我曾经以为，写作工具的进化已经到头了。
从 Word 到 Notion，从印象笔记到各种 Markdown 编辑器，它们本质上都是在解决同一个问题：
怎么把文字更方便地敲出来、存起来、排好看。
至于写什么、怎么写，工具帮不了你，那是你自己的事。
后来 AI 写作工具出现了。一开始我很兴奋，输入几个关键词，AI 就能生成一篇文章，看起来挺像那么回事。但用了几次就发现问题：它写的东西，跟我想说的完全不是一回事。
AI 生成的句子很流畅，逻辑也没毛病，但总有一种怪怪的感觉：就像穿了一件别人挑的衣服，尺码没问题，风格也没问题，但穿在身上就是觉得不是自己。
我一度以为这就是 AI 写作的天花板，直到我这两天深度用了 ima 的「AI 帮写」。
我发现问题可能从来不在 AI 能力本身。
而在于 AI 和你之间的协作方式：过去的 AI 写作是我替你写，而 ima 在做的事情更像是我「帮」你写。
一个字的差别，背后是完全不同的工作流程和体验。
写作为什么需要 IDE
如果你接触过编程，你大概能理解什么是 IDE。
IDE 是程序员的一站式工作台：写代码、调试、管理项目、版本控制，所有事情在一个界面里完成，不用在多个软件之间跳来跳去。而像 Cursor 这样的 AI 代码编辑器更进一步，它能理解你正在写什么，主动补全代码，甚至帮你写代码，而你可以随时接手修改。
写作其实需要同样的东西。
一篇长文章的创作过程，甚至比写代码更复杂：你需要查阅资料，整理思路，搭建框架，写完正文。然后还要反反复复地修改。
但是这些步骤散落在不同的地方：资料在网盘里，笔记在备忘录里，大纲在脑子里，初稿在 Word 里。
来回切换会让你不断打断思路，反复整合又消磨耐心。
更复杂的是，写作过程中你需要不断做决策。这个观点放在第几段？这个例子够不够有说服力？这段话是不是太啰嗦？这些决策没有标准答案，需要你反复推敲。而传统工具能做的，只是老老实实地记录你敲下的每一个字，帮不上别的忙。
ima 的「AI 帮写」功能，就是为了解决这些痛点。
它把写作需要的所有东西放在了一起：知识库、大纲生成、内容续写、内容调整，都在同一个 IDE 界面里完成。并且它跟 Cursor 一样，能理解你正在做什么，然后提供相应的帮助。
AI 写出来的内容你可以随时改，改完让它接着写，写完再让它润色。
这种工作方式，程序员在 IDE 里已经习以为常。
但对于写作者来说，这种体验目前还很少见。
实测：三个我真正用到的场景
我用 ima 测试了三种不同类型的写作任务。
「从碎片笔记到一篇文献综述」
第一个场景是学术写作里最折磨人的任务：文献综述。
你读了二三十篇文献，但真正动笔写综述的时候，面对的是一堆碎片化的信息：哪些观点可以归为一类？不同学者的观点分别是什么？光是理清这些，就要花掉大量时间。
来看 ima 怎么处理这个问题。
我最近在研究大模型可观测性，想写一篇论文。
我把十几篇关于生成式 AI 可观测性的论文扔进了 ima 的知识库，然后让它帮我写一篇文献综述。
ima 会检索知识库下主题最匹配的论文：
它先生成了一个大纲，把这些文献按照研究主题分成了几个板块，并且标注了每个板块涉及哪些文献。
我看了一下，调整了两个章节的顺序。等我确认大纲之后，ima 开始逐段生成内容。
整个过程大概用了半个小时，产出了一篇接近三万字的综述初稿。
整篇逻辑层层递进，引用的都是真实论文案例。
当然，这个初稿还要修改，但最费时间的工作，已经完成了大半。
针对内容修改，ima 推出了修订模式，边写边改，非常灵活。
用起来的感觉有点像：你当主编，给 ima 这个写手提修改建议，然后他就吭哧吭哧按照你的要求去改。
针对我们这篇综述，它修改起来也非常丝滑：我觉得第五部分缺少文献引入，一句话让它帮我改。
绿色的部分就是修订模式它帮我们补充的内容。
我看了下质量很高，点全部接受，ima 就直接帮我们更新写的内容了。
如果我不满意，直接拒绝，再给他反馈，他就会继续帮我们改。
这次，真的体验到跟 AI 配合的快乐了。
