2026 年 AI 寫作助理推薦：有研究佐證的選購指南

今年我找到的每一份 AI 寫作助理榜單，不是聯盟行銷頁面，就是把自己排在第一名的業者部落格。我想要一份可以信任的東西，就自己動手做了。我把同一份研究指示，交給三個 AI 深度研究系統（ChatGPT、Claude 和 Gemini），把三份報告合併起來，再把重要的說法對照原始來源查證。過程中有些數字變了。有兩項研究我哪裡都找不到，所以刪掉了。留下來的每一項，都附上了出處連結。

開始之前，先揭露一件事。我做的 Subtext 是一款 App，會告訴你一則訊息在對方讀來可能是什麼感受。所以在這篇文章排名的幾個類別裡，我自己就是其中一類的業者，對這個主題裡人與人之間的那一面，也難免有所偏向。請把我的利害關係算進去；任何一項說法只要對你重要，就點進連結看研究本身，不要只相信我的摘要。這份偏向還有一個副作用：我平常就把傳播研究當消遣來讀，後半篇你會看得很清楚。

該選哪一個

如果你主要用一種語言寫作，想一邊打字一邊把文字修順，Grammarly 仍然是最強的全方位編修工具。如果你的問題是手上已經有一句話，想找更好的說法，就試試 Wordtune 和 DeepL Write。如果你跟我一樣，常在德文和英文之間切換，就讓 DeepL Write、LanguageTool 和 Grammarly 在同一週內各試用一輪，留下最不煩人的那一個。碰到難開口的訊息，文法檢查工具幫不上忙。要嘛把情況跟聊天機器人交代清楚，要嘛用 Subtext。信件量大的話，收件匣裡本來就有的 Gemini 或 Copilot，就能涵蓋大部分需求；等到電子郵件成了你的工作本身，再升級到 Superhuman。

拿一則為 Subtext 的一次執行編出來的草稿來看：「你每次都忘記跟我講這些事。」這句話裡，沒有任何文法檢查工具需要修正的地方。Subtext 把感受命名為「沮喪」，標了兩個標籤：「以偏概全」，因為「每次都」這三個字「讓對方覺得被全盤否定，容易引起防衛」；還有「不夠清楚」，因為「這些事」這個說法「沒有說明是哪些事，對方不知道該怎麼改進」。三個版本裡最接近原稿的那一個標著「貼近原意」，內容是「最近有幾次，這些事你都沒有事先跟我講。下次可以先告訴我一聲嗎？」，保留了抱怨，拿掉了「每次都」，後面多加了一句請求，但 Subtext 仍把它標為「再確認一下」，標示背後的說明說，這樣改比較不會引起防衛，只是「這些事」仍沒說明是哪些。另外兩個版本都標為「可放心傳送」。這是 App 真實的輸出，沒有經過修改；它呈現的是 Subtext 處理一則草稿的情形，不代表其他工具會怎麼處理它。

你每次都忘記跟我講這些事。

以偏概全: 「每次都」讓對方覺得被全盤否定，容易引起防衛。
不夠清楚: 「這些事」沒有說明是哪些事，對方不知道該怎麼改進。
沮喪: 你因為對方一再忘記告知重要的事而感到沮喪。

一再被漏掉消息，真的會讓人有點煩。我幫你把這份心情說清楚，又不讓對方覺得被指責。

貼近原意 (平靜, 再確認一下): 最近有幾次，這些事你都沒有事先跟我講。下次可以先告訴我一聲嗎？ 拿掉「每次都」，改成具體請求，比較不會引起防衛，但「這些事」仍沒說明是哪些。
溫和說明感受 (體諒, 可放心傳送): 我想跟你說一件事。有些事情我是後來才知道，這樣我常常覺得有點措手不及。之後如果有這類的事，可以先跟我說一聲嗎？這樣我也比較能安心配合你。 說出自己的感受並提出具體請求，語氣溫和，對方比較容易接受。
重寫版 (真誠, 可放心傳送): 嘿，我想跟你聊一下。有些事情我總是慢一步才知道，讓我有點困擾。我不是想怪你，只是希望之後有變動或要注意的事，可以早點讓我知道。這樣我們都會輕鬆很多，好嗎？ 先說明沒有責怪的意思，再提出清楚的期待，整體友善，容易被接受。

