未知驱动写作法

解决什么问题

让大模型写长文时最常见的失败模式是：用户给出一句模糊指令，模型直接输出一篇看起来完整、实则偏离意图的文章。问题不在文笔，而在动笔前没人搞清"到底有哪些事情还没想清楚"。Unknown Driven Writer 把质量瓶颈拆成一个可操作的问题——你能发现多少自己不知道的东西，并用四个阶段把"未知"逐步转化为可审阅、可验收的产出。

核心框架：四种未知

• 已知的已知：已写进要求里的信息，比如主题和字数。
• 已知的未知：知道自己还没想清楚的部分，比如"还缺竞品数据"。
• 未知的已知：太理所当然而没说出口的前提，比如目标读者是谁、术语默认含义、行业潜规则。这类盲区会让 AI 产出偏离你的真实意图。
• 未知的未知：压根没考虑过的角度、结构和质量标准，决定产出上限。

前两类人人都能意识到，真正拉开差距的是后两类。

工作方式：四个阶段

1. Phase 1 盲区扫描：动笔前列出用户可能忽略的维度，按影响力排序，输出"未知是什么 → 为什么重要 → 建议如何解决"的报告，等用户确认后再继续。
2. Phase 2 方案设计：生成 2–3 个不同方向的大纲，用反问澄清影响全文结构的歧义点，合并为含核心论点、章节结构、论证逻辑、缺失素材的最终方案，批准后才开写。
3. Phase 3 迭代写作：分模块产出，每完成一个模块收集反馈；发现偏离时主动记录并建议调整方案；在 50% 和初稿完成等节点做中途盲区复查。
4. Phase 4 验收考试：交付说明加 5–10 道基于产出的测验题，用户答对才算真正理解，最后做质量终检。

场景路由与技巧库

任务类型不明确时先确认，再加载对应参考文档：学术论文、商业计划书、通用复杂写作各有专属的盲区清单和质量标准。八个技巧（如 blindspot scan、reverse interview、acceptance quiz）可在任意阶段单独触发。

适用边界

• 每个阶段都有确认门，需要人工介入，不适合追求一次性快速出稿的场景。
• 面向需要深度思考和多轮迭代的长文，日常短文用这套流程反而过重。
• 盲区扫描质量依赖参考文档覆盖，冷门领域可能需要自行补充清单。