将大型语言模型（LLM）整合到写作工作流程中需要采取严谨的方法，以防止最终的文稿变得与自动化输出毫无二致。主要风险在于前沿模型经过优化，倾向于生成华丽的标题式文本，这可能会剥夺文章独特的个人风格。为了缓解这一问题，作者应采用两条核心规则：绝不使用LLM建议的词汇，并禁用模型提供赞美或鼓励的倾向。这些保障措施确保作者始终是文稿的唯一架构师，仅利用模型来突出被动语态、名词化或重复用词等机械性问题。针对此过程的推荐框架是将LLM视为严厉的编辑而非创意合作伙伴。作者可以通过要求模型标记特定问题来进行编辑，然后手动重写受影响的部分以解决这些问题。对于那些寻求结构化写作改进方法的人来说，约瑟夫·M·威廉姆斯（Joseph M. Williams）所著的《风格：清晰与优雅的课程》（Style: Lessons in Clarity and Grace）为识别和纠正常见的写作弱点提供了基础方法论。通过将这些既定的风格原则与LLM的机械效率相结合，作者可以在外包繁琐校对工作的同时，完全掌控叙事结构和语调。
文章建议将LLM视为严厉的编辑，让其标记特定问题，此处展示了一个工具对草稿进行编辑检查的过程。