你沒說是哪些事，我先用「這些事」帶過，你可以告訴我具體內容再補進去。要調整語氣嗎？

好幾項研究顯示，只要別人懷疑你的訊息是 AI 寫的，就會比較不信任你，而且打擊最重的，是那些溫暖、私人的訊息。這個發現也改變了我自己使用這些工具的方式。相關研究放在後面。

沒有任何研究證明某個工具勝過另一個

我去找過有沒有獨立的基準測試，用真實的寫作文本，把 Grammarly、Wordtune 和 QuillBot 排出高下。這樣的東西並不存在。最接近的，是 2026 年發表在《Assessing Writing》的一篇統合分析¹，涵蓋 33 項關於演算法式寫作回饋的實驗。整體來說，回饋有幫助（g = 0.36，屬於小到中等的效果量），第二語言的寫作者進步最多，而各個工具之間的差異，在統計上並不顯著。Grammarly 和 Pigai 的回饋，讓學生的寫作有可測量的進步；單用 ChatGPT 的回饋則未達顯著，這一點讓我不禁莞爾。

Zapier 測試了 50 多款寫作工具²，從產品面看，得出的結論與此相符。光看文字生成本身，各家工具已經大同小異，真正決定哪一個值得留在你日常裡的，是工作流程、控制權和整合。所以，當某篇清單式文章告訴你，工具 A 的準確率是 94%、工具 B 是 87%，就當成裝飾，看看就好。這類數字背後的方法，沒有人公開過。

「寫作助理」現在指的是四種不同的產品

這個類別已經分裂了。Grammarly、LanguageTool、DeepL Write 和 ProWritingAid 這類編修工具，是對你已經寫好的文字做出反應。Wordtune 和 QuillBot 是改寫工具，會替一個句子或一段文字產生替代說法。ChatGPT、Claude 和 Gemini 是先推敲你的處境，再動筆。而 Jasper、Writer 和 Anyword 這類平台，存在的目的是大規模產出行銷或企業用文字。LanguageTool 在自家網站上也畫過類似的界線，把改善你文字的工具，和替你產生文字的工具分開。內建 AI 的電子郵件 App 是第五類，後面另外談。

編修工具，依它們解決的問題排序

Grammarly 依然是預設選擇，不是沒有道理。它在瀏覽器、Gmail、Docs 和手機上都能用，而且在你打字的當下就會跟著反應，不必等你下提示。它的語氣偵測³會替草稿標出可能給人的觀感，從有自信到擔心都有，改寫功能也能依你的要求調整正式程度。公司表示，每日使用者人數超過 4,000 萬。Pro 方案年繳的話，每月約 12 美元，月繳則是 30 美元，內含 2,000 則 AI 提示。有兩個但書。語氣標籤是業者自己的說法，還沒有哪一項獨立研究，拿它們對照真實讀者的反應驗證過。

Grammarly 後來新增了 Reader Reactions，它會預測你指定的讀者（例如主管或客戶）讀完一份文件後會得到什麼印象，以及哪些地方可能讓對方看不懂。就編修工具而言，這已經最接近這篇文章在意的那個問題。但 Reader Reactions 也有同樣的疑慮：我找不到任何獨立研究，拿這些預測對照過真實讀者的反應。它的改寫也常把個性磨掉，後面談到的同質化研究，應該會讓你認真看待這一點。Grammarly 還在 2025 年買下電子郵件 App Superhuman，母公司也改用了這個名字，所以之後電子郵件的整合，可以預期會更深。

DeepL Write 在我第一輪研究裡漏掉了，但它值得排在前面，尤其是在歐洲。它會修正文法，替整句提供不同的說法，也能在商務、學術和日常等風格之間切換，另外還有友善、有自信、圓融等語氣可選。支援的語言有英文、德文、法文、義大利文、葡萄牙文和西班牙文，但還沒有土耳其文。我每天寫英文和德文，偶爾也寫土耳其文，所以對我來說這是個缺口。在前兩種語言上，DeepL Write 的改法，最像一位雙語同事幫你換個說法。Write Pro 每月大約 7.50 美元。

