被动攻击的工作邮件怎么改写？五步法，用不用 AI 都行

“如我上一封邮件所述。”“友情提醒一下。”“提前谢谢。”如果你的草稿里有其中一句，又隐约觉得整封邮件读起来比你想要的更尖锐，办法通常很简单：邮件要办成的事全部保留，删掉那句唯一作用是表明你很恼火的话。具体说来，就是先交代你为什么写这封邮件，再说清发生了什么，只提一个请求并限定时间，删掉带刺的那句，收尾时不要默认对方会答应。

我是 Subtext 的联合创始人。这款应用做的，正是在你发送之前读一遍草稿、查这类问题，所以工具哪里有用、哪里帮不上，我会说清楚。被动攻击的草稿，通常缺的是一句真正的请求。改得好的版本，往往比原稿更直接。最容易改错的，就是把草稿软化成含糊的说法。

这篇文章讲的是你自己写的草稿。如果你想弄清的是别人发来的邮件算不算被动攻击，相关研究（包括句号和表情符号）见那封邮件是被动攻击，还是只是写得短？。另外，如果你的邮件又短又坚定，它也许本来就没有问题。

你自己写的邮件，为什么会被读成被动攻击？

一句话会被读成被动攻击，是因为里面藏着烦躁，而你随时可以说“我没那个意思”。这种烦躁通常是靠翻出读者没做到的事表现出来的。“如我上一封邮件所述”是标准例子。它对要办的事毫无帮助，因为对方手里本来就有上一封邮件。它添上的，是一层暗示：对方没有读那封邮件。

这种可以否认的特点，和组织研究领域的学者给不文明行为（incivility）下的定义很接近。Andersson 和 Pearson 把它描述为一种低强度的行为，其特点是“伤害对象的意图含糊不清”¹。读者带走的正是这份含糊，而这恰恰是你在自己的文字里看不见的部分。

Kruger 等人的实验显示了其中的原因²。在他们五项实验中规模最大的一项里，154对伊利诺伊大学（University of Illinois）的学生，互相尝试把讽刺、认真、愤怒或悲伤的语气传达给对方。把邮件、语音和当面三种方式合在一起看，发送者预计自己的成功率是88.8%，实际是70.4%。差距最大的是邮件，读者读对了62.8%。是不是朋友，结果没有差别。你一边打字，一边在脑子里听着自己想要的语气，而且关不掉。这些参与者是学生，用的又是人为设计的单句，所以我更看重其中的机制，对具体数字则不会抓得太紧。

你常看到被引用的那些短语排行榜，来自厂商做的调查。最有名的一份，是语言辅导公司 Preply 在2023年6月对1,006名美国成年人做的调查：“per my last email”（如我上一封邮件所述）排在第一，83%的人说自己收到过同事发来的被动攻击邮件³。它能告诉你的，是人们会把哪些说法认作带情绪的措辞。至于发件人本意是什么，它什么也没有说明。

光是写得短，并不是问题所在。Pollmann 和 Roos 研究了互相认识的人之间发的真实消息，发现读者对工作邮件和学习邮件想传达的语气，读得大致不差。在他们配套的短信研究里，长短没有影响；邮件方面完整的样本太少，无法检验这一点⁴。误读集中在别处。Sillars 和 Zorn 请新西兰和澳大利亚的276名成年人提供让他们不快的工作邮件，收件人给这些邮件的评价，比局外的观察者更负面，在沟通本来就不顺、收件人职位又较低的时候尤其如此⁵。

所以，一封短而带着明确截止时间的邮件，大概没有问题。值得担心的，是那句翻旧账的话。这类句子要专门检查。在一项实验室研究中，84名美国本科生为一位虚构的主管做数学题，当这位主管发来的邮件不文明时，他们报告的心情更差，答对的题目也更少⁶。这只是一个小规模的学生样本，它说明这种影响有可能出现，却几乎没法说明它在职场里有多大。

