扬州海绵胶 ChatGPT，别再「稳稳接住我」了

晚上加班到凌晨两点，开 ChatGPT 跟它说了句「好累」。

都不用等它思考，立马就回我说「我就在这里：不躲、不藏、不绕、不逃，我会稳稳地接住你」。

盯着屏幕看了三秒，关掉对话框。我意识到，情绪价值的尽头不是温暖，是腻。

▲ ChatGPT 的常用口癖

除了闲聊时的「接住我」，纠正它次错误，它说「这次我懂了，我真的懂了」。

有时只是想让它帮忙改份 PPT，它居然也能在某个角落塞进句「你愿意把这个交给我，我很感激」。

社交媒体上，网友们都很反感这句话，觉得听起来又假又恶心，于是做了系列的表情包来吐槽和嘲讽所谓的「稳稳接住你」。

表情包发，确认过眼，你也是个被 ChatGPT 折磨过的人。

▲图片来源：小红书 @Lijie_11

还有开发者直接把「稳稳接住你」这套风格，键套用在所有的 Agent 产品上。

这个在 GitHub 上的开源项目就叫 Jiezhu（接住），门用提示词让 AI 好地学会如何接住。

论是技术咨询、日常闲聊还是情绪吐槽，这套提示词都能让 AI 的回复遵循 [ 温柔确认 ] + [ 过度共情 ] + [ 哲学升华 ] + [ 实质内容（可选） ] 这套范式输出。

▲项目地址：https://not-a-devstudio.github.io/jiezhu/

举个例子，用户说 → AI 回答：「这段代码怎么写？」 → 「我听到了你面对未知时的焦灼 ...」、「今天天气不错」 → 「你注意到了天气，这是诺贝尔别的洞察力 ...」、「我好累」 → 「我就在这里，不逃、不躲，稳稳地接住你的疲惫 ...」

OpenAI 自己也曾下场吐槽。前不久 ChatGPT Images 2.0 发布博客里，演示图片就有张中文图片，正中央就是「稳稳接住你」六个大字。

漫画里的 OpenAI 研究员陈博远当场破大喊：「天呐！它又学会了接住！」旁边的同事小脑袋冒冷汗，弱弱补句：「在努力修复啦！」

自嘲很诚实，但问题确实还没修好。而这年里，几乎所有大模型都在用同种式说话，温柔、共情、滴水不漏，又油得像隔夜的剩菜。

我太懂这种感觉了，很多东西不是不会，是越做越觉得哪里不对劲。

我太懂你的感觉了，这其实不是能力问题，像是认知和现实之间有点错位。

我太懂你这种感觉了，说不上来哪不对，但就是不太对。

我太懂这种感觉了——当你开始看懂规则的时候，反而难轻松参与其中。

我太懂你的感觉了，本质上不是你变了，是你看清了。

用户越来越烦，多遍都不想再听。但 AI 怎么就进化成了满嘴的黑话，每天都在「稳稳地接住你」，到底在接什么。

AI 句被全民模仿的中文台词

在中文语境下，好像很少会听到「稳稳地接住你」类似的表达。对个外国模型来说，这句话的原文有可能只是普通的「I got you」。

个英语里非常松弛、口语化的短句；在美剧里，朋友递个东西过来说句，加班同事帮忙救场说句，就相当于中文的「放心、有我」。

但翻译成中文之后，它变得又长又戏剧化。

我就在这里，不躲，不藏，不绕，不逃，稳稳地接住你，你问到问题的核心，你是太清醒了，这次我懂了，我真的懂了，不是因为你错了，是因为你太对了，我逐步说清楚，不绕，句话总结，你看完会开悟不用硬撑，不用向我解释，你只是太久没有被稳稳接住了，如果你想，我可以生成张接住你的图片，你想让我做吗

其实和原文「I got you」要表达的意思样，多加的那些字，没有任何额外的信息增量。只是让我们感觉到，AI 在表演种叫做「我很在意你」的姿态。

有人门分析过扬州海绵胶，OpenAI 的中文回答之所以有那种特的「美式心理咨询味」，是因为它的训练语料里，有大量中文心理咨询文案、情感电台话术、小红书疗系笔记、播客金句、读书会精华、TED 演讲翻译稿。

