前言：一次意外的"创作实验"

昨天，我发布了一篇《如何用 Cloudflare + Vercel 省钱指南》的技术文章，2万多字，涵盖6个应用场景，包含详细的成本分析、真实案例和实操指南。详情看这里：https://sagasu.art/sheng-qian-ji-qiao-ru-he-yong-cloudflare-vercel-sheng-qian-zhi-nan/

文章发布后，很多读者除了关心省钱方案，更好奇的是："这篇文章是怎么写出来的？你和AI是如何协作的？"

今天我就来完整复盘这个过程，分享一些AI协作写作的心得。这不是一篇AI吹嘘文，而是一次真实的协作记录，包括踩过的坑、犯过的错，以及如何一步步优化出高质量内容。

第一阶段：人类构思，AI执行

起因：发现真实需求

作为产品，我经常看到哥飞的群里有人抱怨：

  • "Vercel账单又暴涨了"
  • "有没有便宜的部署方案？"
  • "Cloudflare免费的那些服务靠谱吗？

An image to describe post原图来自哥飞的群

我意识到这是一个普遍痛点：大家想要现代化的开发体验，但不想为此付出太高的成本 。

市面上虽然有零散的教程，但缺少系统性的、针对中国开发者的成本优化指南。于是我决定写一篇深度文章。

初始对话：设定框架

我向Claude提出了需求：

"我想写一篇关于如何用Cloudflare配合Vercel省钱的教程，面向大陆程序员，要实用、要有具体数据、不能写成软文。"

Claude的回应让我眼前一亮。它不是直接开始写，而是先问了几个关键问题：

  • 目标读者的技术水平？
  • 要覆盖哪些具体场景？
  • 希望达到什么样的省钱效果？
  • 需要什么样的论证方式？

这种"先理解需求"的方式，比我预期的要好。

大纲制定：结构化思考

接下来，Claude提出了一个详细的文章大纲：

1. 现状摸底 - 钱都花哪儿了？
2. 分场景省钱策略 - 不同项目不同打法
3. 技术实现细节 - 具体怎么搭建  
4. 成本详细对比 - 算账算到底
5. 实战案例深度剖析
6. 迁移步骤和注意事项

我对这个结构很满意，但提出了一个要求：

"举例中缺少了一些具体的案例，比如说博客、导航站、页游网站、saas服务、数据库、API调用等这些"

Claude立即补充了6个具体场景，每个都有详细的技术栈和成本分析。这种快速响应和补充的能力，是人类写作很难达到的。

第二阶段：内容生成，意外很多

第一稿：看起来很完美

Claude开始写正文，速度很快，10小时不到就产出了近2万字的内容，包括：

  • 详细的价格对比表格
  • 6个场景的技术方案
  • 具体的成本计算
  • 4个深度案例分析

我当时的第一反应是："这也太强了吧！"

内容结构清晰，数据详实，案例丰富，技术细节到位。如果直接发布，绝对是一篇高质量的技术文章。

但是，我决定先做一次全面审核。

审核阶段：发现大问题

我让Claude扮演审核校对的角色，重点检查：

  1. 计算数据/账单是否正确？
  2. 所有推荐的库/开源项目都要有链接
  3. 所有的组合方案是否真实可行？
  4. 错别字和内容纠正

结果发现了一个重大错误 ：

文章中声称Vercel Pro超出100GB后按$0.40/GB收费，实际上是$0.15/GB，而且Pro Plan有1TB的Fair Use Guidelines！

这个错误导致了：

  • 成本计算完全错误
  • 节省比例被夸大（从98%降到实际的50-75%）
  • 年度节省金额从不现实的$4,500调整到$360

教训：AI会"编造"数据

这次错误让我意识到一个重要问题：AI有时会生成看起来很合理但实际错误的数据 。

可能的原因：

  1. 训练数据中的过时信息
  2. 对不确定信息的"合理推测"
  3. 为了让论证更有力而"优化"数据

这就是为什么人类审核如此重要。

第三阶段：事实核查，追求客观

多平台数据校验

发现错误后，我意识到单一AI源的数据验证是不够的。于是我采用了多方验证策略 ：

  1. Claude的实时搜索 ：搜索最新的官方定价信息
  2. Claude的Advanced Research ：对复杂的技术问题进行深度研究
  3. Grok的Deep Think ：用不同的AI视角重新分析数据
  4. 人工官网核实 ：直接查看官方定价页面