在你自己的草稿里，我会找这几类信号：

回头指着对方的疏漏：“如我上一封邮件所述”“如前所述”“我之前已经提过”“不知道你有没有看到”
用客气话干不客气的事：“友情提醒一下”“温馨提醒一下”“恕我直言”
为对方还没答应的事先道谢，而这声谢谢是拿来施压的
看似留了余地、其实没留的说法：“如果我理解有误，请指正，不过”“你仔细看就会发现”
拿别人来比：“我们有些人”“别人好像都知道”
对未来的说教：“今后请务必确保”
第一次出小问题，就把上级抄送进来
讽刺：“行，我们试试看”“那可真是谢谢你了”
只有挫败感，没有附带任何请求

五步改写：目的、事实、请求、带刺的话、收尾

把草稿过一遍这五项检查。每一项都是个是非题，所以一分钟内就能做完。

步骤	做什么	检验方法
目的	开头先从你们共同的工作出发，说明你为什么写这封邮件	第一行有没有说明这件事为什么重要？
事实	说清发生了什么，带上日期或数字	不在这串邮件里的人，能核对它吗？
请求	只提一个请求，给出时间点或几个选项	对方能回答“可以”“不可以”，或者解释原因吗？
带刺的话	删掉回头指着对方疏漏的话、带反讽的客套，以及为了施压才抄送的人	这句话，你能心平气和地当面对对方说吗？
收尾	一句平实的感谢，或者邀请对方回复	有没有给对方留下说不的余地？

人们常常跳过的一步是请求。上面清单里的大多数说法，其实都是在替一句没写出来的请求顶班。“友情提醒一下，这件事已经逾期了”是在暗示。“你能在下午2点前发给我吗？”才是在提请求。

团队频道里的一条进度更新（不是邮件）也缺一句真正的请求。这条更新是我为这次运行编的，照说话的样子打出来：它把昨天的 bug 和今天的账单页面塞进了一个长句，最后卡在 API key 上，写的是“她从周一到现在都没回我”。Subtext 只打了一个标签“隐性指责”，说明引的就是这一句，说它放在群里“可能被读成在点名指责Dana”，并把情绪词定为“受阻”。它没有另外指出这条更新没向任何人提出请求，这一点是我自己的读法。

它给了三个版本，都直接 @Dana 提出请求。第一个“简洁直接”和第三个标记为“可放心发送”，这两个版本里都没有周一。第二个“温和带点歉意”标记为“需要留意”：它把周一留了下来，写成“周一我问过”，语气是友好的，但说明写道，这样写“仍有一点追责意味”，“Dana可能会觉得被当众提醒”。第三个版本还给了 Dana 一个出口，写着“告诉我找谁拿也行”，Subtext 说这是它自己加的选项，“不合适可以删”。以上是应用的真实输出，没有改动。

三个版本都没有写明最晚什么时候要，第三个只是问 Dana 什么时候方便。这正好是“事实”和“请求”两步放在一起的难处：保留周一的版本被标了出来，去掉周一的两个版本，请求里又都没有时间。我会把周一放回去，写成关于卡点的事实，而不是关于 Dana 的评语，再加上一个时间。

嗯那个，昨天我把导出那个bug修完了，呃，基本上吧，csv那部分大文件还是会挂，今天我在弄账单页面，然后说实话我有点卡住了，因为我需要Dana那边的API key，她从周一到现在都没回我，嗯对，这就是我要发团队群的进度

