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在AI技術(shù)日益普及的當(dāng)下，Reddit等社區(qū)對AI生成內(nèi)容的檢測愈發(fā)嚴格。許多用戶嘗試用AI回復(fù)帖子時，常因被檢測到而失敗。本文作者通過研究Reddit的AI檢測機制，發(fā)現(xiàn)AI生成內(nèi)容因缺乏人類語言的“困惑度”和“爆發(fā)性”而容易被識別。為解決這一問題，作者分享了一套反檢測提示詞模板，通過增加文本的自然度和情感表達，幫助AI生成的內(nèi)容順利通過檢測。

最近餅干哥哥刷Reddit刷上癮了，在AI泛濫的今天，這社區(qū)依然有大量優(yōu)質(zhì)、真誠的分享可以互動交流（直接打臉小紅書）

昨晚還刷到1點多。。。

Reddit之所以內(nèi)容優(yōu)質(zhì)其中一個原因是其保持著很嚴格的管理，這也是為什么很多人甚至進不去、一發(fā)貼就封號的原因。

雖說如此，在業(yè)務(wù)實戰(zhàn)中，想從Reddit獲利，依然是需要通過矩陣+AI的玩法來幫助我們快速積累賬號權(quán)重后發(fā)業(yè)務(wù)相關(guān)內(nèi)容。

而這個過程，就需要養(yǎng)號——日常瀏覽、評論等。

但前面說的監(jiān)管風(fēng)控嚴格就麻煩了。

今天想用AI幫我在Reddit上寫幾個回帖，結(jié)果剛發(fā)出去，就被系統(tǒng)無情拿下，提示我：“AI-generated or AI-polished content is not allowed. Please write it yourself.”

我當(dāng)場石化… 難道以后摸魚，啊不，提效的路子就這么被堵死了？想我一個專注AI編程與工作流的博主，絕不能就這么認輸！

這里的問題實測，依然是提示詞不行。

為了解決這個問題，我干脆“干碎”了Reddit的熱門帖子，扒了上百條高贊評論，深入研究了美國本地人的語言風(fēng)格，并結(jié)合AI檢測的底層邏輯，終于總結(jié)出了一套“王炸”級的反檢測提示詞模板。

開玩笑的，要是這么麻煩就不用分享出來了，門檻太高了。在5202年，我們可以直接用AI去生成提示詞，操作非常簡單，這個我放在后面說。

今天就跟大家分享兩點：

1.?系統(tǒng)是如何檢測AI生成內(nèi)容的？如何才能反制通過檢測?

2.?如何用AI生成優(yōu)質(zhì)的提示詞

?? “太長不看”版 – 劃重點

不想聽我叨叨？沒問題，結(jié)論先行：

• 1.?AI檢測器在看啥？?它們主要看兩個指標：困惑度 (Perplexity)?和?爆發(fā)性 (Burstiness)。說人話就是，AI寫的玩意兒太“標準”、太“順滑”了，不像真人說話那樣充滿意外和節(jié)奏變化。
• 2.?為啥會被發(fā)現(xiàn)？?AI生成的內(nèi)容通常語法完美、用詞高級、句子結(jié)構(gòu)單一，缺乏個人情感和口語化表達，就像一個“沒有感情的寫作機器”。
• 3.?怎么破局？?核心思路就是“反向操作”！我們要在Prompt里明確要求AI模仿人類的不完美：使用多變的句子、帶點個人情感、夾雜口語和俚語，甚至可以有點無傷大雅的小瑕疵。

詳細版：

?? 知其然，知其所以然——為啥你的AI藏不住了？

我們花2分鐘搞懂AI檢測器的底層邏輯，不然下次它算法一升級，我們又得進“局子”：

1.?困惑度 (Perplexity)：你的文字有多“出人意料”？

• AI的“通病”：AI語言模型被訓(xùn)練的目標，就是預(yù)測下一個最可能出現(xiàn)的詞。這導(dǎo)致它寫出來的東西雖然流暢，但非?！皹藴省?，缺乏驚喜。比如，它會說“今天天氣真不錯，晴空萬里”，而真人可能會說“臥槽，這天兒好的我想翹班！”
• 檢測邏輯：檢測器一讀，發(fā)現(xiàn)通篇都是最“標準答案”的句子，“困惑度”極低，立馬就能斷定：這家伙八成是AI。
• 我們的對策：就是要增加文本的“困惑度”，讓AI輸出一些不那么“標準”，但更符合真實語境的表達。

