模型写作时必须做假设，用更模糊的措辞避免逻辑错误，而作者本人很难察觉。作者称自己读 AI 生成文本的速度至少慢三分之一，且多数模型表达冗长，读者侧总阅读时间明显增加。原文为个人观点文章，无实验数据。
推荐理由写作者和内容团队可参考其中「风格丢失、精确性下降、阅读变慢」三个具体代价
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Simon Willison 谈软件博客写作反模式
Simon Willison 在博客中推荐 Michael Lynch 关于软件博客写作的反模式建议：避免冗长铺垫的开头、误判读者已有知识、假设读者读过你之前的文章、过度正式。Lynch 还警告不要用链接代替术语解释，他的准则是「即使读者不点任何链接，文章也应该读得通」。Willison 承认自己常犯这个毛病，并怀疑几乎没人会点那些链接。文章最后指出，随着大量开发者把写作交给 AI，软件博客正变得平淡同质，读者渴望有个性的文字。
推荐理由写技术博客或公众号的人可以对照这份反模式清单自查，尤其是「链接不能代替解释」这条