隐性指责: “她从周一到现在都没回我”放在群里,可能被读成在点名指责Dana。
受阻: 你因为等不到Dana的API key而卡住,有点焦虑也有点无奈。

卡在别人那边确实让人着急,我把进度理成了团队群里好发的样子,也把等Dana这件事说得不带情绪。

简洁直接 (清晰, 可放心发送): 进度同步:昨天导出的bug基本修完了,不过csv大文件还是会挂,还在排查。今天在做账单页面,目前卡在API key上,需要Dana这边提供。@Dana 方便的话帮我看一下,谢谢! 先报进度,再礼貌地请Dana处理API key,没有提“没回复”,不会让人觉得被点名批评。
温和带点歉意 (体谅, 需要留意): 大家好,同步一下我的进度。导出的bug昨天修得差不多了,只剩csv大文件偶尔还会挂,我接着查。今天在弄账单页面,但有点卡住了,需要一个API key才能继续。@Dana 你有空的时候能发我一下吗?周一我问过,可能你太忙了没看到,先谢啦。 语气友好,但提到“周一我问过”仍有一点追责意味,Dana可能会觉得被当众提醒。
说清影响,给出方案 (务实, 可放心发送): 更新一下进度:导出bug已经基本搞定,剩下csv大文件会挂的问题,我这两天继续跟。账单页面今天开工了,不过要接口联调就得有API key,现在这块有点阻塞。@Dana 这个key你那边方便什么时候给我?如果你最近比较忙,告诉我找谁拿也行,我去对接。 把卡点说成对进度的影响,并给Dana一个轻松的出口,既推动事情又不指责。

我没写“周一到现在没回”,避免群里显得在点名。第三版里“找谁拿也行”是我加的选项,不合适可以删。想再调一下吗?

要保持坚定。截止时间、数字和后果都要留着。把“文案昨天就该交了，我这边还没收到”改成“时间好像往后推了”，责备没有了，谁来负责也一并没有了，下一次谈话就更难了。Ames 和 Flynn 在三项以 MBA 学生及其同事为对象的研究中，发现了一条倒 U 形曲线：果断性被评得过低或过高的人，都被看作领导力较弱。在第三项研究中，果断不足损害的是工作成果，果断过头损害的是人际关系⁷。他们描述的那个中间地带，大致就是这套步骤要达到的：请求坚定，但不带刺。

然后，用你担心它带着的那种语气，把这封邮件读出声来，就当自己正恼火着。在 Kruger 等人的第四项实验中，54名学生通过邮件发送了想表达讽刺或认真意思的陈述。先用相反的语气把这些句子朗读出来的学生，过度自信完全消失了；按本意朗读的学生仍然过度自信²。那是一项用学生做的讽刺任务，不过就修改邮件来说，它已经是最接近有实验依据的窍门了。

你的本意和字面意思之间的这道差距，正是 Subtext 检查的部分。它会先标出具体哪些词可能被读成被动攻击、讽刺或带情绪的措辞，说明每一处大概在传递什么信号，并点出背后的情绪，然后才给出改写。在另一条专门编出来的草稿“Per my last email, the file is attached.”（大意：如我上一封邮件所述，文件见附件）上，Subtext 把开头标为“Passive-aggressive”（被动攻击），把情绪标为“Frustration”（挫败感）。它的说明大意是：这个说法普遍被读成“I already told you this”（我已经告诉过你了）的客气说法，可能听起来带着不耐烦。它给出的三个版本里，最平实的一个标记为“可放心发送”，内容是“The file is attached to this email.”（大意：文件附在这封邮件里）。以上是应用的真实输出，没有改动；括号里的中文是我加的说明。

五封工作邮件的改写

催一个迟迟没来的答复

改写前 Dan 你好，我又来跟进一下。如我前两封邮件所说，我需要更新后的数据才能完成预测。这次麻烦给个回复。提前谢谢。

改写后 Dan 你好，我需要更新后的 Q3 数据来完成今天的预测。你能在下午2点前发给我吗？如果来不及，请在11点前告诉我，我就按粗略的估算来安排。谢谢，Maya