LanguageTool 靠支援的語言取勝。它能檢查 30 多種語言的文法與風格，其中歐洲語言（包括德文）涵蓋得最深；核心是開源的，也可以自行架設，適合在意文字會送到哪裡的團隊。Premium 的長期方案，每月大約五美元。它給人的感覺比 Grammarly 安靜：建議少，改寫也少，有些人會比較喜歡。

Wordtune 解決的是一個特定的時刻，而且解決得很好：你知道自己想說什麼，句子卻怎麼寫都不對。它會產生好幾種不同正式程度的改寫，可以縮短或擴寫，你卡住時，它還能順著你的想法接著寫。免費方案每天可以改寫十次，付費方案的價格，隨促銷在每月約 7 到 10 美元之間浮動。針對電子郵件和簡短訊息，它仍是我測過最專注的純改寫工具。

QuillBot 是專門改寫句子的工具。它有十種模式，從流暢、學術一路到 humanizer（讓文字更像真人寫的），還有一個滑桿，可以控制用字離原文多遠。年繳方案每月約 8 美元。它能照指令轉換語氣。至於新版本在真正會讀到它的人眼裡是什麼感受，沒有任何一款改寫工具答得出來。這個缺口對訊息的影響，比對文章更大。我另外也單獨研究過最適合用來傳訊息的 AI 寫作助理。

ProWritingAid 走的是深度，不是廣度。它有 25 份以上的分析報告，涵蓋節奏、重複、易讀性和陳腔濫調，還有針對小說的整份稿件分析。我最欣賞的設計決定，是它把輔助型 AI（只分析、不改寫）和生成型 AI（產出新文字）分開。每月大約 10 美元，終身授權約 399 美元。寫長篇小說，我會選它而不是 Grammarly。回 WhatsApp 訊息，就不會。

ChatGPT、Claude 和 Gemini 的玩法不一樣

文法檢查工具只看得到眼前那一句。聊天機器人可以把整個情境放在心上：對方是誰、之前發生過什麼事、你想達成什麼、你擔心這則訊息聽起來像什麼。碰到需要拿捏分寸的內容，這份脈絡比單純的修正更有用。

三者各有各的長處。ChatGPT 加入了 Canvas 風格的草稿，可以直接在對話裡編輯，成了堪用的寫作介面。Claude 能用你上傳的寫作範本建立自訂風格，所以它能學會你的口吻，而不是只給你一個正式或隨性的切換鈕；它的 Projects 則把長篇文件和相關脈絡放在一起。Gemini 則進到了 Google 的整套服務裡。2026 年春天起，它能在 Docs 裡擬文件⁴，素材來自你的雲端硬碟、Gmail 和 Chat；它的 Match writing style 功能，則會把一份文件調整成前後一致的口吻。我在另一篇文章裡，比較過 ChatGPT、Claude 和 Gemini 對你的文字做了什麼。

2026 年發表在《Computers and Composition》的一項研究⁵讓情況變得沒那麼單純。研究者請八個生成式 AI 平台（包括 Claude、Gemini、Copilot 和 ChatGPT 的各個版本）編修學術寫作的範本，再把結果拿去和人工編修比較。這些模型抓到的句子層級錯誤，比人工編修的基準少；有些錯誤類型被過度標記，有些則被漏掉。這些系統很會改寫，校對的本事卻沒有它們表現出來的自信那麼好。每一份被 AI 動過的草稿，我事後都會再用專門的檢查工具跑一遍，原因就是那項研究。

處理電子郵件，先從你已經在付費的工具開始

Gmail 裡的 Gemini 會參考整串對話的脈絡來擬稿、改寫回覆，也開始根據你過去的信件，讓建議更個人化。Outlook 裡的 Copilot 做的是同一類事，有擬稿、語氣指導和對話串摘要，不過需要 Microsoft 365 Copilot 授權。在 iPhone 和 Mac 上，Apple Intelligence 能用不同的語氣改寫訊息和電子郵件，免費，而且在裝置上執行。評測者⁶形容它稱職但保守，這兩個詞我都同意。

