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文章写作工具

发消息时，哪款 AI 写作助手最好用？

写文档，Grammarly 和 ChatGPT 更胜一筹；可对那条你反复重写的消息，研究指向的是另一个方向。本文讲 Subtext 为什么这样设计，以及这样设计带来了什么不同。

作者 Samet Durgun · Subtext 联合创始人 · 阅读约需9分钟

· 更新于2026年10月31日

人与人之间的消息，选 Subtext。写文章、报告和营销文案，选本页提到的其他工具。下面解释，这条分界线为什么站得住脚。

问“最好的 AI 写作助手是哪款”，常见的答案是 Grammarly 或 ChatGPT，写文档的话，这个答案没错。个人消息则是另一类问题。一条发给姐姐的消息管不管用，靠的不是写得正确无误；而关于 AI 帮着写个人消息的研究，指出了一种具体的代价。

往下读之前，你应该先知道：我是 Subtext 的联合创始人，所以这篇文章在第一句话里就推荐了我自己的产品。我不是这类产品的中立评测者，也不打算假装是。我能拿出来的，是一套建立在已发表研究之上的论证：以“写得正确”为目标的工具，会对个人消息造成什么影响。每项研究我都附了链接，你可以自己核对，它说的是不是和我转述的一样。

先看 Subtext 的一次运行。草稿是专门为此编的：“谢谢邀请，到时候看状态吧。”Subtext 把这份感受命名为“犹豫”，给这句话的标签是“表达不明确”，理由是“没有说清是否会去，对方可能不知道该不该等你”。最接近草稿的版本叫“贴近原话”，写的是“我到时候看状态，如果能去会提前跟你说”，标记为“可放心发送”。第三个版本叫“给出时间点”，标记为“需要留意”，因为其中的“这两天”是 Subtext 自己加的，它提醒“你可以改成实际能确认的时间”。以上是应用的真实输出，没有改动。

谢谢邀请，到时候看状态吧。

  • 表达不明确: “到时候看状态吧”没有说清是否会去，对方可能不知道该不该等你，也可能觉得你在敷衍。
  • 犹豫: 你想感谢对方，但又不想把话说死，态度有些模棱两可。

谢谢你的回应方式很自然，只是对方可能不太确定你到底来不来。我帮你写了几个版本，让态度更清楚些。

  • 贴近原话 (真诚, 可放心发送): 谢谢邀请！我到时候看状态，如果能去会提前跟你说。 保留了“看状态”的意思，并补上“会提前说”，对方知道会有后续，不容易觉得被敷衍。
  • 更温暖 (体贴, 可放心发送): 谢谢你想到我，听起来很有意思！我最近状态不太确定，不想先答应又让你失望，能去的话我一定提前告诉你。 说明了犹豫的原因，并表达了不想让对方失望的心意，显得诚恳体贴。
  • 给出时间点 (坦诚, 需要留意): 谢谢邀请，我很想去，只是现在还不能确定。我这两天定下来就给你个准话，你们不用特意等我，按计划安排就好。 给了明确的答复节奏，也让对方不用等你；不过“这两天”是我加的时间，需要你确认是否合适。

第三个版本里的“这两天”是我加的，你可以改成实际能确认的时间。想要更简短、更随意，或者更坚定一点吗？

其他 AI 写作工具制造的那个问题

有一批实验研究，任何做 AI 写作工具的人都该为之担心。我们做 Subtext 时，几乎每个决定都受到了它们的影响。

2023年，Hohenstein 等人在《Scientific Reports》上发表了一项对照研究1，考察人们在对话中借助 AI 时会发生什么。效率方面的发现和我预想的一样：用了智能回复，每分钟发出的消息多了10.2%，对话里带积极情绪的措辞也更多。让我不舒服的是第二类发现。参与者怀疑对话的另一方在用 AI 时，会把对方的合作性评得更低，自己也觉得和对方没那么亲近，不管对方到底有没有用过 AI。

