通义千问 DeepSeek Kimi 三大模型降 AI 指令实战：15 个实用 Prompt
利用 AI 生成初稿后，如何降低检测率才是关键。网上流传的降 AI 指令五花八门，有的有效有的纯忽悠，经过实测筛选，最后整理出这 15 个确实管用的 Prompt。覆盖通义千问、DeepSeek 和 Kimi 三个平台，每个指令都标注了适用场景和实测降幅，直接拿走用。
先说一个大前提：Prompt 降 AI 的天花板
在分享具体指令之前，必须先把预期管理做好。用 AI 自己来降 AI 这个思路是可行的，但有天花板。实测下来，纯靠 Prompt 指令最多能把 AI 率从 90%+ 降到 30%-40% 之间，要想降到 20% 以下非常难。原因很简单：不管你怎么写 Prompt，输出的文本还是 AI 生成的，只是换了一种 AI 生成的方式。检测器看的是统计特征，不是内容本身。
但这不意味着 Prompt 指令没用。对于 AI 率不太高的场景（比如 60% 左右），或者作为降 AI 流程的第一步，Prompt 改写能省掉很多后续工作量。如果你的目标是降到 15% 以下，建议 Prompt 改写之后再配合专业工具做二次处理。
通义千问降 AI 指令（5 个）
通义千问的优势在于中文理解能力强，生成的改写结果在语法和用词上比较地道。以下 5 个指令按使用频率排序。
Prompt 1：学术风格去 AI 化改写
请帮我改写以下段落。要求：1）保留核心学术观点和数据不变；2）将句式结构打乱重组，避免"首先、其次、最后"等程式化表达；3）适当加入一些口语化的过渡词；4）长短句交替，部分句子可以用反问或设问；5）控制每段 3-5 句话。改写后的文本需要读起来像一个研究生在跟导师汇报时的口吻。
需要改写的段落：[粘贴你的文本]
这个指令的关键在于"跟导师汇报的口吻"这个设定，通义千问会自动加入一些主观判断和口语化表达，实测降幅约 20-30 个百分点。
Prompt 2：插入个人经验式改写
请改写以下学术文本，在保持专业性的同时，每 2-3 段插入一句"在实验过程中我们注意到""这一点在初期容易被忽略""课题组内部讨论时有同学提出"等个人化描述。不要改变原文的论述逻辑和数据。
需要改写的文本：[粘贴你的文本]
Prompt 3：文献综述专用降 AI
以下是一段文献综述，请帮我重新组织语言。要求：1）不要按照"XX 学者认为...YY 学者指出..."的固定句式罗列；2）将不同学者的观点用对比、递进或转折的方式串联；3）加入适当的评价性语言如"这一结论虽有一定说服力但样本量偏小""相比之下更具参考价值的是"；4）每个观点的引用要自然嵌入句子中间而非放在句首。
文献综述原文：[粘贴你的文本]
文献综述是 AI 率重灾区，这个指令专门针对综述部分的常见 AI 特征做优化，实测效果比通用改写好 15% 左右。
Prompt 4：数据分析段落改写
请用更自然的方式重写以下数据分析段落。要求像是在实际查看数据后写出的分析，而不是看着别人的分析在转述。可以加入"从图表中可以明显看到""这个数值比我们预期的要高""有意思的是"等实验观察式的表达。保持所有数据准确不变。
数据分析原文：[粘贴你的文本]
Prompt 5：摘要精炼改写
请帮我重写以下论文摘要。要求：1）控制在 300 字以内；2）去掉"本文""本研究""综上"等高频 AI 词汇；3）用一句话点明研究价值而非泛泛而谈；4）句式要有变化，避免全是陈述句。
摘要原文：[粘贴你的文本]
DeepSeek 降 AI 指令（5 个）
DeepSeek 的推理能力很强，特别适合做需要理解文本深层逻辑的改写任务。
