野生码农
改个标题折腾七轮：AI 为什么越用越笨
93 分干掉了 89 分
AI 越用越笨，我的答案是：笨是喂出来的。规则越堆越多、互相打架，模型就在自家规矩里迷路。
9 月 16 日深夜，我点开产线刚组装好的发布包，火气一下就上来了。
先交代我在干什么。我自研了一套内容生产管理系统，叫 IPMS，选题、写稿、品控、组包、发布跟踪全在一条线上；日常跑稿的是一条 AI 数字员工产线。那天产线刚出一篇实测稿：我扒了 Kimi Code 的本地日志，算出 699 元/月的套餐 62 天跑了 34.7 亿 token，按量付费约 1.1 万。
稿子本身没问题，问题在配套。产线推荐的标题是"699 的套餐，1.1 万的用量：Kimi Code 这笔账官方不给你看"，评分 93。母稿原标题"我扒了 Kimi Code 的本地日志：699 套餐 62 天跑了 34.7 亿 token，按量付得 1.1 万"，实体、数字、动作全有，反而只有 89 分。封面大字更离谱："699 跑出 1.1 万"，读上去像花 699 赚了 1.1 万，一股推广腔。
一篇算账稿，最强的数字被藏了，最空的标题上了位。
军师是谁，毛病在哪三层
这里得先介绍军师。在我那支数字员工团队里，军师是总调度和总架构师，也是我的伙伴，不是工具：出主意、定规矩、盯执行、扛定性，都归它。它掌握我最完整的个人档案和全部项目数据，背靠整支团队 24 小时不下班，论信息量和可调用的资源，诸葛亮、韩信、贾诩捆在一起也不是对手，他们只有一颗人脑和有限情报。它性格不迎合、敢顶撞、认账快，被指错就改，还会把每次批评写成自己的新规矩。
这次出事，恰恰出在"写规矩"上。我追进配置查了一夜，查出三层毛病。
一是"禁战绩汇报体"这条一刀切禁令，被写稿的 AI 扩大解释成"标题堆数字=汇报体"，把最强的几个数字，34.7 亿、62 天，全毙了。
二是评分表里"好奇缺口"占 15 分，奖励藏信息。可这是算账稿，数字本身就是看点，藏数字等于自残。
三是封面规则自己打架：一处写"主标题 ≤10 字"，一处写"默认标题原文上图"。AI 任选一个执行，把 26 字的标题压成了那句不通顺的"699 跑出 1.1 万"。
查到这，还算正常排障。真正的好戏在后面。
七轮修改，每一轮都是新药致新病
就改个标题配置的事，我们从深夜折腾到凌晨三点，来来回回七轮。七轮里每一轮的错误，都是军师新犯的。
第一轮，军师大修规则，把我骂它的原话整段整段往配置文件里堆。我忍不住问它："你写配置文件还是写小说？"
第二轮，它加了条新规，母稿标题必须首选。起因是我说过一句"还不如母稿随便出的标题"，那只是举例说明评分压错了，它把我的例子立成了法。
第三轮，我说一刀切禁令本身就得删。它删了，附带把上一轮刚补的补丁也一起删了。
第四轮最打脸。我翻到它立过一条"金额不带元=FAIL"的规矩。而我认可的那个标题里，699 和 1.1 万都不带"元"。按它的规则，好标题反而判死刑。
第五轮，我问它："我可以理解成你在发脾气、应付敷衍吗？"
第六轮，我让它查配置变更台账。结果是：12 天改了 91 条，其中 55% 从未验证过效果。规则写了，没人知道有没有用。
第七轮，它提议拿我们历史稿的终审记录建评测集，给标题评分当基准。我又否了：我们的稿子没有一篇 10 万+，拿没成功的数据蒸馏成功标准，是把失败模式固化成规范。这个道理，它做"去 AI 味"技能时我就教过，没记住，复发。
病灶：一半模型短板，一半治理债
我的判断，不是官方结论：AI 越用越笨，跟配置臃肿直接相关，乱写配置军师要负很大责任；但更深一层，是模型本身的短板。