翻旧账的话都没了：“又”“前两封邮件”“这次”。紧迫感还在，只是多了理由、时间和退路。“提前谢谢”也删掉了，不过我并不主张一概禁用。在 Preply 做的邮件结尾语调查里，对象是1,005名美国成年人，2022年12月进行，“提前谢谢”（Thanks in advance）是第四常用的结尾语，也是最不受欢迎的，偏爱它的人占5%⁸。Boomerang 分析了公开邮件列表里的35万多段对话，以它结尾的邮件，回复率是常见结尾语里最高的，为65.7%，基线是47.5%⁹。两者都是厂商的数据，而且回复一封邮件，和喜欢它的结尾语，是两回事。放在一个礼貌的请求后面，没问题。放在“这次”后面，读起来就成了要求。

错过了截止时间

改写前 Alex 你好，如前所述，文案昨天就该交了。我不明白为什么我们总是碰到这个问题，不过今后截止时间得真的算数才行。

改写后 Alex 你好，文案昨天就该交了，我还没收到终稿。你能在今天上午11点前发给我吗？这样设计那边下午就能开工。如果有什么卡住了，请今天上午告诉我，我们再决定要不要把交接往后推。谢谢

错过截止时间这件事仍然写在邮件里，是一条带日期的事实。“我们总是碰到这个问题”是在评判一种模式，却补不上今天的缺口，“今后”则是在说教。后果，也就是设计那边下午开工，本身就足以传达紧迫感。如果真有这样的模式，那是该打电话谈的事。

对工作范围提出异议

改写前 要是大家都不介意上线往后推，那我很乐意把这些全加上，毕竟显然没有时间把所有事都做完。

改写后 Ana 你好，新增的三个界面可以加，但赶不上3月30日的上线。有两个方案：按原定范围在30日上线，4月再加这几个界面；或者现在就加，把上线推到4月20日。你倾向哪一个？

反对的理由本身没有问题，问题出在“显然”和那句讽刺的“很乐意”。改写把抱怨变成了一个有两个真实选项的决定，并请对这件事拍板的人来选。

纠正同事的错误

改写前 Jo 你好，顺便提一句，收入数字又错了。我昨天说过，应该是180万英镑，不是210万英镑。我把 Rob 也抄送了，这次大家口径就一致了。

改写后 Jo 你好，第14页幻灯片上写的是210万英镑。批准的收入数字是180万英镑，出处在附件的财务表里。你能在下午3点的客户评审前改一下吗？我抄送了 Rob，因为终稿要由他签字确认。谢谢

更正的内容和之前一样精确。“又错了”“我昨天说过”和“这次”都没有了。Rob 仍在抄送名单里，只是因为他参与这项决定，邮件里也写明了这一点。如果他不参与，我会把他去掉。

拒绝一个请求

改写前 Priya 你好，我很想帮忙，不过这件事是在截止前两天才落到我头上的，我不确定自己实际上能做什么。你也知道，我手上的事已经够多了。

改写后 Priya 你好，我已经答应了上线的工作，周四前没法再接这件事。我可以下周一看一下，或者 Sam 在那之前可能有空。你看哪个合适，告诉我一声。

这里的拒绝比原稿说得清楚，对通知太晚的抱怨也没有了。它给了一个理由和两个备选，然后就停下。至于什么时候该拒绝别人塞来的工作，是另一个问题，怎么拒绝额外的工作？里有讲。

