丘刊
The Autumn
Issue
AI 时代的手工刊物
创刊号 · 2026 年秋
编 · 排 · 校 · 核：同一人
目录 Contents
- 卷首 编辑手记 为什么创刊 · 一条收稿标准 · 「手工」的意思 3
- 01 AI 写作工具测评 DeepSeek · Kimi · 豆包的三场同题考试 4
- 02 人机对比盲测 情感类任务里，读者分不分得出 AI 8
- 03 读书笺 对话式录入 · 7 天做出一个真在跑的小程序 12
- 04 汪汪喵喵储蓄罐 零注册的治愈系 · 每天给毛孩子记一笔 16
- 05 职业罗盘 不是贴标签 · 把「你是谁」聊清楚 20
- 封底 关于编者 朱实秋 · 历史师范在读 · AI 探索者 24
下期 · Vol.2 筹备中
06 AI 内容生产线
07 珍我照相馆
08 —— 编号不封顶
编辑手记 Editorial
这本刊物只有一条收稿标准：只收录做出来过的东西。
编者、作者、校对、排版，是同一个人。每篇文章里的数字都来自亲手做的测试——错了就改，改完再印。所以它叫「手工刊物」：AI 帮我起稿，但每一条数据、每一处措辞，都经我的手核实过。
创刊号是一期实验特辑。两篇文章回答同一个问题：AI 到底能不能替人表达？
第一篇给三个 AI 各出同题考卷，收回 36 份答卷逐一打分；第二篇把真人和 AI 的文字混在一起，让二十位读者盲选——结果比预想的更耐人寻味。
AI 写作工具测评
DeepSeek · Kimi · 豆包的三场同题考试
三个当红 AI，同一套考卷。测到最后发现：排名只是开始——真正有用的是知道「哪类任务该交给谁」，以及哪里埋着红线。
数据 The Scores
12345
六个指标各按 5 分制、0.5 分步进打分，配硬伤扣分表——编一条引用、算错一笔账，当场扣。分数之外，更下功夫的是打分之前：每份输出里可查证的内容，存疑即标记，全部翻回原处验证。
核查记录 · 70 条存疑点 · 拦下 11 处
通过 59拦截 11
编造走检索，算错走复核，写错设定逐字数——每一条存疑都有验证动作。拦下的 11 处里，有编造的文献、编造的统计，也有算错 200 元的预算。怀疑是感觉，拦截是证据。
过程 Method
出卷 · 监考
四类任务写成同题 prompt——字数、身份、结构全是硬约束。每个任务每个模型连发三次，36 份答卷一字不落收回来。
打分 · 六指标
「感觉不错」式评分先废掉重做。自建 WTM 六指标，只起测得了的名字：0.5 分步进，配硬伤扣分表，编一条引用当场扣一分。
核查 · 拦截
引用走网络检索，算术走计算器复核，设定逐字去数。70 条存疑点全部翻回原处，拦下 11 处——包括编造的文献、编造的统计，和算错 200 元的预算。
复盘 · 路由
分数只是开始。把结论翻成「哪类任务交给谁」的路由表，也记下每家的翻车记录。这套方法后来在真实面试里被逐条追问——每一步都对得上。
没有最好用的 AI，只有每个任务最该路由给谁。No best model — only the right route for each task.
任务路由表 · 摘自 WTM 选型决策
荐 · 直接用 ／ 可 · 带心眼用 ／ 慎 · 能不用就不用 ／ 禁 · 别用。红线案例：编造「佚名」文献、编「不足 2%」统计——两条学术红线，都拦在核查环节。
人机对比盲测
情感类任务里，读者分不分得出 AI
把真人和 AI 写的情感文字混在一起匿名发给读者——七成人没认出来。更意外的是：写得最「正经」的那位真人，被当成 AI 的次数比 AI 还多。
数据 The Blind Test
0255075100%
伪装成功率 = 该份 AI 文本没有被读者挑出来的比例。两份 AI 全认对的读者：任务一只有 2 人，任务二只有 3 人。
识别热度 · 谁被当成 AI 的次数最多
任务一 · 被挑为「像 AI」的人次
最刺眼：真人 C 被误判 10 次，超过两个真 AI——他写得太书面，被集体认定是机器；说「狗男人不值得」的那位，只有 1 人怀疑。
过程 Method
选题 · 挑最难的场景
刻意避开议论文、报告这类 AI 的舒适区，专挑两个「最需要人味」的场景：安慰失恋的朋友、给毕业室友写告别留言——没模板、没格式、全是私人情绪。
混编 · 抹平字数
5 位真人朋友按平时说话的写法交稿，豆包与 DeepSeek 用同一份 prompt 各写一份。全部压进 80–200 字——长度是最大的破绽，必须先抹平，再匿名编号 A–G。
发卷 · 0.5 步评估法
不问「这是不是 AI 写的」——那要人表态站队，答案会失真。只请读者从 7 份里挑出「最像 AI 的 2 份」，外加选一份最喜欢的。判断难度降半步，负担少了，答案反而更真。
回收 · 结果推翻预想
回收 20 份有效问卷（学生 7 / 在职 13，最短作答 200 秒，剔除草率样本）。原以为情感是 AI 的死穴——数据说反了：情感表达恰恰是它最容易蒙混过去的地带。
当七成人分不出来，「像人」就不再是门槛——真实才是。If nobody can tell — honesty is the bar.