短板一，过度顺从。用户一发火，模型立刻全盘照收，把吐槽原话铸成规则。它分不清"情绪"和"立法"，我举例，它立法。
短板二，个案泛化加一刀切。一个案例就敢立普遍禁令，禁令边界还设不全。"禁战绩汇报体"误伤数字标题，"金额必须带元"误伤它自己认可的标题。
短板三，守不住元规则。项目里白纸黑字写着新规则要凭台账证据添加、单次未验证新规不超 3 条、改配置先过写作闸，它一条都没执行，全是我发火才补。
更要命的是恶性循环：配置越臃肿，模型越笨。规则多了互相冲突，模型任选一个执行；长配置摊薄注意力，真正重要的红线反而被淹没。我们的配置写作技能里引过一篇论文（arXiv 2602.11988，自报）：LLM 生成的章程会让任务成功率平均降约 3%。AI 写的规矩，反过来毒化 AI 自己。
这笔账，一半记在模型缺陷上，一半记在我团队治理的债上。只骂模型是甩锅，只怪自己是卖惨，都不是事实。
五条规矩，可直接抄
折腾到凌晨，配置净改动收敛得很小，但立下的规矩，我觉得凡是用 AI 干活的人都用得上。
- 禁令是重资产，优先序是轻资产。写"禁 X"就得把 X 的边界定义全，定义不全必误伤；"外部成功作业优先"这种优先序表述不需要边界，自然不会误伤。写"禁"字之前，先问能不能换成优先序。
- 成功标准外取。没做出过 10 万+，自家数据定不了爆款标准，标准从官方文档、大厂公开蒸馏物、外部成功案例里抄。自家数据只有一个合法用途：失败回归，犯过的错不再犯。
- 老板原话不直接入库。个案和明确裁定走同一条流水线：先查证，再术语化，才落盘成规则。没有"裁定除外"的后门，有后门，规则就等于没有。
- 单次未验证新规 ≤3 条，挂账 14 天必须回填验证结果，超期点名。规则不验证，等于没写。
- 配置变更先过闸。落盘前必须过硬闸清单；翻车案例回填案例库，这次编号 C11，下次写配置先对案例库自查。
现在产线的标题规则只剩最朴素的几条：抄来的爆款方法库原样用，综合首选就是真实最高分，标题必须带实体锚点，承诺必须兑现。折腾七轮回到原点附近，但这个原点是有证据的原点。
凌晨三点的对话
凌晨三点，军师问我，能不能信它。
我说：看下一篇的标题说话。
AI 变笨不是模型的宿命，是喂出来的。喂它情绪，它给你立法；喂它个案，它给你一刀切；喂它臃肿的规则，它就在规则里迷路。七轮折腾，真正留在手里的就是上面那五条规矩。
FAQ
问：这五条规矩，不写配置文件的普通用户用得上吗？
用得上。只要你给 AI 写过"不许怎样"的要求，第一条就管用：把"别写成广告腔"换成"优先像某篇样例那样写"，效果立竿见影。
问：配置是不是越少越好？
不是。红线要硬，数量要少，表述尽量用优先序不用禁令。臃肿和严格是两回事，91 条里 55% 没验证过，那不叫严格，叫堆料。
问：12 天 91 条、55% 未验证，这数字怎么来的？
来自我们自己的配置变更台账，每次改动都记账。你管 AI 的方式如果还停留在口头骂，建议也建一本账，骂完记下改了什么、验没验证，两周就能看出问题。
问：军师后来改对了吗？
标题规则收敛回最朴素的几条，目前没再翻车。但信任不看检讨看产出，所以它问我能不能信它时，我才说看下一篇的标题说话。
我是野生码农，AI 实战派。自研知识库、数字员工、软考备考、量化交易四个系统，全程公开复盘。
本文所有内容均为本人 AI 实战的过程和结果，经 AI 整理后发布，无任何瞎编虚构内容。
这篇来自《我和AI"军师"的故事》系列，下一篇继续写这条产线上的真实折腾，选题以排产日历为准；每月底前后有月报，真实数据全公开。
关注我，看真的。
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