值得换掉的说法

把这些当作备选。有时候保留原来的说法才是对的：“如周一所讨论的，批准的预算是8,000英镑”，在大家需要这个数字的邮件往来里，可以只是平实的留档。

可能读起来带刺的说法	更平实的替代说法
如我上一封邮件所述	跟进一下我周二发的那封邮件
如前所述	确认一下，我们商定的是……
我已经解释过了	原因是……
不知道你有没有看到我的邮件	能请你看一下我周二发的邮件吗？我需要在周四前得到答复。
友情提醒一下	提醒一下，这件事周五到期
我再跟进一下	你能在周四前给我一个进展吗？
我还在等……	我还没有收到 X
提前谢谢（用来施压时）	谢谢 / 你能在周四前确认吗？
今后请务必确保	下一个版本，交接前请先跑一遍检查
如果我理解有误，请指正，不过	我的理解是 X。对吗？
你仔细看就会发现	表2显示……
恕我直言	我不同意，因为……
显然 / 很明显	直接陈述事实本身
你本该知道	补充一下背景，规定是……
这件事没做，有什么原因吗？	卡在哪儿了？
请告知意见	你倾向哪个方案？
希望我说清楚了（反驳之后）	如果有帮助，我很乐意再详细聊聊
我们有些人的工作量早就满了	我到20日之前的工作量已经满了
知道了。	谢谢，我知道了。关于 X，我周四前回复你。
第一次出小问题就抄送对方的上级	先一对一解决，或者说明为什么要抄送上级

用 AI 改写，会让读者对你的看法打折扣吗？

有时候会，前提是对方注意到了。在日常工作邮件上，目前的研究发现，轻度的 AI 协助几乎没有代价。代价出现在这种时候：一条本该传递温暖或心意的消息，主要由 AI 写成，而读者知道这一点。

最常被引用的职场研究，是 Cardon 和 Coman 的那项：1,100名在职专业人士，给借助不同程度 AI 写成的消息打分¹⁰。据佛罗里达大学（University of Florida）发布的概述，上级的消息大量借助 AI 写成时，只有40%到52%的员工觉得上级真诚；AI 协助程度低时，这一比例是83%。专业度的评价也从95%降到了69%到73%¹¹。这项研究用的是一条祝贺消息，而且参与者被告知用了多少 AI，真实的收件箱可不会这样。

Sahebi、Formosa 和 Bankins 找来547名参与者，测试了人类撰写、AI 辅助和完全由 AI 撰写的文本¹²。完全由 AI 撰写的消息，得到的信任最低。不过在工作邮件这个条件下，AI 辅助的邮件和人类撰写的邮件，在可信度上的评分差不多。Purcell 等人对1,637名美国参与者做了带奖励的信任博弈，发现借助 AI 的写作者写得更快，赢得的信任与独自写作的人差不多，即使对方知道用了 AI 也是如此¹³。他们的两项研究里，有一项确实显示独自写作在信任上有一点小优势，而且在一项基于文本的真实感指标上，AI 辅助的消息得分更低。

关于温暖程度，最清楚的证据来自 Khadpe 等人¹⁴。在他们两项研究中的第二项里（399名美国参与者中有280人参加），带上 AI 标签的感谢或道歉，读起来明显没那么温暖，而一条自夸的消息或一条责怪别人的消息，有没有标签，读起来差不多。这些都只是单篇论文，还没有人重复验证过，而且多数研究用的是陌生人，或者假设情境里的消息。

综合来看，AI 如果只是帮你发现并删掉催进度邮件里那句带刺的话，风险看起来很低。AI 替你写感谢或道歉，才是读者会给你扣分的地方。这两点的更多内容，见AI 消息改写工具真的有用吗？和AI 会让你的消息读起来像机器人写的吗？。

我的建议是，让工具去发现问题、提供选项，然后保留你自己的措辞。Subtext 会显示每个版本改动了你草稿的多大比例，你能看出一次改写是不是已经跑偏，而“手动编辑”让你只改那个不对劲的词，其余照你原来写的保留。

哪些 AI 工具可以改写工作邮件？

大多数工具都能帮你改写，但先告诉你哪里有问题的就少了。而对被动攻击来说，有用的恰恰是这一部分，因为你想知道的是，哪一句才是那句带刺的话。Grammarly Pro 按年付费时每月12美元，按月付费是30美元¹⁵。下表核查于2026年10月12日和13日：

