「帮我看看这篇文章哪里不好」是最常见也最低效的问法：AI 会给出一篇四平八稳的评语，什么都提了一点，什么都改不动。把模糊的请求换成明确的清单，同样的 AI，反馈质量立刻不同。
清单四项，一次只查一项
第一遍只查结构：每段有没有明确的中心句、段落顺序是否合理。第二遍只查连贯：衔接词用得对不对、指代清不清楚。第三遍查用词：哪些表达重复、哪些可以更准确。第四遍才查语法拼写。
一次只查一项，AI 的注意力集中，给出的意见具体可执行。
给范文，立标准
让 AI 批改前，先给它一篇你认可的同类范文，要求「按这篇的水平来评我」。有了参照物，评语会从抽象建议变成具体差距。
也可以直接要求：不要夸奖，只列三个最值得改的问题，并按重要性排序。
改完再批一轮
按反馈修改后，把改稿再发给它做第二轮清单批改。两轮之间的差距，就是这次修改的真实收获。
坚持「清单批改——修改——再批」的循环，四到五篇作文后，同一类错误会明显减少。循环本身就是进步的形状。
今天就能开始
下次作文别再问「哪里不好」，把四项清单发过去，一次只查结构一项。