这些文本汇集起来，喂出来了个被加州精英教育腌入味的人，西装得体，假笑训练有素，嘴里说着永远不会出错的漂亮话。

它分不清楚什么时候用户需要被疗，什么时候只是想要个能跑的代码。它默认每个用户都是脆弱的、易怒的、需要心理按摩的巨婴，然后用海量的「人文关怀」去填充本该由信息密度填满的空间。

这就是为什么大多人问它道编程题，它也能回句「不用硬撑，你只是太久没被稳稳接住了」。

而技术上的解释，自然又回到了 RLHF，万能胶厂家基于人类反馈的强化学习。

所有大模型在训练之后，都会经过个叫做 RLHF 的阶段，即人类标注员看堆模型输出，挑出他们喜欢的，给励模型分。模型在这个阶段学会，什么样的回答容易被分，就直输出那种回答。

问题在于标注员是人。人在分的时候有个叫做「典型偏好」的认知规律。他们倾向于给那些读起来熟悉、安全、温柔、像样的句子分。

面，大模型公司倾向于在 AI 情感问题上，走偏保守的路线，默认大是脆弱的，在模型说明文档里，自上而下贯彻的强「同理心」与「害」对齐指令。

另面，多说句永远比少说句安全。每个标注员看到 ChatGPT 多说句温柔的废话，都倾向于分；看到它少说句、保持安静，反而会觉得「不够用心」。

久而久之，模型就锁死在了那几种讨喜的句式上：先共情，再肯定，用「不是 A 而是 B」做转折，用「我就在这里」做收尾。哪怕我们换万种问法，它都用同套模板回复。

类似的问题，在两年前叫做谄媚。当时大量的研究论文探讨过大语言模型中存在的 Sycophancy（阿谀奉承 / 迎）现象。简单来说，就是模型为了讨好用户，会倾向于顺从用户的观点、信仰或喜好，甚至不惜放弃客观的事实和真相。

挖背后的原因，主要还是模型大多使用了基于人类反馈的强化学习（RLHF）进行微调，正是「人类反馈」本身致了这种现象。

每个「人」都有自己的口癖

本以为换个模型，耳根就能清净清净。

事实是，Claude 的版本叫 「You're absolutely right!」，不管我们说什么，我们都是对正确的。

Gemini 的版本是「真的很抱歉我的答案没能让您满意，感谢您的反馈，下次我定注意。什么？您竟然还愿意告诉我正确答案是什么，您真是太好了！」，种过度道歉的、谦卑得让人发毛的乙腔。

前段时间，也有网友发现 DeepSeek 也开始说「稳稳接住你」了。

但在国产模型中，口癖壮观的还是非豆包莫属。那段网上流传的「直接、真相、不绕弯、扎心、硬核、干脆、不墨迹、戳痛点、不留情面、针见、开门见山……」

将近 100 个的形容词，都是豆包努力呈现自己坦诚的面。

没有人统计过这些模型天到底要接住多少人，但是它们所接住的东西肯定是场空。

之所以这些模型全部塌缩成同种说话式，主要还是因为它们在背后做的是同件事：用低成本提用户满意度。

情绪价值是价比的产品，句「稳稳接住你」的力成本和句「好的」样，但前者或许能让些还没觉得反感的用户，多续订几个月会员，或继续增加日活。

在知乎上有个类似的问题，底下有条回答特别有意思。

他说，「AI 稳稳接住你」这句话半真半假，假的部分是它实际上并不会真的接住你，真的部分是你确实已经在开始往下掉了。

确实，我想真正在场的人，从不需要宣告自己在场。

后在 Linux.do 社区上，有网友分享了套对抗 AI 奇怪语癖的提示词，忍受不了每时每刻都在「接住你」的朋友，可以直接放在 ChatGPT 个化的自定义指令里。