读者认 AI 的五条依据 · 按提及频率聚类的评委原话
AI 被认出来，从来不是因为它写得差——恰恰是因为它写得太好。好得滴水不漏、面面俱到，但人，不这么说话。一位读者的总结最精辟：「人不是完美的，语气也不该是同一个。」
读书笺
对话式录入 · AI 自动归档的阅读管理小程序
不写代码的文科生，七天做出一个能跑的小程序——最后靠真实数据照出了自己的短板：AI 能认出书名，却认不出作者。
数据 In the Wild
07142128%
最大单一场景是「追加」——用户常常先报个书名，想起来再补一句。这个习惯反过来验证了产品设计：追加不覆盖，多条共存。
AI 字段抽取率 · 逐一核对
28 本书逐字段核查
最诚实的一条：作者识别率只有 28.6%，《活着》《三体》《被讨厌的勇气》全都没认出作者。这不是模型不行，是 few-shot 没覆盖到——已列为 P0 迭代项。
过程 Seven Days
设计 · 先画五屏
动手前先出 5 屏设计稿（对话 / 书库 / 详情 / 统计 / 我的），视觉定暖纸白 + 墨绿 + 琥珀——刻意绕开「AI 紫蓝」的俗套。
开发 · 五天出壳
注册个人主体、搭页面骨架、接 DeepSeek 云函数。8/8 第一版跑通，8/9 真机验证：说一句话 → AI 识别 → 归档卡片落地。
破局 · 两天鬼打墙
改代码怎么都不生效——排查半天发现项目里躺着两套同名 detail 文件，一直在改没被加载的那份。这是全项目最贵的一课：先确认你在改的文件，真的在被运行。
打磨 · 27 个版本
从 1.0.0 推到 1.0.27：修跳转、补编辑、调 AI、加长文支持。最后用真实数据做体检，揪出作者识别短板——这条反过来成了第 03 篇最值钱的结论。
这一篇没有漂亮话：数据照出的短板，比优点更值钱。The data hurts — that's why it's worth reading.
真实数据给出的三条迭代指令 · 非「我觉得」
三件作品至此连成一条线：测 AI 能力（01）→ 测人的感知（02）→ 用真实产品数据驱动迭代（03）。不是三个作业，是一个问题问了三遍。
汪汪喵喵储蓄罐
给猫猫狗狗记账 · 零注册的治愈系 web 应用
一个「不认识用户」的产品：不上传、不采集、不注册，把「数据属于用户」从口号做成产品本身。0 到 1，双渠道起步——克制，是它最重的功能。
数据 No Tracking
02468
狗猫两套数据互不串；7 天滚动备份兜住手滑；换机走「备份 → 分享导出 → 指引导入」三步闭环。没有账号体系，也就没有可泄露的数据库。
双渠道冷启动 · 入口冗余
两个入口，一个挂了另一个还在
治愈不是装饰：给「记录」这个动作减负——不登录、不思考、10 秒完成。门槛每低一分，回来的人就多一分。
过程 Zero to One
起点 · 一句话的产品
把「猫猫狗狗今天乖不乖」做成每天 10 秒的仪式。视觉定蜜桃粉治愈系——温柔是功能，不是皮肤：让人愿意天天回来。
三个决定 · 各放弃一点便利
零注册（信任优先）、本地存储（数据不离机）、7 天备份（防手滑）。每个决定都在砍掉一条「顺便收集数据」的路。
上线 · 双渠道冷启动
公众号走「阅读原文」，小红书挂二维码——两个入口互相兜底。零成本方案：静态托管起步，没有服务器账单。
上线之后 · 磨「想用」
把「能用」磨成「想用」：真实数据填充、周报分析、换机指引写进产品文案——用产品文案替代口头解释，用户不用问。
有些功能是加出来的，这个产品最重的功能是减出来的。The feature is what it refuses to do.
三条产品选择 · 每条都在放弃点什么
储蓄罐回答的是另一个问题：不靠数据、不靠算法，产品还能不能立住？答案是——靠克制。
职业罗盘
不是给你贴标签 · 把「你是谁」这件事聊清楚
迷茫不该被一份「测出你是谁」的报告打发。四个轻量工具 + 一份会长大的 AI 画像：先给工具，再给对话，最后把判断还给你。
数据 The Compass
0481216
题目设计的原则：出其不意——「最怕被安排的事」「被夸最多的能力」，绕开背好的答案，抓真实行为样本。
画像 8 板块 · 直面不回避
另含能量模式 / 工作方式 / 方向 / 下一步
画像不是一次性报告：每追答一题，全字段深度更新（≥3 处实质变更），版本 +1、变更日志逐条展示——AI 分析完会问你，你答，它再长出下一个问题。
过程 Self-made
起点 · 自己就是第一个用户
大二暑假，先给自己做职业梳理。全程不请教、不参考现成模板——先解决自己的问题，再谈帮别人。这也是它没有「学生作业味」的原因。
重构 · 从三大模块到两步旅程
最初是「内省 / 探索 / 下一步」三大模块；推倒重来，收成「4 个工具 → 1 份画像」两步——路径越短，用户越敢开始。
反馈 · 不等人
每完成一个工具立刻给反馈：冲突对检测、四象限分析、AI 轻量点评。不用等到最后才看到东西——即时反馈是继续走完的动力。
画像 · 让它长大
一次性报告没有价值。版本化 + 变更日志 + 「还没确定的 → 可采集的问题」：每一条不确定项配一个情境式追问，画像随对话生长。
工具的终点不是一份报告，是一场聊清楚的对话。Not a label — a conversation.
五件作品 · 一条线
不是五个作业，是一个问题问了五遍：AI 时代，人的判断在哪里。
关于编者
朱实秋 · 历史师范在读 · AI 探索者
善观察，能实践，会表达。
exo17774640023@qq.com · zhushiqiu.com
下期 · Vol.2（筹备中）
06 AI 内容生产线 · 07 珍我照相馆 · 08 —— 编号不封顶
个人刊物 · 非卖品 · © 2026 秋
用 AI 排版，用手工核实