后续研究把背后的机制说得更清楚了。Khadpe、Wenzel、Loewenstein 和 Kaufman 在 AIES 2025 上的报告2把它称为信号诊断性（signal diagnosticity）：一条消息一旦被读成有 AI 参与，就不再能当作判断发送者品性的证据。他们的发现很具体，我认为对这一类产品是相当严厉的指控。与发送者自己写得很糟的道歉相比，有 AI 参与的道歉让发送者显得不那么温暖。更早的 CHI 研究在 Airbnb 个人简介3和慰问与支持类邮件4上发现了同样的规律：读者眼中的作者越偏向机器而不是人，信任就越低。

于是，市场上冒出一大批凭空生成精致文字的工具，而这份精致，本身就可能成为露馅的地方。在这些研究里，伤害来自读者相信有 AI 参与，不管实际上有没有。代价由发送者承担，而且偏偏落在工具承诺要改善的那个方面。

Subtext 就是从这个发现出发的。它的首页用一句话概括了这个论点：你看得出一条消息是机器人写的，对方也看得出。

从你的草稿出发

由这个论点推出的那个架构决定最关键，Subtext 和所有通用模型的区别就在这里。

我在对比三大聊天机器人会怎样改你的文字时发现，ChatGPT 和 Claude 能替任何人写消息。你描述一个情境，它们就合成一段文字。输出称得上合格，却从设计上就注定千篇一律，因为输入里没有你。Grammarly 和 Wordtune 走的是相反的路，朝着某个标准去纠正，结果把随意的温度、那点略显笨拙的具体细节统统磨掉了，而一条个人消息读起来像真人写的，靠的恰恰是这两样。

Subtext 从你已经写下的内容入手，在它的基础上改。写到一半的草稿就够了。哪怕只是一段气头上写下的半截消息，也是有效的起点。模型拿到的是你的用词、你的节奏，还有你切入正题的那套独特方式，然后从这里开始打磨。之后应用会显示它改了多少，你可以把其中任何一处改回去。

最新的证据指向同一个方向，但有一个限度。在2026年 CHI 上一项关于 AI 协助写恋爱消息的研究5中（参与者分别为152名和704名），AI 起草的部分越多，这条消息就越不像是发送者自己的。发送者如实告知对方、只做了轻度语气调整的道歉，效果更好；但在提出边界的请求上，结果与此不同。所以即使只改了一点，发出前也要自己通读一遍。

两个应用商店里反复出现的一类评价，说的也是这个意思。一位 App Store 用户说，它帮自己把想法说成了话，读起来仍然像自己，只是更温暖、更清楚。另一位形容它像在跟一位睿智的朋友发消息。一位已订阅 ChatGPT Pro 的 Google Play 评论者说，Subtext 和它完全不是一回事。这个对比在我看来最有分量。

先读懂消息，再动笔

Subtext 在给出任何建议之前，会先读你写的内容，留意藏在里面的情绪触发点。

它给的不是一个笼统的语气标签，而是标出具体哪些词有可能显得生硬、被动或含糊，并点出这些词底下的情绪。下面是应用自带的示例：一份内置的演示，不是一次实际运行，连标签也是预设好的。

应用内置的示例草稿，以及 Subtext 给它打的标签 “我真的拜托你别再光发语音不打字了。。每次都搞得我心慌 你明明知道还一直这样？！！”

被动攻击 · 带有情绪化用词 · 源于烦躁

标签行依次写着“被动攻击”“带有情绪化用词”和“源于烦躁”，最后一个说的是底下的情绪。每个标签都能点按，点开就会自己解释。

拿它和老牌产品比一比。Grammarly 的语气识别功能6在2019年推出，手机上可以通过它的键盘使用，返回的是自信、礼貌这样的形容词。此后 Grammarly 又加入了 Reader Reactions：在 Grammarly 文档里，它可以模拟你选定的某位读者（比如上级或客户）可能怎样理解你写的内容7。Outlook 里的 Copilot 则会围绕语气、清晰度和读者观感，给工作邮件提出修改建议8。这两项面向的都是工作场景的写作。Apple Intelligence 的 Writing Tools9提供改写、校对和少数几种语气预设。Google 的 Magic Compose10提供七种风格，其中有 Shakespeare（莎士比亚）和 Lyrical（抒情），一看这些名字，就知道它是拿来做什么的。Apple 和 Google 的这些功能是风格滤镜，而 Subtext 做的是人际风险分析，消息越要紧，差别就越明显。