场景二：基于国外名人的播客做内容策展
第二个场景来自一个真实的求助。
我有个朋友想做小红书的国外内容策展，类似「参考答案」那种海外内容的策展。
她找我推荐选题。
我突然想起，硅谷最懂产品的播客主理人 Lenny，最近开源了自己的完整文字稿。
我想到可以用他的素材生成一些内容策展。
于是，我找到他的内容做个测试，我首先创建了一个知识库。
然后我写了一个直接生成对应文章的提示词。丢给 ima，让它开始帮我写。
于是 ima 按照我提示词设定的方式，一步一步开始生成。
不得不说，生成的内容质量很高，稍作加工就能直接发。
场景三：基于知识库写一篇专业稿件
第三个场景跟我的工作最相关。
我们团队在 ima 上维护着一个叫「智能体宇宙」的知识库，里面收集了国内外关于 AI Agent 的优质文章、行业报告和学术论文，并且还在持续更新。
我让它帮我写一篇关于「AI 对工作方式影响」的稿子。
在对话框里，我@了这个知识库，然后描述了我想写的主题和大概方向。它检索到很多提到 AI 对职场影响的报告。
然后 ima 生成了一个大纲，内容很丰富。
我看了觉得开头的切入视角不太对，让它换一个角度。
它修改后，内容很对味。
调整之后，它开始生成正文。生成的效果很不错。
内容里引用了知识库中的多个信息源，包括一份麦肯锡的报告和几篇学者的分析文章。
这种写法比我自己从头开始要快得多。
过去我需要先花几个小时浏览资料、做笔记、整理框架，现在这些步骤被大幅压缩了。
而这，让我可以思考更重要的问题：我到底想在这篇文章里说什么。
这个体验让我突然有个感受：AI 确实没法完全取代人来写作。
但 ima 的这种帮写模式，可以最大限度地提高我们的写作效率。
三个场景测下来，我对 ima 的定位有了更清晰的判断。
传统 AI 写作的问题，ima 的不同逻辑
我们开头说，AI 替你写和 AI 帮你写背后是两套逻辑。
那么到底区别在哪里呢？
传统 AI 写作的问题在于，它替你做了所有决策，但那些决策和你无关。你给它一个题目，它给你一篇文章。这篇文章的结构是它定的，观点是它选的，例子是它编的，风格也是它自己的。
你能做的只有两件事：接受，或者不接受。如果不满意，你只能重新生成，然后在一堆不同的版本里挑一个相对不那么离谱的。
ima 的逻辑不一样。它把写作过程拆成了多个可干预的环节。
大纲可以调整，你对结构有完全的控制权。文风可以修改，第一段写出来之后你可以说「太正式了，轻松一点」。正文生成过程中，你可以随时喊停，让它重写某一段，或者换一个论证方式。
这种协作方式的价值，在长篇、复杂、专业性强的写作场景里体现得最明显。比如论文、专业报告、公众号长文、会议纪要。
这些场景有一些共同特点：
- 信息量大，需要整合多个来源的资料；
- 结构复杂，需要精心设计逻辑框架；
- 对准确性要求高，不能让 AI 随意发挥；
- 个人风格很重要，不能让成品看起来像 AI 写的。
传统 AI 写作工具在这些场景里基本失效。因为它给你的是一个封闭的结果，你无法介入生成过程，也无法确保输出符合你的要求。
而 ima 提供的是一个开放的过程，你可以在任何环节介入，把它往你想要的方向引导。
写作的本质从未改变
这几年 AI 写作工具层出不穷，每一个都声称能让写作变得更简单。
但我越来越觉得，「简单」不应该是写作工具追求的唯一目标。
因为本质上，写作是一个思考的过程。AI 还不能代替人来思考。
写作这件事之所以难，不仅仅是因为敲字累、整理资料烦。更难的部分在于，你需要想清楚自己到底要表达什么。观点是什么？读者能理解吗？这些问题没有标准答案，需要你自己去判断。
而这个判断的过程，才是写作的核心。
好的写作工具应该帮你处理那些可以被处理的部分：素材整理、语句润色、格式调整。把这些体力活做掉之后，你才能把精力留给真正重要的事情。
ima 的「AI帮写」让我看到了这种可能性：
它不会替你思考，但它能帮你更高效地把思考落地。
文章来自于微信公众号 “特工宇宙”，作者 “特工宇宙”