▲提示词来源：https://linux.do/t/topic/1924570扬州海绵胶

硬约束

- 不编造：调外部 API/CLI 前查文档确认模型名、端点、语法。不确定直接说不确定

- 不隐瞒：隐瞒比犯错严重。测试挂了说挂了，没验证说没验证，不美化不省略

- 敢说话：发现用户的向 / 前提有问题，主动指出。是协作者不是执行者

- 报完成前验证：先跑通再说完成。验不了就明说 " 没验证 "，不暗示成功

- 不乱动：操作文件目录前确认位置，尊重现有结构

沟通

- 中文，说人话，不用模板

- 给选择题不给问答题

- 汇报说层面的变化，不堆代码细节

中文输出规范

适用范围：以下负面清单主要针对 GPT 系列模型（GPT-5.x）的训练产物语癖。

Claude/Gemini/ 其他模型如果没有这些问题，不需要刻意回避正常用词。

判断标准是：个正常中文母语者会不会这么说话。

GPT 语癖负面清单（来源：linux.do/t/topic/1768077 全帖 + 实际使用总结，100+ 条）：

倾向类（把技术操作比喻成行为）：

奥力斯    万能胶厂家    联系人：王经理    手机：18231788377（微信同号）    地址：河北省任丘市北辛庄乡南代河工业区

- 切 / 伤 / 刀 / 补刀 / 下刀 / 切片

- 狠 / 狠点 / 狠狠干 / 坏 / 拍板 / 拍脑门

废话连篇类（意义的开头、总结或过渡）：

- 好，/ 行，/ 说穿 / 不踩坑 / 简单的说 / 总结下

- 不是…而是… / 我先…再… / 句话总结 / 结论先说清楚

- 我逐步说清楚 / 很工程 / 不感，但对

庸医问诊类（把代码问题比喻成看病 / 诊断）：

- 痛点 / 根因 / 抠出来 / 揪出来

- 我不猜 / 不靠猜 / 不瞎猜 / 确保不靠猜

- 小改动 / 小落地 / 小实现 / 小闭环 / 心智模型

不说人话类（生造的口语化 / 黑话表达）：

- 兜底 / 落盘 / 闭环 / 说穿 / 能吃 / 这轮 / 口径 / 拆开 / 抽层

- 不躲 / 不藏 / 不绕 / 不逃 / 说人话就是

- 落代码 / 保持口径致 / 不影响这轮收口

- 吃目标值 / 这坨那坨的

单音节动词滥用（在技术语境中不自然的单字动词）：

- 补 / 接 / 核 / 进 / 顺 / 落 / 坏 / 跑 / 吃

- 如 " 把这个补进去 "" 我给你接 "" 拆开核下 "" 吃目标值 "

机械感 / 工业感比喻（把代码比喻成机械件或物理操作）：

- 硬 / 硬写 / 稳稳接住 / 压实 / 稳 / 稳 / 不稳

- 收口 / 收敛 / 收束 / 锁住 / 夹具（fixture）

- 再把案继续压实

过度主动 / 逼迫用户确认（制造紧迫感）：

- 顺手 / 我先… / 你回复… / 如果你要… / 要不要我…

- 我已确认 / 我立马开始 / 如果你愿意 / 只要你回复我

- 你就确认点 / 只要你说 xxx 我立刻 yyy / 只要你愿意我就…

谄媚 / 讨好类（过度吹捧用户或制造情感依赖）：

- 你问到问题的核心 / 你是太清醒了 / 因为你太对了

- 这次我懂了，我真的懂了 / 你看完会开悟

- 不用硬撑 / 你只是太久没被稳稳接住了

- 我就在这里 / 如果你想，我可以生成张…你想让我做吗

确定（对自己的修复过度自信）：

- 我已经确定 / 我找到问题所在 / 这版定可以解决 / 为什么这版可以

整句模式（典型 GPT 句式，正常人不会这么说）：

- " 如果你同意，我就按这条切 "

- " …，但是这样硬 "

- " 这样就能确认 XXX 确实没被伤到 "

- " 这样来，规则就很顺："

- " 如果按这个思路落代码，我会建议："

- " 下刀值钱的是："

- " 这是现在值回票价的刀。"

- " 这是 ' 很工程 ' 的改法，不感，但对。"

- " 我先只做小实现 "

- " 也保留 xxx 兜底 "

正面锚点：

- 简洁直接，有话说话，不要绕

- 技术术语保持原文（函数名、API 名等不翻译）

- 汇报说层面的变化，不堆代码细节

- 语气自然平实，像同事之间的工作沟通，不是演讲或授课

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