把整段对话带进来

Subtext 读的是整段对话。大多数起草工具只看孤立的一条消息，范围取错了，因为回复总是在回应某件事。

你可以把 WhatsApp、iMessage、Slack 或交友应用里的对话截图贴进去，它会通读整个来回的对话，弄清上下文。你也可以录一段语音备忘，把你的意思讲出来，不用打字。对方发来的语音消息它同样能处理，这就解决了一个很现代的具体难题：收到一条四分钟的语音，需要回复，却怎么也不想再听一遍。它是怎样处理这样一条语音的，那篇讲语音备忘的文章里有一个例子：一条虚构的、姐姐发来的语音消息。

遇到分量真正重的消息，应用会停下来，问你是想守住一条边界，还是想安抚对方，然后根据你的回答来写。在应用内置的示例里，朋友回复了上面那条谈语音消息的草稿，这时应用会让你二选一：这条消息对你仍然重要，或者你已经没事、也没有芥蒂。这两个选项会生成不同的消息，而我不认为无论怎么调提示词，都能稳定地得到对的那一条。

在几个版本之间选择

Subtext 的交互方式值得单独讲一讲，因为它把写提示词这件事整个省掉了。

它最多同时给出三个版本，并排摆在一起，比如温暖清晰、让人安心、简短而友善，每个版本都标着读起来是什么感觉。还是那份内置示例：回复的一个版本以“你没做错什么”开头，另一个以“我们真的没事”开头，第三个以“没事啦”开头。把几个版本对照着读，比事先向聊天机器人描述你的意思，更快知道你想说的到底是什么。

接下来的调整，点一下就行：更温暖、更简短、更随意、加点幽默、更自信。Subtext 给每一项都配了一条经过考虑的指令，比一个关键词细致得多。幽默这一项要求的是：围绕这条消息里的某件事讲一个好笑话，说法像一个风趣的母语者会说的那样，而且绝不拿对方开涮。“更简短”这一项会保留你写作时用的语言。一款认真想过的产品，和给模型套了层壳的东西，差别就在这样的细节上。

它在17种以上的语言里都是这样运作的，包括德语、西班牙语、法语、土耳其语、日语和韩语，每种语言都是直接用那种语言来写，不是先从英语翻译过去。标签和说明会随你写作所用的语言切换。“可放心发送”这个标记是应用自己的标签之一：在一份德语草稿上，标签、说明和各个版本都是用德语返回的，唯独这个标记跟着应用界面的语言走，仍是中文，那篇讲 Grammarly 替代品的文章里的那次运行展示的就是这种情况。

与内容相称的隐私保护

这一类产品都要人们交出最敏感的通信内容，不论是交给 Subtext，还是交给它的竞争对手：和伴侣的争吵、辞职信、写给彼此不说话的家人的消息。大多数工具对待这些数据，就像对待任何别的输入一样。

Subtext 实行零训练政策。草稿、转写后的语音、上传的截图，以及你对背景问题的回答，只用来生成给你的选项，不做别的用途。这些内容一概不会进入训练语料。

对话只做临时保存，这是有意为之。没有置顶的对话及其附件，会在你最后一次操作的5天后自动从服务器上删除。2026年10月起，“记忆”功能是个例外：它保存的是关于你怎么写、你写给谁的简短笔记，会一直保留，直到你自己删除。把一段对话置顶后，保存期延长到90天，足以让它在手机和网页版之间保持同步。你自己删除的内容会立刻消失，附件也一样。数据在传输过程中是加密的，隐私政策11点名列出了这条链路上的每一家服务商。

应用也不会替你发送任何东西。你复制想要的版本，亲手发出去。这是个小小的设计选择，含义却不小：这条消息该由谁负责。

在哪里能用

Subtext 以手机为先，有 iOS 和 Android 版本，另有网页版（web.subtext.it），与手机共用同一个账号并保持同步，在 Safari、Chrome、Firefox、Edge、Opera 和 Brave 上都能用。

网页版比看上去重要得多。Apple Intelligence 跟着你在 iOS 里转，走到 iOS 的边缘就停了。Subtext 跟着的是对话本身，包括工作电脑浏览器标签页里正在进行的那一场。

