模型爱用的套话被逐条点名了：最新模型指南里的清单，可以直接搬进写作 Prompt (2026)

让模型写一段产品变更通知，它交回来的文字读起来挑不出错：开头先讲一句这体现了我们对用户体验的持续关注，中间用「值得注意的是」引出真正要紧的改动，结尾用「综上所述」把上面说过的内容再说一遍。事实都在，句子也通顺，你一眼就能认出这是模型写的。

「不要有 AI 腔」这句话，你大概早就写进 Prompt 了。模型照着改了一遍：问句改成陈述句，「进行优化」改成「调整」，那几处句子的骨架原封不动地留着。

「AI 腔」描述的是感觉。模型拿到一条没有明确对象的禁令，就只能在措辞层面换个说法。2026 年这件事变了：OpenAI 在最新模型的官方指南里，把哪一批词和句式属于套话逐条写了出来。

指南里那份点名清单

OpenAI 最新的模型指南《Using GPT-6 Astra》里有一节专讲写作风格。指南先给出一条观察：这个模型倾向于用列表、表格和 Markdown 让回答更好扫读，而且会在不同会话里重复使用某些短语；如果你要的是成段文字，得把这项偏好明确说出来。1

「会在不同会话里重复使用某些短语」这半句最有用。你反复读到的那几句，来自一份稳定而有限的词表，所以它能够被列举、被搜索、被逐条核对。

指南给出了两份可以直接抄的 Prompt。管输出形状的那份，要求默认写成简洁的段落，每段只讲一个主旨；列表只在信息确实并列、有先后顺序或便于比较时使用，并且不要嵌套；用常见的词、具体的例子和准确的动词；用主动语态，把主旨放在前面。

管套话的那份点名更细：结论前的垫话（Bottom Line:）、被滥用的动词与连接词（delve、foster、leverage、it's worth noting、importantly）、自问自答的 Question? Answer.、对偶框架 This isn't about X. It's about Y. 与 X, not Y、genuinely、连字符拼起来的复合形容词、生造的复合标签（指南举的例子是 exact-head checks 这类）、模糊限定词，以及罐头过渡句。收尾的总结句也在点名之列：In short:、The simplest mental model is:。1

这份清单来自英文写作场景。模型的中文输出里，同一类毛病会换成中文的常用词。

中文写作里的同类句子

指南点名的写法	中文写作里的同类表现	换成什么
`Bottom Line:`、`In short:`、`The simplest mental model is:`	「综上所述」「简而言之」「一句话总结」	删掉这一句；要收尾就把结论本身写清楚
`delve`、`leverage`、`it's worth noting`、`importantly`	「值得注意的是」「需要指出的是」「值得一提的是」	直接写那件值得注意的事，不宣布它值得注意
`This isn't about X. It's about Y.`、`X, not Y`	「这不仅是 X，更是 Y」	把两者的关系写成陈述：「X 会带来 Y」
`Question? Answer.`	「那么问题来了……答案其实很简单」	把问题和答案并成一句陈述
`genuinely`、模糊限定词	「真正」「某种程度上」「在很大程度上」	给出可核对的程度或数量；给不出来就删
生造的复合标签（`exact-head checks`）	自造的概念标签	用一句话说清它指的是哪件事
连字符复合形容词	三层修饰语粘在一个名词前	拆成两个短句
罐头过渡句	「与此同时」「在此基础上」「在这一背景下」	写明两句之间真实的关系：因果、先后，还是并列

表格里，左列出自那份官方指南；中间的中文对应和右列的处理动作，是本文按中文写作整理的，官方没有给出中文词表。行业黑话也可以放在这张表里：指南另有一段专门讲技术表达，要求用平实的语言替代术语，只在说明想法确有需要时才提技术细节。1

清单管不到的另一半：形状

把词换掉只解决一半问题。另一半是形状：一页由加粗小标题、短列表和破折号组成的答复，即使里面一个套话都没有，读起来仍然不像人写的。指南把这一条写成了默认值——模型天生倾向用列表、表格和 Markdown 让回答好扫读，你要成段的文字就得开口要。1

这里有一条你可以自己验证的规律：你的 Prompt 长什么样，输出往往跟着长什么样。Anthropic 在 2026 版提示工程最佳实践里提到，提示词自身使用的排版风格会影响回答的风格，所以他们建议把要求写成想看到的做法——与其写「不要用 Markdown」，不如写「用流畅的成段文字表述」，并说明理由：成段文字读起来更连贯、更接近日常说话。2

