最近我做了一个实验，用了 Claude Code ，让 AI 自己从头到尾生成了一部都市种田网文。从建项目、写总纲和详细大纲，到逐章生成正文，全程 AI 独立完成。我不做任何人工修改，包括那些明显的错误和别扭的地方，全部原样保留。
结果就是这本书：《我在城市种田养鸡》——320 章，7 卷，约 78 万字。
小说的设定本身挺典型：38 岁失业男青年方远背了一身债，突然获得「农场系统」，在自家楼顶种出品质逆天的灵植，被人质疑、自证、打脸，最后建立城市农业帝国、收获爱情。
但接下来我要说的，才是这个项目的重点。
实验是怎么做的
我先让 AI 自己生成了完整的大纲体系：总纲（全书概览、卷划分、核心设定）、爽点规划（核心卖点与爽点密度安排），以及 7 卷各一份的详细大纲、节拍表和时间线表。然后让 AI 依照这个自己生成的大纲体系逐章生成正文。
约 78 万字，320 章，平均每章约 2437.5 字。
这个过程里我完全退出，只负责看。
翻车实录：AI 写长文到底哪里不行
- 碎片化水文
AI 一旦不知道该写什么，就会开始写水文。
【第一……浇水。】
系统说。
【幼苗期……保持土壤湿润。】
【但不能积水。】
【每天早晚……各浇水一次。】
【早上……日出前。】
【晚上……日落后。】
【浇水量……要适中。】
【土壤表面湿润……即可。】
——第 50 章
系统用七八条短句把“适量浇水”说了个遍，就是单纯的水字数，严重影响阅读体验。
- 非主要人物的NPC 千人一面
群聊场景里，角色之间的区分度几乎为零：
李敏：“天啊，长得好快！才4天就这么大了！”
王强：“方远，你真专业！每天都记录！”
张婷：“嫩绿色的叶子，好治愈！”
陈静：“期待收获！”
周梅：“方远辛苦了！”
赵敏：“方远，你真用心！”
——第 50 章
全部是人类看到植物长得好的标准反应模板。
- 系统人设反复横跳
一个有固定身份和人格的角色，在 AI 笔下变成了“薛定谔的系统”：
第 50 章，系统用“【】”加省略号说话
【宿主。】系统的声音响起。【恭喜你。】
第 75 章，系统突然变成正常对话引号
“检测完成，”系统的声音里带着一丝惊讶，”宿主，变异体的营养成分比我们预想的还要好。”
第 125 章，系统又变成“【系统：】”的格式
【系统统：宿主，你犹豫什么？】
第 175 章，两种风格混着用
【早上好，方远。】 / 系统说。“趋势向好。”
同一个角色，AI 写了 100 章之后，连它的“说话格式”都不记得了。
- 数据灌水
6月12日：
早上6:30，28颗幼苗，平均株高2.1cm，子叶完全展开。
中午12:00，阳光很好，温度26度，幼苗状态良好。
晚上19:00，土壤湿度76%，幼苗挺立，无倒伏现象。
6月13日：
早上6:30，平均株高2.5cm，生长稳定。
中午12:00，温度27度，微风拂过，幼苗随风轻摇。
晚上19:00，土壤湿度77%，部分幼苗子叶开始微微变大。
6月14日：
早上6:30，平均株高3.0cm，生长速度加快。
中午12:00，温度28度，天气晴朗。
——第 50 章
这不是科研论文的数据记录，是 AI 在凑字数。当 AI 不知道怎么写成长过程的时候，就指挥列数据。
- 情感表达词库极其贫乏
方远眼睛亮了。——第 50 章（该章出现多次）
方远深吸一口气。——第 125 章、第 275 章、第300 章
方远笑了。——第 175 章
一个 78 万字的小说，主角表达情绪的方式就那么三四种。
- 剧情推进极其缓慢
前 100 章（约 25 万字）的故事时间线：
- 第 1 章：方远获得系统，种下种子
- 第 10 章：番茄开花
- 第 20 章：第一次收获
- 第 50 章：还在记录幼苗每天长了几毫米
- 第 100 章：农业协会调查员才出场
100 章、25 万字的时间跨度为 6 个月。 中间被大量的“浇水指南”“数据记录”填充得极为松散。
README 里没写的：我还设计了一个自动审查 SubAgent
上面这些翻车，其实我在设计时已经预料到了。所以我给整个系统加了一个“自动审查机制”，这部分在 README 里没有细说。
设计思路
- 主 Agent：负责逐章生成正文，每次只写一章。
- 每章写完后，主 Agent 不碰这一章的内容（防止自己审自己的思维固化）。
- 主 Agent 调用一个独立的 SubAgent（审查 Agent），把新章节正文丢给它。
- 审查 Agent 的任务：分别根据设定、提示词、文章内容以及自己负责的具体板块（包括consistency-checker、continuity-checker、ooc-checker、reader-pull-checker、high-point-checker、pacing-checker），输出修改建议。
- 主 Agent 拿到修改建议，将审查结果落库并修改原始章节。
关键设计：非同源上下文，防止污染。
- 主 Agent 有自己的 system prompt 和记忆（大纲、前情提要）。
- 审查 Agent 是全新上下文，只看到当前章节 + 一份“审查规则清单”。（当然，审查Agent在运行时也会自动读取大纲和设定文件）
- 理论上，这样审查 Agent 不会继承主 Agent 的“写作惯性”，能更客观地挑错。
实际结果却不尽如人意。
审查和修改的效果远没有达到预期。那些水文、NPC脸谱化、人设漂移等核心问题，审查 Agent 基本抓不住，哪怕抓住了主 Agent 也因为上下文污染而修改得不好。
这个失败说明：当前 LLM 的能力，还不足以胜任长文本的自动质检和修正——哪怕是专门设计的独立 SubAgent，也难以解决长程一致性和风格统一的问题。
💡 但这反而成了最有价值的地方
这个项目最大的价值，恰恰来自于 AI 的失败——包括主 Agent 的写作失败，和 SubAgent 的审查失败。
- 如果你只是想看小说： 它确实是一部完整的种田爽文，有系统、有打脸、有感情线、有大结局。写得不算好，但 AI 自己写完的 78 万字，确实挺能读。
- 如果你关注 AI 写作工程化： 给 AI 配一个审查 AI 并没有想象中那么美好。“非同源上下文防污染”听起来高级，但实际执行效果并不理想。
- 如果你是做 AI Agent 的： 长上下文和长程质量是两码事。78 万字暴露出来的问题（水文、人设漂移、审查失灵）不是把模型做大就能解决的，是架构和记忆机制的硬瓶颈。
这篇文章我刻意不吹 AI 多厉害，也不唱衰 AI 没前途。这是一个实验的真实结果。AI 能完成 78 万字的超长程任务，但它会犯的错、它审稿能力的边界，上面都写清楚了。
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