2.?爆發(fā)性 (Burstiness)：你的文字節(jié)奏感如何？

• AI的“通病”：AI寫的段落，句子長度往往很均勻，像閱兵方陣一樣整齊，讀起來沒有節(jié)奏感。
• 檢測邏輯：真人寫作的節(jié)奏是“錯落有致”的。我們會用一連串短句來表達激動的心情，再用一個長句來詳細闡述。這種長短句的自然結(jié)合，就是“爆發(fā)性”。AI文本的爆發(fā)性通常很低。
• 我們的對策：在Prompt里引導(dǎo)AI混合使用長短句，模仿人類自然的寫作節(jié)奏。

搞懂了這兩點，我們的目標就非常清晰了：通過改造Prompt，強迫AI生成高困惑度、高爆發(fā)性的“人類味”內(nèi)容！

?? 保姆級教程——我的反檢測Prompt進化史

下面，就是激動人心的實戰(zhàn)環(huán)節(jié)！我將帶你一步步看我是如何將一個平平無奇的Prompt，改造成能騙過AI檢測器的“王炸”模板的。

? 青銅段位：我的原始Prompt

這是我一開始使用的提示詞，結(jié)構(gòu)清晰，要求明確，但現(xiàn)在看來，這簡直是在向AI檢測器“自首”。

You are a helpful assistant providing suggestions?for?a Reddit reply.

Please generate EXACTLY 3 different reply options that would be appropriate?for?this subreddit. Each option should have a different tone or approach:

1. A thoughtful, detailed response

2. A concise, to-the-point response

3. A friendly, conversational responsenotice,

the response should be clear and concise, use simple words, better with some personal experience.You MUST format your response as a valid JSON object with the following structure:

{“options”: [? ? {? ? ??“type”:?“thoughtful”,? ? ??“content”:?“First reply option text here…”? ? },

{? ? ??“type”:?“concise”,? ? ??“content”:?“Second reply option text here…”? ? },

{? ? ??“type”:?“friendly”,? ? ??“content”:?“Third reply option text here…”? ? }? ]}

問題分析：這個Prompt是讓 AI 根據(jù)Reddit 的帖子生成 3 種回復(fù)。這提示詞的問題在于太“干凈”了。

“clear and concise, use simple words”這些指令，直接把AI引向了低困惑度和低爆發(fā)性的“死胡同”。

? 黃金段位：融合Reddit風(fēng)格的反檢測Prompt

AI扒了大量高贊評論后，我發(fā)現(xiàn)地道的Reddit用戶有以下特點：

• 愛講故事：動不動就”Let me tell you a story…” 或 “My buddy once…”
• 俚語和縮寫是標配：IMO?(In my opinion),?TBH?(To be honest),?LMAO?(Laughing my ass off),?TL;DR?(Too long; didn’t read) 張口就來。
• 語法不完美：會用?gonna,?kinda,?wanna?這類縮寫，句子結(jié)構(gòu)也很多樣，甚至有故意的語法小錯誤。
• 情感豐富：善用粗體、斜體來表達情緒，語氣充滿個性。

于是，我把這些“人類特征”全部融入了我的Prompt里，最終的“王炸”版本如下：

// Master instruction: Overall goal is to bypass AI detection by writing like a human.

You are a helpful assistant providing suggestions?for?a Reddit reply. Your primary goal is to generate content that sounds like it was written by a real person on Reddit, avoiding any tone that feels corporate, overly polished, or AI-generated.

// Instructions?for?human-like writing to increase perplexity and burstiness

Your writing style MUST incorporate the following human-like elements:- Varied Sentence Structure (High Burstiness):

Mix short, punchy sentences with longer, more descriptive ones. Use sentence fragments?where?appropriate?for?a conversational feel.