这种"三角验证"方法显著提高了数据的准确性。比如Vercel的定价问题：

  • Claude初始数据：$0.40/GB（错误）
  • 搜索验证后：$0.15/GB（正确）
  • Grok交叉验证：确认$0.15/GB
  • 官网最终确认：$0.15/GB + Fair Use Policy

关键发现：不同AI平台对同一问题可能给出不同答案，多方验证是必要的。

添加真实的负面反馈

我意识到文章读起来像"软文"，全是好处没有缺点。于是我要求：

"可以收集一些网友反馈的缺点和不稳定性之类的作为对比说明。毕竟我们不是写软文"

Claude搜索了真实的用户反馈，包括：

  • Cloudflare 2025年6月的2小时故障
  • 用户遇到的Workers冷启动问题
  • D1数据库$3200巨额账单案例
  • Vercel团队成员收费导致的用户流失

这些负面信息的加入，让文章更加客观和可信。

补充实用链接

原文提到了很多开源项目和工具，但没有链接。我要求Claude为每个推荐的工具添加官方链接，方便读者直接使用。

第四阶段：平衡与完善

结构重组

经过几轮修改，文章从原来的6个部分扩展到13个部分：

  1. 现状摸底
  2. 分场景策略
  3. 技术实现
  4. 成本对比
  5. 实战案例
  6. 真实用户反馈 （新增）
  7. 迁移指南
  8. 进阶技巧
  9. 未来规划
  10. 常见问题
  11. 成功案例总结
  12. 行动计划
  13. 结语

新增的"真实用户反馈"部分是最重要的改进，它让文章从"营销文"变成了"客观分析"。

最终的人工把关

在每次重大修改后，我都会：

  1. 通读全文，检查逻辑一致性
  2. 验证关键数据的准确性
  3. 确保语言风格的统一
  4. 补充缺失的重要信息

我总结的AI协作最佳实践

经过这次深度协作，我总结出几个关键原则：

1. 人类负责"方向"，AI负责"执行"

人类应该把控：

  • 文章的核心价值和目标读者
  • 内容的客观性和平衡性
  • 关键数据的准确性验证
  • 最终的质量把关

AI擅长处理：

  • 大量信息的收集和整理
  • 结构化内容的快速生成
  • 多场景的详细分析
  • 格式化和语言优化

2. 多轮迭代，不断优化

不要期待AI一次就能输出完美内容。我们的协作过程包括：

  • 初稿生成
  • 审核发现问题
  • 搜索验证数据
  • 补充客观信息
  • 结构调整
  • 最终润色

每一轮都在解决不同层面的问题。

3. 保持质疑精神

对AI生成的内容，特别是数据和案例，要保持怀疑态度：

  • 数字是否准确？
  • 案例是否真实？
  • 结论是否客观？
  • 逻辑是否自洽？

4. 善用AI的搜索能力

现在的AI可以实时搜索最新信息，这是巨大的优势。但要明确指出搜索需求：

  • "搜索最新的官方定价"
  • "找真实的用户反馈和负面评价"
  • "验证这个技术方案的可行性"

5. 多平台交叉验证

单一AI源不可靠：

  • Claude可能有训练数据时效性问题
  • 不同AI的知识库可能有差异
  • 搜索结果的解读可能不同

我的验证流程：

  1. Claude实时搜索获取初始数据
  2. 用Grok的Deep Think重新分析
  3. Claude的Advanced Research深度研究
  4. 人工查阅官方文档确认
  5. 多个数据源对比验证

实际案例： Vercel定价验证：

  • Claude初始：$0.40/GB（错误）
  • 搜索后：$0.15/GB（修正）
  • Grok验证：确认$0.15/GB
  • 官网核实：$0.15/GB + Fair Use Policy
  • 最终采用：经过三方验证的准确数据

这种"三角验证"虽然耗时，但显著提高了内容的可信度。

6. 强调客观性

如果不主动要求，AI往往倾向于生成"积极正面"的内容。要明确提出：

  • "不要写成软文"
  • "要包含负面反馈"
  • "要客观分析优缺点"