整天泡在電子郵件裡的人，還有付費升級可選。Superhuman 會用你的口吻預先寫好回覆，還會依你和每位收件人過去的往來，調整對那個人的語氣。費用每月約 30 到 40 美元，口吻相關的功能在 Business 方案。Superhuman 表示，在測試中，它自動擬的草稿有 40% 在一天內被使用者寄出，其中多數沒有經過修改。這些說法都出自 Superhuman 自己，所以在有第三方獨立量測之前，請把它們當成行銷話術。Shortwave 只支援 Gmail，但口吻模仿的功能比較便宜；各方資料列出的價格又很不一致，所以訂閱之前，我會先上它的網站確認。Missive 適合共用同一個收件匣的團隊，還能讓你自己選用哪個模型來驅動它。如果你還記得 Flowrite，Maestro Labs 在 2025 年 1 月收購了它⁷，併入了 MailMaestro。

專業領域的工具，簡單帶過

寫小說的人有 Sudowrite，核心是一個針對文筆調校的模型 Muse，加上一份「Story Bible」，讓角色和情節在各章之間保持一致，每月約 10 美元起。學術寫作者則有一整個專屬的小生態系：SciSpace 用於文獻探索和擬稿，Elicit 用於系統性回顧，Consensus 用於快速查證據，Paperpal 用於把稿件整理到可以投稿。這幾款工具外面流傳的比較數字，大多出自業者自己的基準測試頁面，請用看提案簡報的心態去讀。行銷團隊有 Jasper，它把品牌口吻和風格規則，變成大規模、受管控的產出，年繳方案每月 59 美元起，月繳 69 美元；還有 Anyword，它用預測成效的模型替文案打分數，而 Anyword 為這個分數引用的準確度數字，是 Anyword 自己提供的。大型企業則有 Writer，它存在的目的，是讓上千名員工寫出的內容，在公司用語、風格和法規遵循上維持一致。

關於 AI 對你的寫作做了什麼，研究怎麼說

最有力的證據，談的是速度和精緻度

最有力的因果研究，仍然是 Noy 和 Zhang 發表在《Science》的隨機實驗⁸。他們把與職業相關的寫作任務，交給 453 位受過大學教育的專業人士，其中一半的人可以使用 ChatGPT。平均完成時間減少 40%，評定的品質提高 18%，而寫得最弱的人進步最多。那是 2023 年初的 GPT-3.5，現在的模型更強。

超出句子層級，證據就變薄了

2026 年發表在《Journal of English for Academic Purposes》的一篇系統性回顧⁹，整合了 25 項實證研究，發現了一種分工：聊天機器人負責發想和早期擬稿，自動化回饋工具負責修改。回報的進步集中在表層品質和寫作過程，至於論證和結構，證據比較薄弱，結果也不一致。《Assessing Writing》的那篇統合分析指向同一個方向，不過，在出現深層進步的地方，這些進步比表層進步更持久。

每個人寫出來的都開始一個樣

Doshi 和 Hauser 針對短篇故事做了一項實驗¹⁰，發表在《Science Advances》。可以取得 AI 構想的寫作者，寫出的故事被評為更有創意、寫得更好，尤其是原本比較沒創意的寫作者。而同樣是這批故事，彼此之間也變得明顯更相似。就個人而言你進步了，就整體而言大家卻趨於一致。這就是為什麼 Subtext 提供的替代說法，會保持你自己的口吻，而不是全部收斂成同一種打磨過的腔調。對私人訊息來說，聽起來和所有人一樣是代價，不是進步。與 AI Ghostwriter Effect 有關的研究¹¹發現，人們願意在 AI 寫成、自己卻不覺得屬於自己的文字下署名，這本身就是另一個不容易被注意到的問題。

