最佳实践

训练一个「像你」的分身#

分身的风格来自你在对话与反馈中沉淀的表达，越精准越像你：

• 在同一次训练里提供多篇风格一致的作品 — 可添加 TXT/MD/DOCX 附件、粘贴长文或给公开链接；几篇代表性强的文章，比一大堆零散内容更有效。
• 挑代表作，而非随手内容 — 选你最满意、最能代表你风格的作品。
• 用训练技能确认与纠正 — 在训练技能里回答分身的风格判断问题，确认对的、纠正错的。
• 定期确认风格 — 你的风格在变，及时在分身风格页确认或纠正猜想。

代表作原文只作为当前对话的参考，不会自动保存为可搜索的作品库。真正长期生效的是你确认后的风格规则，以及按维度归并的记忆。

为什么只贴一篇范文会漂、什么时候该拆第二个分身，见对外页写作风格模仿。本页继续讲训练、需求和积分怎么用。

写好你的需求#

清晰的需求能显著提升产出质量：

• 给出主题、目标受众、发布平台和篇幅期望。
• 把长期固定的偏好（身份定位、话题方向、语气、受众、输出偏好等）沉淀到分身档案里，这样每次对话都默认生效，不用反复交代。
• 追热点时用热点参考对单条选题点「写文章」，让分身带上标题与链接线索开聊；写前先确认是否适合你的账号定位，避免无筛选批量追热。

用好记忆与造梦#

• 在对话中明确你的偏好和习惯，分身会逐步记住。
• 记错了就在记忆面板纠正。
• 想让分身做一次跨会话的深度整合时，手动触发造梦，再审阅并应用有价值的提议。详见记忆与造梦。

用文章卡迭代长文#

只有明确要完整作品或改稿时，分身才会产出文章卡。把它当作草稿反复迭代：提出修改意见、在对话中继续打磨，直到满意。闲聊、点评或只问结构时，用普通文字即可，不必先成稿。

已经在公众号发出去的文章，可以把该篇读者数据当作选题和写法的参考，不要把完读率当成必须改短句或配图的分数。

重复流程用自动化#

已经在对话里跑通、会反复做的事（例如工作日固定写热点评论），适合写成自动化：

• 先手动协作确认步骤与交付物（如文章卡），再「从历史发现」或手动新建。
• 任务说明写清目标、路径与交付物；无人执行不会中途问你。
• 定时频率按需即可，过密会叠高 AI 消耗。

把积分花在刀刃上#

• 日常对话优先选择更便宜的模型，重要长文或复杂任务再切到更高质量的模型。
• 在同一个会话里继续追问比频繁新开会话更省（更容易命中缓存）。
• 联网搜索按次固定扣费，确认确实需要最新信息再用。
• 自动化「从历史发现」与每次运行都会消耗积分，启用前先确认任务说明是否值得定期跑。

完整计费规则见积分消耗规则。