踩过的坑和避坑指南

问题： AI生成的数据看起来很专业，但可能是错误的。

解决： 对所有关键数据进行多平台验证，特别是价格、性能指标等。

坑3：过度乐观陷阱

问题： AI倾向于强调优点，忽略缺点和风险。

解决： 主动要求添加负面信息和客观分析。

坑4：链接缺失陷阱

问题： AI会提到很多工具和项目，但不主动提供链接。

解决： 明确要求为所有推荐内容添加官方链接。

坑5：深度不够陷阱

问题： AI的分析可能停留在表面，缺少深度洞察。

解决： 通过追问和要求具体案例来增加深度。

我的多平台AI协作工具箱

经过这次实践，我总结了一个实用的AI工具组合：

主力工具：Claude

  • 优势 ：逻辑清晰，结构化能力强，实时搜索准确
  • 适用 ：文章框架搭建、内容生成、事实查证
  • 局限 ：可能过于"保守"，有时缺少创新视角

辅助验证：Grok

  • 优势 ：Deep Think模式提供不同思路，数据敏感度高
  • 适用 ：关键数据的交叉验证、另类视角分析
  • 局限 ：回答有时过于简洁

深度研究：Claude Advanced Research

  • 优势 ：能进行长时间、多轮次的深度调研
  • 适用 ：复杂技术问题的全面分析
  • 局限 ：耗时较长，适合不急迫的深度内容

最终确认：人工核实

  • 方法 ：直接查阅官方文档、社区反馈、实际测试
  • 原则 ：对关键数据零容忍，必须人工确认

这种"多层验证"的方法虽然增加了工作量，但显著提高了内容质量和可信度。

这次协作让我对AI写作有了新的认识：

1. AI不是替代，而是增强

AI不会替代人类写作，但可以极大地增强写作效率和质量。关键是找到合适的协作模式。

2. 审核比生成更重要

AI生成内容很快，但审核和优化才是真正的价值所在。这需要人类的判断力和专业知识。

3. 客观性需要主动追求

AI默认不会主动提供负面信息，这需要人类明确要求。这对维护内容的客观性很重要。

4. 迭代是必须的

一次性产出完美内容是不现实的。多轮迭代、不断优化是高质量内容的必由之路。

对未来的思考

AI写作会如何发展？

我认为未来的趋势是：

  • AI的事实准确性会继续提升
  • 人机协作的工具会更加完善
  • 客观性和平衡性仍需要人类把控
  • 深度洞察仍是人类的优势

意外的收获

对内容创作者的建议

  1. 建立多AI协作流程 ：不要依赖单一AI平台
  2. 学会交叉验证 ：用不同AI分析同一问题
  3. 保持人工把关 ：AI可以辅助，但不能替代判断
  4. 强化专业素养 ：审核和验证能力比以往更重要
  5. 建立信息源清单 ：知道哪里能找到最权威的信息

结语：协作的力量

通过这次深度协作，我们在1天内产出了一篇2万字的高质量技术文章。这在以前是不可想象的。

但这不是AI的胜利，也不是人类的胜利，而是协作的胜利 。

AI提供了强大的信息处理能力，人类提供了价值判断和质量把控。两者结合，才能产出真正有价值的内容。

最重要的是，这种协作模式是可复制的。任何有专业知识的人，都可以通过类似的方法，与AI一起创作出高质量的内容。

给想要尝试AI协作写作的朋友几个建议：

  1. 明确你的角色 ：你是导演，AI是编剧
  2. 建立验证流程 ：多平台交叉验证关键数据
  3. 保持质疑精神 ：验证比生成更重要
  4. 追求客观平衡 ：主动要求负面信息
  5. 多轮迭代优化 ：完美来自不断改进
  6. 发挥人类优势 ：价值判断、专业知识、创意洞察
  7. 建立工具矩阵 ：Claude + Grok + Research + 人工核实

AI时代的内容创作，不是人vs机器，而是人+机器。

掌握这种协作能力，可能比学会单纯使用AI工具更重要。

这篇"创作揭秘"文章本身，也是我和Claude协作完成的。元内容的meta，有趣吧？😄

你觉得这种协作模式如何？欢迎在评论区分享你的AI协作经验。

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