LLM Council 實戰：我讓 AI 評審團管文章品質

先看重點

先交代背景：我在 LLM Council 那篇寫過怎麼讓五個 AI 顧問幫你審決策。那篇發出去之後，最多人問的反而是另一件事：「這套可以拿來審文章嗎？」

可以，而且我自己每天在用。坦白說，這才是我用得最兇的場景，因為決策一週做幾次，內容天天出。這篇把我實際跑的三道評審關卡攤開，包含它抓到過什麼、救回過什麼。

很多人以為 AI 寫完叫它「自己檢查一下」就算品管了。試過就知道，它會回你「整體流暢，建議微調」這種等於沒檢查的話。原因跟人一樣：寫的那方帶著整段創作過程的記憶，每個選擇在它看來都有理由，它在替自己辯護，根本當不了裁判。

解法簡單到有點反高潮：開一個全新的對話當評審，不給它寫作過程，只給成品跟一份檢查清單。評審沒有包袱，看到怪的就說怪。我的實測數字：一篇兩三千字的文章，獨立評審平均能抓出六到八個問題，同一個對話裡自我檢查，常常只回你一兩條不痛不癢的。

標題是點閱率的生死線，但標題恰好是寫作者最自戀的地方，自己選永遠選自己最得意的那個。我的做法：寫稿的 AI 針對同一篇生三個標題版本，各走不同路線（對準搜尋字、情緒鉤子、懸念式），然後丟給一個全新對話的評審，附上這頁的目標搜尋字跟讀者輪廓，讓它選一個並講理由。

可抄的版本給你：先對寫稿的對話說「針對這篇生三個標題：一個逐字對準『目標搜尋字』、一個打情緒鉤子、一個留懸念」，再把三個版本貼到全新對話說「讀者是某某族群、目標搜尋字是某某，從這三個選一個並講理由，不准選安全牌」。

給你一個真實成績：九月初我把一篇講刪文風險的舊文標題換掉，就是用這套三選一流程選出來的版本，換完沒幾天，搜尋後台直接跳出「這頁最近的曝光次數比平常多 187%」的提示。不是每次都這麼戲劇化，但方向感很明確：評審選的版本，常常不是我自己最喜歡的那個。

稿子完成後、上線前，整篇丟給第二個獨立評審做體檢，清單四項：AI 味（對稱句堆疊、翻譯腔、工整到不像人話的排比）、語氣像不像我本人、數字與事實前後有沒有矛盾、讀者看完有沒有拿到標題承諾的東西。

這關抓到的東西常常讓我冒冷汗。舉幾個真實案例：同一篇文裡補助金額一處寫最高四千、另一處寫最高八千，兩個都對但沒講清楚條件差異，讀者會當成錯字；還有一次評審指出我整篇用了快十次「不是 A，是 B」的句型，單句都通順，疊起來就是一股機器味。這種毛病，寫的時候完全看不到。

涉及價格、法規、平台功能的內容，我會再加一道：查核跟寫作分開，先讓一個專門查資料的對話把事實清單連來源整理好，寫的時候只准用清單裡的數字，寫完評審再對一次。順序很重要：先查後寫。反過來，寫完才去找資料來圓，等於請 AI 幫自己的錯找藉口。

看到這裡你可能以為要裝一堆東西。其實最低配置就是同一個 AI 開兩個獨立對話，今天就能開始：

第一個對話照常寫稿。寫完把成品貼到第二個全新對話，給它這段指令：「你是這篇文章的獨立評審，不要客氣。檢查四件事：一、有沒有前後矛盾的數字或說法；二、有沒有 AI 慣用的工整句式與翻譯腔；三、標題承諾的內容正文有沒有給足；四、列出問題清單附原文位置與改法，最多八條，不要稱讚。」

想升級成真正的多模型評審團，讓不同家的模型互相挑錯，安裝方法在 Council 教學；想把整條產線自動化，包含評審在內，看 AI 產線那篇跟 Skills 教學。AI 味到底怎麼抓，我在 AI 寫作人工編輯有完整清單。

可以，而且比拿來做決策更日常。把草稿丟給一組角度不同的 AI 評審，各自抓問題再彙整，一篇文通常能被挑出六到八個你自己看不到的毛病：對稱句堆疊、數字前後不一致、翻譯腔、答應讀者卻沒給的內容。

差在記憶。寫的那個 AI 帶著整段寫作過程的脈絡，會替自己的選擇辯護；開一個全新對話的評審沒有這些包袱，只看成品。人也一樣，自己校自己的稿永遠校不乾淨，關鍵是「寫」跟「審」要分開。

不用。多模型是加分。最低配置是同一個 AI 開兩個獨立對話：一個寫、一個審，審的那個不給寫作過程，只給成品跟檢查清單。先把寫審分離做起來，再考慮上多模型的 Council。

不用照單全收。我的分法：事實錯誤與前後矛盾一定改，句式與語感建議挑著改，方向性意見當參考。評審是幕僚，拍板的是你，全部照改等於把帳號的判斷力外包出去。

以前我以為內容品質靠的是狀態好不好，後來才承認，靠狀態的品質就是靠運氣。把評審做成固定關卡之後，最大的差別是地板變高了：狀態差的那天，產出一樣過得了關，因為擋爛稿的從來就輪不到我的意志力。

那你現在發出去的東西，上線前有人電過它嗎？

想把這套評審關卡搬進你的內容流程？

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