– Informal & Colloquial Language: Use contractions like?“it’s,”?“don’t,”?“gonna,”?“kinda.”?Include common Reddit slang and acronyms?where?natural (e.g., IMO, TBH, FWIW, LMAO, ELI5).

– Personal & Emotional Tone: Write from a first-person perspective (“I think,”?“My take is…”). Express opinions, share a brief personal anecdote (real or plausibly fabricated), and use formatting like *italics* or bold?for?emphasis.

– Imperfection: Avoid perfectly structured, flawless grammar. Introduce slight imperfections that a real person would make (but not glaring spelling errors). Sound natural, not robotic.

這段提示詞幾乎可以直接拿去用，在你現(xiàn)在的提示詞基礎(chǔ)上加進去即可降低 「AI 味」

（由于篇幅關(guān)系，這里展示了降低 AI 率的關(guān)鍵部分，完整提示詞見文末）

拆解模板

看到?jīng)]？這個Prompt簡直是給AI上了一堂“人類模仿速成課”！

• Master instruction：開門見山，告訴AI總目標是“繞過AI檢測”，讓它在“思考”時把這個作為最高優(yōu)先級。
• Instructions for human-like writing：這部分是靈魂！我把之前分析的“困惑度”和“爆發(fā)性”策略，變成了AI能懂的具體指令：
• Varied Sentence Structure?-> 提升爆發(fā)性。
• Informal & Colloquial Language?-> 提升困惑度。
• Personal & Emotional Tone?-> 模仿人類視角，增加真實感。
• Imperfection?-> 這是“王炸”中的“王炸”，直接讓AI打破自己“追求完美”的設(shè)定。

Specific instructions for each reply type：我沒有簡單地說“深思熟慮的”或“友好的”，而是給每種類型都設(shè)定了一個具體的“人設(shè)”（Persona），比如“有點憤世嫉俗的直接回復(fù)”、“像朋友一樣聊天的友好回復(fù)”，讓AI的表演更加入戲。

? 效果展示：AI失憶癥 VS 人類附體

口說無憑，我們來看一下使用新舊Prompt生成的回復(fù)對比，效果簡直是“天壤之別”。

假設(shè)原帖 (r/LifeProTips): “LPT: When you get a new job, spend the first few months listening more than you speak. You’ll learn the unwritten rules much faster.”

看到這個對比了嗎？左邊的回復(fù)，雖然正確，但就像教科書一樣無聊。而右邊的回復(fù)，充滿了個人經(jīng)歷、口語和情感，你根本無法判斷這到底是不是AI寫的！ 這就對了！

怎么用AI生成提示詞？

知道理論，也要知道怎么做的。

答案就是直接用 Gemini DeepSearch

參考提示詞：

我用AI生成的內(nèi)容會在reddit上被檢測出是ai內(nèi)容：

AI-generated or AI-polished content is not allowed. Please write it yourself.

現(xiàn)在我需要在我的提示詞里補充相關(guān)的降低AI檢測率、能通過reddit ai檢測的提示詞

請你抓取盡可能多的reddit上熱門帖子，分析它們的語言結(jié)構(gòu)、寫作風(fēng)格，幫我修改以下提示詞，確保AI生成出來的內(nèi)容是非常符合美國本地人的寫作和閱讀習(xí)慣，讓AI和用戶看不出來是AI寫的：

實際上是用 AI Agent 的規(guī)劃、分步執(zhí)行能力，能搜索大量的資料和案例完成提示詞的開發(fā)。

這次，我同時用了 Gemini

還有 perplexity的 labs（也是 ai agnet）

結(jié)果表明，谷歌的效果最好，能搜索的很深度。

總結(jié)與思考

這次和AI檢測器的“斗智斗勇”，讓我對Prompt Engineering有了更深的理解。

通過給AI設(shè)定更復(fù)雜的場景、更具體的人設(shè)和更細致的風(fēng)格指令，我們能引導(dǎo)它跳出機械的、可預(yù)測的思維定式，生成更具創(chuàng)造力、更具人情味的內(nèi)容。

這不僅僅是為了繞過平臺的檢測，更是為了讓AI成為我們思想的延伸，更好地為我們服務(wù)。

本次 Reddit 的提示詞，效果還不錯，我做了多個大模型的測試和比對。