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。

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。

作为产品，我经常看到哥飞的群里有人抱怨：

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。

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：

这种"先理解需求"的方式，比我预期的要好。

接下来，Claude提出了一个详细的文章大纲：

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。

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：

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。

我让Claude扮演审核校对的角色，重点检查：

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：

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：

这就是为什么人类审核如此重要。

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：

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：

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。

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：

这些负面信息的加入，让文章更加客观和可信。

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。

经过几轮修改，文章从原来的6个部分扩展到13个部分：

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"。

在每次重大修改后，我都会：

经过这次深度协作，我总结出几个关键原则：

人类应该把控：

AI擅长处理：

不要期待AI一次就能输出完美内容。我们的协作过程包括：

每一轮都在解决不同层面的问题。

对AI生成的内容，特别是数据和案例，要保持怀疑态度：

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：

单一AI源不可靠：

我的验证流程：

实际案例： Vercel定价验证：

这种"三角验证"虽然耗时，但显著提高了内容的可信度。

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：

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。

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。

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。

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。

经过这次实践，我总结了一个实用的AI工具组合：

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：

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。

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。

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。

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。

我认为未来的趋势是：

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。

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。