一份写满要点、每条一个加粗小标题、末尾再附三条注意事项的写作 Prompt，很难换来成段的正文。

一条可以直接复制的 Prompt

下面两段分开用。第一段贴进你日常的写作 Prompt，跟任务说明放在一起；第二段在拿到初稿之后单独发一次。

【输出形状】
正文用成段的文字写，每段只讲一件事。
列表只在信息确实并列、有先后顺序或需要逐项比较时使用，不要嵌套列表。
用日常能说出口的词，多给具体例子和准确的动词，少用行业黑话。
用主动语态，每段的主旨放在这一段的前面。
不要在结尾写总结句。

【不要出现的说法】
不要用：值得注意的是、需要指出的是、值得一提的是、综上所述、总而言之、简而言之、
不仅仅是……更是……、与此同时、在此基础上、在这一背景下、某种程度上、很大程度上。
不要写自问自答，例如「那么问题来了」后面跟一句答案。
不要自造概念标签，改用一句话说清它指的是什么。
不要用「底线：」「一句话：」这类冒号开头的结论。
不要写开场垫话，例如「在当今快速发展的时代」。
句子之间需要衔接时，直接写明真实关系：因果、先后，还是并列。

【边界】
这套约束只改说法和形状，不动事实。
材料里确认不了的内容，标为「待确认」写在末尾。

任务：对下面这份成稿只做套话检查，不改写整篇。

第一步，逐句读一遍，把命中的套话列成表格：
| 编号 | 命中原文 | 类别 | 改法 |
「类别」从这份清单里选一个：垫话式结论、无信息连接词、对偶框架、自问自答、模糊程度词、
自造标签、罐头过渡、开场垫话、收尾总结句。
「改法」直接写出可以替换的那一句。

第二步，数一遍正文里有几处列表、几处加粗、几个小标题。
凡是信息本身既不并列、也没有先后顺序的地方，改回成段文字。

第三步，只改表里点名的那几句和第二步点出来的结构。
没有点名的句子保持原样，一个词都不要动；事实、数字、日期、限制条件一律不改。

成稿：
[粘贴你的初稿]

改完之后自己核对一遍：把清单里的字符串逐个复制到编辑器里搜，能搜到的每一处，要么删掉，要么按上面的办法重写。搜索这一步比再让模型读一遍可靠，因为它查的是具体字符串，而不是「有没有 AI 腔」这个感觉。

同一份材料的两个版本

下面这份材料和两组输出都是虚构的，用来看差别落在哪里。材料是一家 SaaS 公司要发的通知：协作工具的离线草稿保留时间从 30 天调整为 7 天，2026 年 9 月 30 日生效，需要用户在此之前自行导出。

检查项	没加这套约束	加上之后
开场	「在当今数字化办公不断演进的背景下」	直接给出改动本身
引出重点	「值得注意的是，本次调整的核心在于……」	「离线草稿的保留时间将从 30 天调整为 7 天。」
说影响	「这不仅是一次参数调整，更是我们对效率与体验平衡的重新思考。」	「超过 7 天的草稿会被系统自动清理。」
收尾	「综上所述，希望本次优化能为您带来更顺畅的体验。如有疑问请与我们联系。」	「有疑问可在应用内提交工单，或回复这封邮件。」
形状	五个加粗小标题，三个列表	四段成段文字
篇幅	约 520 字	约 180 字

被删掉的那些句子都在宣布「我接下来要说这件事」或者回头总结「我刚才说了什么」，真正的事实只占其中两句。删掉之后，读者拿到的信息一条没少，需要自己判断的部分反而更清楚：改动会不会影响我，我要不要在这之前做点什么。

什么时候该收手

清单有它管不到的地方。

合同、法规和必须逐字保留的口径里，那些看起来啰嗦的限定词本身就是内容。这类文字动手之前先把不可改的字段锁住，再谈说法；「在合理期限内」被改写成「尽快」，性质就变了。

这套清单也不是跨语言的。指南点名的都是英文里高频的词，中文的套话有自己的常用词，得按你实际使用的语言攒一份。

删掉套话之后，文字仍然要面对事实是否齐全、读者读完能不能行动这两个问题。指南给的两份 Prompt 只管说法和形状，材料本身缺了哪一项，它们不会替你补上。

模型换代之后，口癖会跟着变。把每次读着别扭的句子抄进自己那份清单，比记住本文这十几条更有用。

发布前 30 秒检查清单

清单里的每个字符串，都在成稿里搜过一遍了吗？
每一处命中，是删掉了、重写了，还是只换了个近义词？
正文里的列表、加粗和小标题，每一处对应的信息真的并列或有先后顺序吗？
每一段的第一句，是不是这一段的主旨？
事实、数字、日期、限制条件，在这一轮里有没有被动过？

把第一段 Prompt 接进你正在用的那份写作 Prompt，今天就能跑一遍：拿手上正在写的东西试，把搜出来的每一处改掉。

References

1
Using GPT-6 Astra — OpenAI API Docs
developers.openai.com
2
Prompt engineering best practices for 2026 — Claude by Anthropic
claude.com