工具	它对你的草稿做什么	会先告诉你哪里读起来不对吗？	值得了解
Gmail 的 Help me write	桌面端：Formalize（正式）、Friendly（友好）、Shorten（缩短），或者你自己写指令；手机端：Polish（润色）、Formalize（正式）、Elaborate（扩写）、Shorten（缩短）¹⁶	不会	Workspace 和 Google AI 方案；个人账号仅限美国
Outlook 的 Coaching by Copilot	针对“tone, clarity, and reader sentiment”（语气、清晰度和读者感受）给出建议，可以逐条采纳，也可以一次全部采纳¹⁷	会，以建议的形式	在工作场景下取决于你所在组织的 Copilot 许可¹⁸；在个人版 Microsoft 365 订阅里，由订阅的所有者获得该功能¹⁹
Grammarly	免费版显示你文字的语气；Pro 版可以调整语气，并改写整句²⁰	部分会，以语气标签的形式	Pro 按年付费时每月12美元，按月付费是30美元¹⁵
Apple Writing Tools	Friendly（友好）、Professional（专业）或 Concise（简明），也可以自己描述想要的修改²¹	不会	仅限支持 Apple Intelligence 的设备
ChatGPT 和其他聊天机器人	你要什么就给什么	只有你要求时才会	文字要自己复制进去，再复制出来
Subtext	把短语标为被动攻击、讽刺或带情绪的措辞，点出情绪，最多给出三个版本，每个版本标记为“可放心发送”或“需要留意”²²	会	有 iPhone、iPad、Android 和网页版；头几次分析之后需要订阅

我是 Subtext 的联合创始人，所以这一行请你自己掂量。更详细的对比见如今每部手机都在改写你的消息和大多数语气检查工具其实从不检查你的语气。

如果你用的是通用聊天机器人，让它先指出问题，再改写。可以这样说：

这是我准备发出去的一封工作邮件。请列出所有可能被读成被动攻击的说法，每条用一句话说明原因。然后给我两个改写版本：保留每一个事实、日期和请求，不要加入我没写过的道歉或暖意，篇幅也大致保持不变。

提示词里最后这两点很重要：不要加入我没写过的道歉或暖意，篇幅也大致保持不变。在 Purcell 等人的研究里，AI 辅助的消息比没有借助 AI 的更温暖，也更长¹³。这对信任博弈倒是合适。放在一封语气坚定的工作邮件里，清楚的请求就是这样变含糊的。

把工作邮件贴进 AI 工具之前，要先查什么？

先查你的雇主是否允许，以及这封邮件里有没有别人的信息。再查这个工具会不会用你贴进去的内容来训练，这既取决于产品，也同样取决于你用的是哪种账号。

个人 ChatGPT 账号（Free、Plus 和 Pro）上的对话，除非你关掉“Improve the model for everyone”（为所有人改进模型），否则可能被用于训练。Business、Enterprise 和 Edu 账号默认不会。在个人账号上，即使你已经关闭训练，点赞或点踩也可能把整段对话送去训练；在 Business、Enterprise 和 Edu 上不会这样²³。
Grammarly 的训练设置，在个人账号上默认开启，在企业和教育账号上默认关闭²⁴。
Google 表示，对 Workspace 和 Google AI 方案的用户，Gmail 里的 Gemini 不会用你的内容训练它的生成式 AI 模型²⁵。Microsoft 表示，其面向工作的 Copilot 中的提示词和回复，不会用于训练基础模型²⁶。
Subtext 不会用你发送的内容训练模型，处理你文字的 AI 服务商也不允许这样做。你的文字会发送给 Anthropic，在美国处理。对话会在你最后一次使用的5天后删除，置顶的则是90天后。保存到“记忆”里的笔记会一直保留，直到你删除。它的条款规定供个人使用，并补充说：“If you use it for work, you confirm you are allowed to do so”（大意：如果你把它用于工作，你确认自己有权这样做）²⁷。

这些检查常被跳过。TELUS Digital 调查了1,000名美国成年人，他们在员工人数5,000人及以上的公司里使用 AI 助手，其中57%承认把敏感信息输入过公共 AI 助手，29%说自己公司有禁止这样做的政策²⁸。PagerDuty 对美国、英国、澳大利亚和日本的1,250名办公室职员做的调查发现，43%把邮件或其他往来信件分享给过公共 AI 工具²⁹。这两项都是厂商做的调查，基于自我报告。