各平台的下载量累计已超过10万次；App Store12的评分为4.9（截至2026年8月）。

人们拿它来做什么

最清楚的信号，来自人们自己说用 Subtext 做什么。

神经多样性人群（neurodivergent）已经成了用户群里相当重要的一部分，多到有一个专门的页面，讲的就是面向神经多样性成年人的 AI 语气检查工具。一位 Google Play 评论者说，它让自己发消息时不必再担心被误解和语气问题，并特别说明，这是因为自己属于神经多样性人群。另一位说，它能把又长又带 ADHD 特点的消息压缩下来，而实质内容保留了下来。通用模型在这种用法上做得不好，因为它们的本能是把输入规整成“正常”的样子，而不是把原本已有的意思讲清楚。

除此之外，各种场景里的规律是一致的：在工作中守住边界，又不显得在防备；坦诚而友善地取消约定，有位评论者正好点名提到了这一项；回复正在约会的对象发来的消息，不必先把它读上十一遍。有位用户说它帮自己免掉了一场争吵，我觉得这是对它价值很贴切的描述。

把论点直接说出来

面向普通用户的 AI 写作市场，满是产出文字的工具。你需要其中哪一款，取决于你的难题是消息量大，还是这条消息分量重。Subtext 建立在一个更具体、也更难的前提上：个人消息的意义，就在于让人认得出它出自你；任何把这一点抹掉的帮助，拿走的都比给出的多。

其余的一切都从这里推出来：从你的草稿出发；先读出情绪风险，再提出修改；读入整段对话；先问你想要什么，而不是替你假设；给出几个版本供你选；等你不再需要这段对话，就把它删掉。

研究文献说，在你在乎的人面前，听起来像机器要付出实实在在的代价。我们围绕这个发现来设计 Subtext。这些研究没有一项测试过 Subtext，所以拿你自己的草稿去试试，再下判断。

如果你手上正好有一份草稿，想弄明白这些，最快的办法就是把它贴进去，看标签一个个出现。Subtext 可以在 iOS、Android13和网页版 web.subtext.it 上使用，三处共用同一个登录。

你觉得有别的工具做得更好？欢迎在 LinkedIn 上把你的理由讲给我听。

Samet Durgun 是 Subtext 的联合创始人。这款应用会捕捉你消息里的情绪语气，并用你自己的口吻改写。他常驻柏林。

参考来源

凡有原始来源的，上文每个链接都直接指向它；来源按正文中出现的顺序编号。产品功能和应用商店数据核查于2026年8月，Grammarly 和 Copilot 的功能核查于2026年9月。

  1. Hohenstein, J., Kizilcec, R. F., DiFranzo, D., Aghajari, Z., Mieczkowski, H., Levy, K., Naaman, M., Hancock, J., & Jung, M. F. (2023). Artificial intelligence in communication impacts language and social relationships. Scientific Reports, 13, 5487.
  2. Khadpe, P., Wenzel, K., Loewenstein, G., & Kaufman, G. (2025). Explaining the Reputational Risks of AI-Mediated Communication. AAAI/ACM Conference on AI, Ethics and Society.
  3. Jakesch, M., French, M., Ma, X., Hancock, J. T., & Naaman, M. (2019). AI-Mediated Communication: How the Perception that Profile Text was Written by AI Affects Trustworthiness. CHI Conference on Human Factors in Computing Systems.
  4. Liu, Y. 等人 (2022). Perception of AI-assisted writing in condolence and support emails. CHI Conference on Human Factors in Computing Systems.
  5. Fan, G., Liu, D., & Pan, L. (2026). Is It Still You? Attributing Authorship and Authenticity in AI-Assisted Romantic Communication. CHI Conference on Human Factors in Computing Systems.
  6. Grammarly. Writing Tone Detector and Tone Suggestions.
  7. Grammarly Support. Reader Reactions user guide.
  8. Microsoft Support. Get email coaching with Copilot in Outlook.
  9. Apple Support. Use Writing Tools with Apple Intelligence on iPhone.
  10. Abner Li. Google Messages Magic Compose starts rolling out internationally. 9to5Google (2023).
  11. Subtext. Terms, privacy and your account.
  12. Apple App Store. Subtext: AI Writing Assistant, listing and user reviews.
  13. Google Play. Subtext: Writing Assistant, listing and user reviews.