自動完成可能在你沒察覺時改變你的看法

2026 年 3 月，《Science Advances》刊出兩項預先註冊的實驗，共有 2,582 位參與者¹²。參與者一邊撰寫社會議題的文章，一邊收到 AI 助理不斷餵來、帶有細微偏向的自動完成建議。事後，他們表達出來的看法，朝 AI 的立場靠近了。多數人從頭到尾都沒發現。事先警告他們沒有用¹²，事後說明實驗內容也沒有用。透過互動式建議時，這個效果比同樣的論點以靜態文字出現時更強。既然自動完成現在就在 Gmail、鍵盤，以及上面一半的工具裡，這項研究就在我腦子裡占了一個固定的位置。這也是 Subtext 針對你的草稿提出評語，而不是替你把句子補完的原因之一。替你打字的工具，會分到一份你自己都沒察覺交出去的發言權。

AI 對齊研究也開始轉向，不再靠一次性的提示，而是從你的寫作範本推斷你個人的風格規則¹³。這暗示了個人化競賽接下來的走向。

當別人懷疑是 AI 寫的，會怎麼看你

那些為了 SEO 而寫的清單式文章，都略過這一節；但就訊息而言，我認為它比任何功能都重要。

康乃爾大學的研究者，讓人們在有 AI 智慧回覆可用的情況下對話，並把結果發表在《Scientific Reports》¹⁴。這些回覆讓對話更快，用語也更正面。不過，只要有人懷疑對話的另一方用了 AI，就會把對方評為比較不合作，也覺得和對方比較不親近¹⁴。造成傷害的是那份懷疑，不管到底有沒有用到 AI。

CHI 2022 的一項研究¹⁵測試了慰問和支持的電子郵件。研究者一揭露有 AI 參與，對寫信者的信任就下降，參與者還把 AI 寫的情感訊息形容為虛假。更早的研究已經把這個模式命名為 Replicant Effect¹⁶，也就是人們只要懷疑個人檔案出自機器之手，就會比較不信任它。

我引用最多次的 2025 年研究，來自南加州大學（USC）和佛羅里達大學¹⁷。一千多位在職專業人士，評價了在不同程度 AI 協助下寫成的職場訊息。主管大量使用 AI 協助時，約有 40% 到 52% 的員工認為訊息真誠；低度協助的訊息則是 83%，而且感受到的專業度也同步下降¹⁷。人們評斷自己用 AI 時，也比評斷老闆用 AI 寬鬆得多。作者的實務解讀和我的一樣：對工作電子郵件做小幅 AI 修改，不會付出代價；大量生成，才是尊重被侵蝕的地方。

研究發現 員工認為低度協助的訊息真誠的比例，是 83%。大量使用 AI 協助後，這個比例降到 40% 到 52% 之間。

小幅修改不會付出代價。大量生成才是尊重被侵蝕的地方。

Subtext 遵循這條分界。它從你已經寫好的草稿出發，先讀過一遍才動手改任何東西，而且它的第一個版本會貼近你原本的用字，所以你傳出去的訊息，仍帶著「出自你自己」的分量。

2025 年在 AIES 發表的一篇論文¹⁸，補上了真誠度數字背後的機制。被標為有 AI 協助的訊息，不管往哪個方向，讀起來都是比較弱的品格訊號：AI 協助寫的道歉顯得沒那麼溫暖，AI 協助寫的責備也顯得沒那麼冷酷。沒有協助的文字則是一種高成本訊號（costly signal），證明你為對方花了力氣。

為求平衡，2025 年《iScience》的一項研究¹⁹發現，在某些互動中，AI 中介可以加快信任的建立。那份代價集中在訊息本該承載心力和感情的地方，在事務性的往來上則會減輕。

所以我自己的規則，有上面所有內容撐腰：瑣碎的事務安排，全交給 AI；工作電子郵件，輕度使用 AI；至於道歉、慰問，以及任何會決定關係走向的訊息，自己寫，AI 只拿來檢查文法。想在難開口的訊息上得到幫助，又不把人味外包出去，是我做 Subtext 時在意的那股拉扯，而這些研究一再證實，它確實存在。

給那則你一改再改的訊息

上面每一類，回答的都是某個版本的「把這個變得更好」。編修工具修正你寫的東西，改寫工具產生替代說法，聊天機器人在你說明處境之後替你推敲，行銷平台則大量產出文案。對一則難寫的私人訊息，有用的問題是另一個：在我傳出去之前，這則訊息現在傳達了什麼？