如果你的公司没有批准这个工具，就别把邮件放进去。即使是已批准的工具，也要去掉改写用不到的姓名、客户信息和数字。完整的政策对比见哪些 AI 写作助手会用你的消息训练模型？。

改写解决不了什么？

改写改的是字句。它看不到你们之间的过往，没法预测这个人具体会怎么理解，也解决不了这封邮件所涉及的工作量或绩效问题。

同样的话，对方读到后的效果会因双方的过往和地位而不同。在 Sillars 和 Zorn 的研究里，收件人和观察者之间的差距，在沟通本来就不顺、收件人职位又较低的地方最大⁵。读你草稿的工具看不到这些，除非你告诉它。

文化常被概括成低语境对高语境，整个国家都被分进其中一类。这是个有用的提醒，说明各地的规范不同，但支持这些国家标签的证据很薄弱。Cardon 回顾了商务与技术沟通领域的224篇文章，发现语境模型的实证支持很少³⁰；Kittler、Rygl 和 Mackinnon 发现，26项研究中只有七项对国家分类做过实证检验³¹。在2026年的一篇预印本里，Sakai 等人发现，175名日本和美国的员工借助 AI 草稿写工作邮件时，他们的邮件会向草稿的风格靠拢，当草稿与自己的规范不合时，靠拢的幅度要大得多³²。这只是一项研究，也没有经过同行评议，但它提示，一次改写可能悄悄改掉你特意选择的语体。如果英语不是你的第一语言，我的英文消息听起来礼貌吗？讲了哪些你查得了，哪些查不了。

有时候，对的做法是打个电话。如果这封邮件已经是这场分歧的第三轮，或者你们的关系本来就紧张，声音能传达文字丢掉的语气，Kruger 等人的语音条件显示的正是这一点²。再好的语气检查，也只是再读一遍。Subtext 的“可放心发送”评分，是它自己根据眼前这些文字做出的估算，出现警告，意思就是回头再看一遍它标出的字句²²。

如果你想在发送之前多一位读者再读一遍，Subtext 可以读你的草稿，或者读对话的截图，标出可能被读成被动攻击的字句，并给你最多三个版本，这些版本会保留你原来的正式程度，也保留你写的问候语和结束语。你挑一个，自己发出去。

