写技术博客这件事,本身并不难,难的是写完之后的自我校对

尤其是当文章偏技术、偏流程时,很容易出现一些问题:

  • 描述不够准确,概念混用
  • 行文逻辑不够顺畅,段落之间衔接生硬
  • 有明显的错别字或语病,却在发布后才被发现

如果只是个人博客,改了也就改了;
但一旦博客接入了自动部署、同步到多个平台,这些“小问题”就会被不断放大。

于是我开始思考一个问题:

既然代码可以在 PR 阶段做自动化检查,那文章能不能也来一次?

这篇文章,记录的是我在博客写作流程中,引入 AI 自动审稿 的一次实践。

写作流程背景:把文章当成“代码”来管理

我的博客采用的是一套比较常见的工程化写作流程:

  • 日常写作在一个独立的 写作分支
  • 内容定稿后,通过 PR 合并到 main 分支
  • main 分支触发自动部署,完成博客发布

这个流程在“交付”层面已经很成熟,但始终缺少一个关键环节:

PR 阶段只有内容变更,没有质量反馈。

代码 PR 至少还有:Lint,Test,安全扫描。而文章 PR,基本只能靠人工阅读。

于是目标就变得很明确了:

在 PR 阶段,引入一个 AI 审稿步骤,对文章内容进行自动评审,输出错误提示和改进建议。

需要特别强调的是,这里的定位非常克制:

  • ❌ 不是让 AI 帮我写文章
  • ✅ 而是让 AI 帮我「找问题」

AI 博客推文评审:它做了什么?

这个项目本质上是一个 AI 驱动的文章评审工具,主要能力包括:

  • 基于上下文理解文章内容
  • 发现明显的事实错误、表述歧义
  • 提出行文结构与表达层面的改进建议

同时,它也有非常明确的使用前提:

评审结果仅供参考,不建议作为最终依据。

在实际使用中,它更像是一个理性、冷静的第二读者,而不是编辑,更不是作者本身。

在 cnb.cool 中使用 ai 评审

项目地址:https://cnb.cool/hex/txblog/article-review

目前我主要把它放在 PR 评审阶段。

在 CNB 中,只需要增加一个工作流阶段即可:

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$:
ai_review:
- stages:
- name: article content review
image: docker.cnb.cool/hex/txblog/ai-review:latest
settings:
from: $PULL_REQUEST_FROM
to: $PULL_REQUEST_TO
title: $PULL_REQUEST_TITLE
iid: $PULL_REQUEST_IID

整体流程非常简单:

  1. 写作分支向 main 分支发起 PR
  2. 点击「AI 评审」
  3. 等待工作流执行完成
  4. 在 PR 中查看文章的错误提示与改进建议

从体验上来说,它和一次普通的 CI 检查并没有本质区别。

它在实际中解决了哪些问题?

在一段时间的使用后,我发现这个 AI 审稿步骤主要在三方面比较有价值:

  1. 低级错误兜底
    错别字、漏词、主谓不完整这类问题,人眼很容易“自动补全”,但 AI 往往更容易直接指出。

  2. 逻辑顺序提醒
    对于偏流程、偏架构的文章,AI 经常能发现「结论先于前提」「中间步骤缺失」的问题。

  3. 模糊表达提示
    像“这里”“这个方案”“上述方式”这类指代不清的表达,AI 往往会明确提示需要补充说明。

这些问题单独看都不严重,但叠加起来,会明显影响阅读体验。

为什么不是直接用 AI 写文章?

我以为:

写作的主观性太强,并不适合完全交给 AI。

但「审稿」恰恰相反:

  • 客观
  • 一致性和可读性
  • 适合自动化

把 AI 放在这个位置,反而非常合适。

特别鸣谢

本项目的整体思路,受到 cnb.cool ai-review 能力的启发,在此表示感谢:

写在最后

这次实践的本质,并不是「给博客加了个 AI」,而是:

把写作流程,当成一个可以被工程化、被持续改进的过程。

如果你也有类似的写作 → PR → 部署流程,不妨尝试在其中加入一道自动审稿的关卡。
哪怕只能帮你少改一个错别字,长期来看,都是一笔非常划算的投入。


AIGC 声明:本文使用了 LLM 对文章结构和内容进行了优化,题图使用 Gemini 进行生成。