AI写修仙爽文小说，现在的最优解是什么

背景

在 AI 辅助写作领域，长篇小说创作一直是一个极具挑战性的任务，尤其是需要保持世界观一致、角色弧光连贯、情节不偏离主线的修仙爽文。这类作品通常篇幅长达数十万甚至上百万字，对模型的上下文窗口、长程依赖处理能力、以及主题控制能力提出了极高要求。近期，LINUX DO 论坛上一则题为“AI写修仙爽文小说，现在的最优解是什么”的帖子引发了讨论。发帖者分享了自己在实践中的探索与困境，反映出当前 AI 长篇写作工具在实际应用中的典型痛点。

核心内容

该帖作者描述了自己的工作流：目前使用的是 Codex（此处应指 OpenAI 的 Codex 模型，或基于 Codex 的变体）搭配一些自定义的 skills（技能/提示词模板）以及 goal（目标设定），已经完成了约 70 万字 的修仙小说创作，但尚未发表。在写作过程中，遇到了三个主要问题：

1. 漂移严重：模型在长文本生成中逐渐偏离初始设定的故事主线、人物设定和世界观，出现逻辑断裂或情节失控。
2. 输出异常词：经常生成一些奇怪的、不符合上下文语境的词语，影响阅读体验。
3. 主题偏移：连续写了两本小说后，发现 AI 非常喜欢围绕“债”相关的主题展开，具体表现为大量涉及经济学内容（如债务、借贷、利息等），与修仙爽文的预期风格相去甚远，令作者越看越困惑。

最后，作者在帖子中请求社区分享“焚诀”——意指能有效解决上述问题的好方法、好提示词或工作流。该帖共有 3 位参与者回复，但原帖并未提供具体解决方案，仅展示了问题的普遍性。

关键要点

• 工具组合：使用 Codex 模型 + 自定义 skills 提示词 + goal 目标设定作为写长篇小说的工作流。
• 产量：已完成 70 万字，但未发表，说明仍在测试和优化阶段。
• 核心问题：
  • 长程连贯性差（漂移严重）
  • 生成质量不稳定（奇怪词）
  • 主题偏好偏移（AI 反复执著于“债”和经济学内容，而非修仙爽文应有的修炼、战斗、升级等）
• 社区需求：作者寻求更优的提示词/工作流方案（“焚诀”），暗示当前方法无法满足长篇创作需求。

意义与影响

该帖反映了当前 AI 辅助长篇小说创作中的普遍困境：即使使用较先进的模型（如 Codex）并配合精心设计的提示词，模型在超长篇幅下仍难以保持主题一致性和风格稳定。尤其是“AI 偏好某个主题”这一现象，揭示了模型训练数据中隐含的统计偏差（例如训练语料中经济学内容出现频率较高，导致模型在缺乏强约束时倾向于回归该类内容）。这提醒创作者：单纯依赖模型 + 提示词的长篇写作，仍需要大量人工干预和后期修正，否则容易产生“失控”的文本。

此外，该帖说明社区（如 LINUX DO）正在积极交流经验，尝试通过共享 prompt 工程技巧来弥补模型本身的不足。未来，如果模型本身在长上下文理解、主题控制方面有突破（如更大上下文窗口、更精细的注意力机制），或出现专为长篇小说设计的微调模型，这类问题才可能得到根本改善。对于当前有志于用 AI 写长篇的创作者，该帖是一个有价值的警示：务必做好质量监控与人工纠偏，避免将未经过滤的 AI 输出直接使用。