上一節的研究，讓我確信這個問題比改寫更重要。如果大量生成會讓你在讀者眼中失去真誠，而沒有協助的文字，被讀成花了力氣的高成本訊號，那你要的就是一個把草稿交還給你、而不是取代它的工具。照我剛才那條規則，自己寫、AI 只拿來檢查，這就是檢查的那一步。

Subtext 負責的就是這一步。我是它的共同創辦人，所以請把這段當成一種主張，而不是評測。它讀的是整個對話串，而不是單一句子；它會替你點出草稿可能向對方傳達什麼訊號，並指出是哪些用字在起作用，所以你傳出去的，仍是你自己的話。你可以貼上草稿，或是把對話串截圖，讓它兩邊的話都讀到；如果你真的想要替代說法，它會提供幾個讀起來還是像你的版本。聊天機器人只要你貼上脈絡、問對問題，也能走到同一個地方。差別在於，晚上 11 點時，得記得要貼上脈絡、問對問題的，是你還是工具。

	編修工具	改寫工具	聊天機器人	Subtext
文法和風格修正	有	部分	有	有
用你選的語氣改寫	有	有	有	有
告訴你草稿可能帶給對方什麼感受	語氣標籤，以及針對指定讀者的 Grammarly Reader Reactions	沒有	你問了才有	有
讀整個對話串，不只是那一則訊息	沒有	沒有	你貼上才會	有
會問對方是誰	Grammarly 的 Reader Reactions 可以讓你選擇讀者	沒有	你告訴它才會	有
設計用途	文件和一般寫作	句子和段落	什麼都能做，只要你提示得好	人與人之間的訊息

這裡的編修工具指 Grammarly、LanguageTool 和 DeepL Write，改寫工具指 Wordtune 和 QuillBot，聊天機器人指 ChatGPT、Claude 和 Gemini。

我自己會用的配置

兩個訂閱，就能涵蓋大部分的寫作：

一個在你打字的地方隨時待命的編修工具。主要寫英文就選 Grammarly；跨語言工作，就選 DeepL Write 或 LanguageTool。
一個用來處理需要大量脈絡的工作的聊天機器人，從你本來就在用的生態系裡挑一個。

再來是看情境加上去的選擇：一改再改、卻還是沒傳出去的那則訊息，用 Subtext；某個句子怎麼寫都不順，用 Wordtune；長篇稿件，用 ProWritingAid；一天要寄幾十封電子郵件，就用 Superhuman；整個團隊需要同一種口吻，用 Jasper 或 Writer；寫小說，用 Sudowrite。

這篇文章裡的價格，是我在 2026 年 8 月查的，而這些公司老是在改方案，所以請以它們的價格頁面為準，不要看我寫的。想看精簡一點、也把 Apple 的免費工具和小型訊息 App 放進去的版本，請看我對 AI 寫作助理的老實盤點。

上面這一切，指向同一個規律：基本能力已經趨同，如今區分工具的，是模型以外的東西：它合不合你的工作流程，以及它對讀的人造成什麼影響。第二個問題，是我不管在這份研究裡，還是在我做的產品裡，一直追著不放的那個。

如果你發現我漏掉的研究，或是某個值得更嚴格檢視的說法，歡迎寫訊息給我。我寧可修正這篇文章，也不想為它辯護。

Samet Durgun 是 Subtext 的共同創辦人。Subtext 是一款 App，能抓出訊息裡的情緒語氣，並用你自己的說話口吻改寫。他住在柏林。

資料來源

上面的每個連結，只要有原始來源，都直接連到原始來源。研究和報導依文中出現的順序編號；下方的產品頁面，在文中出現的地方已附上連結，這裡列出僅供參考。價格和功能會變動，購買前請先確認。

業者說明文件

Grammarly Pro · Grammarly Reader Reactions · DeepL Write · LanguageTool · Wordtune · QuillBot · ProWritingAid
OpenAI canvas · Claude styles · Gemini in Docs help · Gemini in Gmail help · Copilot in Outlook · Copilot email coaching · Apple Intelligence
Superhuman · Shortwave · Missive
Sudowrite · SciSpace · Elicit · Consensus · Paperpal · Jasper · Anyword · Writer