@HiTw93（一位独立创作者）近日在 X 上分享了他用 AI 做写作的完整工作流，获得较多共鸣。该帖是他对自己创作方法的阶段性总结，也开源了围绕这一流程构建的工具 Waza。

核心观点：AI 放大行动，不创造判断

HiTw93 的核心观点非常清晰：

当你认真在写东西、解释东西、构建东西的时候，AI 变得更有用。工具放大的是你已经在做的事。

反过来，如果你让 AI 接管判断权，整个创作就变得没有意义了。他的原则是：AI 始终是工具，初稿之后，他自己通读全文、编辑、调整、调优——这个过程像写代码和自测，发现薄弱点、修复粗糙处、清理不对劲的地方。两轮之后，通常就能判断是否准备好了。

完整工作流

HiTw93 把创作分成六个步骤，全部串联成一条连续工作流：

  1. 研究（Research） —— 广泛收集材料
  2. 过滤（Filtering） —— 筛掉噪音，保留核心
  3. 列提纲（Outlining） —— 搭建结构骨架
  4. 起草（Drafting） —— 快速出初稿
  5. 精修（Refining） —— 逐段逐句打磨
  6. 发布（Publishing） —— 交付出去

每一步都可以有 AI 参与，但判断权始终在人类手里。

Waza：围绕真实工作流构建的开源 Skills

HiTw93 把这一套方法做成了开源工具 Waza，核心是一个 /learn 命令——将 research、filtering、outlining、drafting、refining 和 publishing 串成一条连续工作流。

Waza 的设计哲学和他的写作方法论一致：不是给不知道该写什么的人用的，而是给已经在认真创作、想让 AI 深度参与进来的人用的。

一个被低估的观点

HiTw93 提到了一个被很多人忽视的真相：

"我知道很多人担心，如果写了东西没人读，那还不如不写——所以他们还没开始就停下来了。这不是一个好理由。如果你的工作有意义，读者会找到的。"

AI 降低的是创作门槛，但有意义的工作不会被浪费。"没人读"通常只是逃避努力的理由。

他还提到：AI 时代学习确实快了很多，但深度不是免费得来的。AI 能帮助收集、翻译、整理、比较、打磨——但真正的深度依然取决于你的判断力、耐心、标准和把输入变成输出的意愿。那部分从来没有变过，而且现在变得更加重要了。