20 个月，371 本书，累计销量超过 100 万册。
数字来自法新社 10 月 23 日的报道。作者笔名珂拉尔·哈特，南非人，四十多岁，在出版行业做了 14 年。用 AI 之前，她已经独立写过数十部作品。
【个人看法】我第一眼看的不是 371，是她前面那 14 年。她不是从零开始的人，有稿子、有读者、知道什么书能卖。这件事决定了后面所有数字该怎么读。
她没让 AI 写书，只让它干其中几步
哈特的原话大意是：如果只是直接要求模型写出一本书，往往很难得到合格的作品。
她实际做的是四步。
第一步，开工前把四件事定下来：故事概念、人物设定、叙事风格、章节大纲。
第二步，把这套东西喂进她自己定制的 AI 工作流，生成初稿。
第三步，初稿出来之后，再用 AI 做多轮情节和结构调整，检查故事逻辑、人物发展、情节衔接。
第四步，交给人工校对，专门检查并修改残留的 AI 写作痕迹。
四步里只有第二步是「AI 从头写」。第一步是人想，第三步是人指挥 AI 改，第四步是人动手清。
三个月，只用来摸模型脾气
哈特 2025 年 2 月开始尝试 AI 创作。此后她花了大约三个月，熟悉不同 AI 模型，并建立自己的写作流程。
报道里她的说法是，不同模型各有特点，需要按具体任务选工具；先建立完整的故事框架，再通过提示词和多轮编辑逐步完善，才能提高创作效率并控制成稿质量。
【个人看法】这三个月不产出成品，只用来试错。这一段最不像「AI 变现故事」的部分，可能恰恰是最贵的。很多人卡住不是因为不会写提示词，是因为不肯花三个月做没有产出的事。
371 本写的是什么
多数是根据市场调研、面向特定读者群创作的小说，其中浪漫言情题材占相当比例。她还提到，自己有一部小说进过亚马逊畅销榜前 100 名。
【暂无相关资料】371 本的具体书名叫什么、有没有中文版、单本销量怎么分布，公开报道里都没有。100 万册是累计数，摊到 371 本上平均两千七百册左右，但这个数是我自己除的，报道没有这么对比过。
【个人看法】靠市场调研选题、锁定特定读者、集中在言情这个品类，这套打法在传统出版里存在很多年了。AI 改变的是产出速度，不是选品逻辑。把这两件事分开看，她做的事就没那么神秘。
争议：几万条辱骂和死亡威胁
批评者的说法是「AI 垃圾」，认为这种大规模生产可能降低出版行业的内容质量标准，并加剧市场竞争。
哈特的回应是看实际销售表现：读者愿意购买并持续阅读，说明这些内容满足了部分市场需求。
报道还提到，她在社交平台收到数以万计的仇恨信息和多次死亡威胁，她仍选择公开自己的创作流程。
【个人看法】两边说的其实不是同一件事。批评者谈的是行业标准，她谈的是个体销量。这两件事可以同时成立：一本书卖得动，和它拉低了一个品类的水位，不矛盾。
她已经在卖方法了
报道里还有一句值得留意：哈特最近开展了培训业务，向数百名作者传授相关技巧，并准备推出一款面向 AI 写作者的软件，名字叫 Authorythm，覆盖写作流程、内容编辑和出版运营。
从写书，到教人写书，到卖工具给写书的人。这条路在内容行业里不新鲜。
这套流程里，哪些是能搬走的
能搬的：开工前把概念、人设、风格、大纲定死；初稿只当初稿用；结构调整单独安排一轮；最后留一道人工，专门清 AI 痕迹。
不容易搬的：14 年出版经验、现成的读者基础、能触达的渠道，以及她愿意花三个月做无产出试错的那段时间。
【暂无相关资料】她每本书的人工校对成本是多少、平均多久完成一本、聘用了几名校对，公开报道都没有。
【个人看法】说得直白一点，这套东西更像「用 AI 把写作提速」，而不是「用 AI 替代写作」。她的第四步要是砍掉，剩下三步大概撑不起销量。
你会愿意花三个月，只为了把一套流程试出来吗。