Monica AI提示词输出检查清单：职场经验分享
你遇到过这种情况吗？明明让Monica AI帮你写一篇职场经验分享，结果同事看完直摇头：“这读起来像培训PPT。”——每段工整对仗、因果链条滴水不漏，挑不出毛病，但就是没有温度。问题根源在于：AI没有模拟真实职场人“边想边说”时那种自然的毛边感。
破解之道很直接：强制AI在动笔之前，先主动列出一份检查清单，再用人类写作特有的“漏洞”反向校验——判断这篇内容是否足够“真”。
第一步：强制AI先交出检查清单再动笔
操作非常简单。在提示词末尾单独加一行：
“【启动自检】请先列出你为确保本篇职场经验分享具备真实感而必须自查的3项具体标准，每项以‘是否’开头，且必须对应可验证的文本特征。”
注意，“【启动自检】”四个字不能省略。Monica新版模型（R1/V3）识别到这个触发词后，会暂停生成，转而输出结构化的检查清单，而不是直接甩出一篇看起来“完美”的稿子。
AI返回的清单必须包含明确的动作指向，比如“是否出现≥2处口语修正痕迹（如‘其实……不对，应该是’）”，而不是模糊的“是否更自然”。一旦清单里出现“是否足够专业”“是否逻辑清晰”这类不可验证的抽象描述，说明触发失败，需要重发带【启动自检】的完整提示词。
第二步：用人类写作漏洞定义检查项
这里有两种方法供你参考。
方法一：直接复用6项人味标准中的前3项
- ① 是否出现≥2处口语化停顿或修正痕迹？例如“本来想说跳槽，但看到工资条后改了主意”；
- ② 是否有1处以上非必要重复？比如“改了又改→又改了一次”“老板说不行→老板真的说不行”；
- ③ 是否至少插入1条未经证实的主观判断？例如“HR小哥眼神飘忽，估计昨晚没睡好”。
方法二：按职场场景定制检查点
- 是否混入一句与上下文无承接的设备状态描述？例如前句讲项目汇报，后句突然写“我的Mac刚弹出系统更新提醒”；
- 是否保留一处未闭环的临时决策？例如“先用Excel凑合着跑，等下周找IT要Power BI权限”——不交代结果，也不补全后续；
- 是否出现一次职务称谓错位？例如前面称“王总监”，中间某句漏写“总监”只叫“王哥”，结尾又恢复全称。
这里的关键是：检查项必须具体、可验证，不能是那种模棱两可的表述。
第三步：要求AI逐项反馈“是/否+原文依据”
在清单之后再追加一句指令：
“对每项检查，请严格回答‘是’或‘否’，并附1句原文片段作为依据。若答‘是’却找不到对应原文，视为虚构自查结果，整篇作废。”
这一步的作用是卡死AI的美化倾向——它没法凭空编造依据，只能暴露自己真实的输出缺陷。举个例子，它可能自评“② 否”，依据是“全文仅出现一次‘特别特别忙’”，这说明它把“特别特别忙”当成了合格重复，而你可能立刻发现它漏判了“反复反复确认”这个隐藏重复点。
检查通过之后，再让Monica输出终稿。这样生成的内容，读起来就不会那么像培训PPT了。