觉得我哪项研究读错了，或者知道我漏掉的相关研究？欢迎来 LinkedIn 上告诉我。

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

按正文中出现的顺序编号。产品功能、价格和政策核查于2026年10月12日和13日。凡是数字出自他人的概述而不是论文本身的，相应条目中已注明。

Andersson, L. M., and Pearson, C. M. (1999). Tit for Tat? The Spiraling Effect of Incivility in the Workplace. Academy of Management Review, 24(3), 452-471. 定义引自第457页，依据的是后来的论文对它的引用；我没能打开原始页面。
Kruger, J., Epley, N., Parker, J., and Ng, Z.-W. (2005). Egocentrism Over E-Mail: Can We Communicate as Well as We Think? Journal of Personality and Social Psychology, 89(6), 925-936. 88.8和70.4这两个数字来自第3项研究，对象是154对伊利诺伊大学的学生，合并了邮件、纯语音和当面三种条件；仅邮件条件下的准确率是62.8%。朗读的结果来自第4项研究，对象是54名学生。资助：University of Illinois Board of Trustees grant 和 National Science Foundation grant SES-0241544。
Zajechowski, M., for Preply (2023, 更新于2024年7月3日). Survey: 83% of Americans hit by passive-aggressive emails from coworkers. 对1,006名18到76岁的美国成年人做的在线调查，2023年6月22日进行。语言辅导公司做的厂商调查；抽样和加权方法没有公布。
Pollmann, M. M. H., and Roos, C. A. (2025). “I get u”. People correctly interpret the tone of text messages and emails. Computers in Human Behavior Reports, 18, article 100689. 邮件研究的场景是工作或学习，有361名接收者和61名与之配对的发送者。研究较新，尚未有人重复验证。
Sillars, A., and Zorn, T. E. (2021). Hypernegative Interpretation of Negatively Perceived Email at Work. Management Communication Quarterly, 35(2), 171-200. 276名成年人这一样本量，来自Zorn 为 The Conversation 写的概述。参与者选的是自己已经觉得不快的邮件。
Giumetti, G. W., Hatfield, A. L., Scisco, J. L., Schroeder, A. N., Muth, E. R., and Kowalski, R. M. (2013). “What a rude e-mail!” Examining the differential effects of incivility versus support on mood, energy, engagement, and performance in an online context. Journal of Occupational Health Psychology, 18(3), 297-309. 一所美国大学的84名本科生参加的被试内设计实验室实验。部分经费来自 National Science Foundation grant SMA 1004413。
Ames, D. R., and Flynn, F. J. (2007). What breaks a leader: The curvilinear relation between assertiveness and leadership. Journal of Personality and Social Psychology, 92(2), 307-324. 三项研究，对象是 MBA 学生，他们或被同事评分，或为自己的上级评分。
Zajechowski, M., for Preply (2023, 更新于2025年3月24日). Study shows the most savage ways to begin or end an email. 对1,005名18到76岁的美国成年人做的在线调查，2022年12月9日进行。厂商调查。
Greenley, B., for Boomerang (2017). Forget “Best” or “Sincerely,” This Email Closing Gets the Most Replies. Boomerang blog, 2017年1月31日。取自20多个在线社区公开邮件列表存档的35万多个对话，并非工作邮件。厂商分析；观察性研究。
Cardon, P. W., and Coman, A. W. (2026, 2025年7月16日首次在线发表). Professionalism and Trustworthiness in AI-Assisted Workplace Writing: The Benefits and Drawbacks of Writing With AI. International Journal of Business Communication, 63(4), 1825-1857. 对1,100名在职专业人士做的调查实验。
Alsup, A., University of Florida News (2025年8月6日). Is writing with AI at work undermining your credibility? 真诚度和专业度的百分比来自这篇新闻稿；论文本身需要付费才能阅读，我没有核对。
Sahebi, S., Formosa, P., and Bankins, S. (2026). The AI penalty and disclosure paradox: Trust, authenticity and knowledge uptake in AI-mediated communication. Computers in Human Behavior: Artificial Humans, 8, article 100304. 预注册研究，547名参与者在 Prolific 上招募。部分经费来自 Facebook（经由 Ethics in AI Research Initiative for the Asia Pacific），另有 Australian Research Council 的资助。
Purcell, Z. A., Jakesch, M., Dong, M., Nussberger, A.-M., and Köbis, N. (2025). Writing with AI boosts trust-building efficiency. iScience, 28(12), article 114092. 两项预注册实验，共1,637名美国参与者。论文把第2项研究的样本量写为971，但它的两个组加起来是941，与总人数相符。
Khadpe, P., Wenzel, K., Loewenstein, G., and Kaufman, G. (2025). Explaining the Reputational Risks of AI-Mediated Communication: Messages labeled as AI-assisted are viewed as less diagnostic of the sender’s moral character. Proceedings of the AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society, 8(2), 1413-1423. 两项情景描述研究，共399名美国参与者。
Grammarly. How much does Grammarly Pro cost? Grammarly Support. 每年144美元，平均每月12美元；按月付费则是30美元。
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Cardon, P. W. (2008). A Critique of Hall’s Contexting Model: A Meta-Analysis of Literature on Intercultural Business and Technical Communication. Journal of Business and Technical Communication, 22(4), 399-428. 摘要称这是一项涵盖224篇文章的元分析；我只读了摘要。
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