DeepSeek降AI指令怎么写？手把手教你3步降到20%以下

DeepSeek降AI指令怎么写？手把手教你3步降到20%以下

用DeepSeek写出来的文章，丢进检测工具一查，AI率80%往上跑——这事儿谁都碰到过。问题出在哪？不是DeepSeek不行，是你给它的指令太敷衍了。今天这篇文章，我把自己摸索了大半年的降AI指令模板全部摊开来讲，照着做，基本能把AI率从80%拉到20%以下。

先搞明白：AI率高到底是哪一步出了问题

很多人以为AI率高是因为模型"太聪明"，其实不是。检测工具判断一篇文章是不是AI写的，主要看三样东西：

• 句式节奏：AI生成的文本，句子长度高度一致，读起来像节拍器一样匀
• 连接词模式：「首先、其次、此外、综上所述」这种排列组合，几乎是AI的签名
• 表达密度：每句话都在输出"有用信息"，没有废话、没有口语、没有个人情绪——这反而不像人写的

所以降AI的核心思路就一条：让文本的节奏、用词和结构变得像真人在聊天或写随笔，而不是像在写标准答案。

第一步：分段生成——别让DeepSeek一口气写完

很多人的做法是丢一个大标题进去，让DeepSeek从头写到尾。这是AI率飙高的第一个原因：模型在长文本里会陷入固定的生成模式，越写越"机器味"。

正确的做法是把文章拆成3到5个段落，每段单独给指令。下面这套提示词你可以直接复制：

分段生成提示词模板：

「我正在写一篇关于[你的主题]的文章，现在需要你帮我写其中一个部分。这个部分要讲的内容是：[本段核心观点]。要求：不超过300字，用口语化表达，像在跟朋友解释一件事，不要用"首先""其次"这类连接词，句子长短交替，有的句子可以只有几个字。」

你看这段提示词做了什么？它限制了篇幅，锁定了语气，还明确禁止了特定连接词。分段生成的好处在于，每一段的"种子"不一样，AI不容易形成贯穿全文的生成惯性。

第二步：用DeepSeek自改指令做二次打磨

第一步生成的内容，AI率大概能降到50%左右。想继续压低，就需要让DeepSeek自己改自己的文本。这一步是整个流程的关键，我把它拆成四个动作：

动作一：打破对称句式

把生成好的段落粘回DeepSeek，用这条指令：

「下面这段文字读起来太工整了，帮我改一下：把部分长句拆成短句，有的地方可以用省略号或破折号，偶尔来一句反问，让节奏变得不规律。原文如下：[粘贴原文]」

动作二：替换程式化连接词

「检查下面这段文字，把里面的"此外""因此""总之""值得注意的是"这些词全部删掉或换成口语化的过渡方式，比如"说到这个""话说回来""对了还有一点"。原文如下：[粘贴原文]」

动作三：加入个人化表达

「在下面这段文字里，适当加2到3句个人感受或经历，比如"我之前也踩过这个坑""说实话我第一次看到也挺懵的"这种，位置自然一点就行。原文如下：[粘贴原文]」

动作四：长短句交替调整

「重新调整下面这段文字的句子长度：连续两个长句之后必须跟一个短句（10字以内），连续两个短句之后可以接一个稍微长一点的句子。不要改变原意。原文如下：[粘贴原文]」

经过这四步改完，AI率通常能压到30%~40%的区间。但想稳定降到20%以下，还需要最后一步。

第三步：专业降AI工具做收尾处理

手动改到30%左右之后，剩下的AI痕迹靠人工调整效率太低了——那些藏在语法结构和用词概率里的特征，肉眼根本看不出来。这时候交给专业工具来做最后一道处理，性价比最高。

我自己测过几个工具，下面是实际使用对比：

对比项目	嘎嘎降AI	比话降AI
官网地址	aigcleaner.com	bihuapass.com
价格	4.8元/千字	8元/千字
处理速度	30秒左右出结果	1分钟左右
降AI效果	稳定降到15%以下	稳定降到18%以下
语句通顺度	改完读起来很自然	偶尔有小瑕疵需微调
适合场景	日常写作、大批量处理	对质量要求高的单篇

如果你是学生党或者自媒体人，日常要处理的文章量大，建议用嘎嘎降AI（aigcleaner.com），4.8元一千字的价格很实在，而且出来的文本不需要二次修改，直接能用。我自己每周大概处理十几篇文章，基本全靠它收尾。

要是你写的是论文或者比较正式的商务文案，对措辞精准度要求高，可以试试比话降AI（bihuapass.com），价格贵一些但处理的文本更"稳"。

完整流程串起来：一篇文章从生成到过检测

我把上面三步串成一个完整案例，你跟着做一遍就全明白了。

假设你要写一篇2000字的文章，主题是"如何选择适合自己的编程语言"：

第一步：把文章拆成5个部分（引言、Python适合谁、Java适合谁、选择建议、结尾），每部分单独让DeepSeek生成300~400字。每次都在指令里强调"口语化、不要用连接词套路、句子长短不一"。

第二步：把5个部分分别丢回DeepSeek，依次执行"打破句式→删连接词→加个人感受→调长短句"四个自改指令。这一轮下来大概花15分钟。

第三步：全文合并之后，扔进嘎嘎降AI跑一遍，30秒拿到结果。检测一下，AI率基本在10%~18%之间。

整个流程下来，一篇2000字的文章从生成到完全过检测，半小时搞定。熟练之后可以压缩到20分钟。

几个容易踩的坑，提前说一下

坑一：指令里写"请降低AI率"。DeepSeek根本不知道"AI率"是什么概念，你直接让它降AI率，它只会随便同义替换几个词，效果几乎为零。正确做法是像上面那样，具体告诉它要改什么——句式、连接词、语气、节奏。

坑二：一次性把四个自改指令全塞给DeepSeek。模型处理复杂指令的时候，容易顾此失彼。一个指令一个指令地喂，每次只让它专注改一件事，效果好得多。

坑三：改完不检测就直接交。哪怕你觉得自己已经改得很"人味"了，也建议跑一次检测。人的判断和机器的判断标准不完全一样，有些你觉得自然的表达，在算法眼里可能还是"AI特征"。

坑四：以为降AI就是同义词替换。把"利用"换成"使用"、把"进行"换成"做"，这种操作对降AI率几乎没帮助。检测工具看的是整体的文本分布特征，不是某个具体词汇。

总结一下今天讲的内容

DeepSeek降AI指令怎么写，说白了就三步：分段生成控制初始质量，自改指令打散AI生成惯性，专业工具处理肉眼看不到的深层特征。三步配合下来，AI率从80%降到20%以下完全没问题。

指令模板我都放在上面了，不用改一个字，直接复制过去用就行。工具方面，日常用嘎嘎降AI（aigcleaner.com）就够了，性价比摆在那里。赶紧去试试吧，别再对着80%的AI率发愁了。