用豆包批量写meta description，但先定好三条硬规则

描述字段适合交给 AI 批量生成：数量多、结构固定、不需要发挥。但直接一句“给这些文章写描述”效果通常很差——出来的全是“本文介绍了……”，或者把标题换个说法再说一遍。先定规则再跑，差异很大。

三条硬规则

一、只写一个事实增量。 描述不能复述标题，必须补一条正文里才有的信息：适用对象、具体做法、或一个结论。提示词里明确写“不得出现标题原句”。

二、字数与句式固定。 例如：不超过 60 字、一句话、以动词或名词开头、不用“本文”“这篇文章”。固定句式之后，批量结果才整齐，也便于后处理校验。

三、禁止补充原文没有的信息。 涉及数字、版本、时间、效果承诺，一律不许写。找不到的字段填“待补”，不要推测。

第三条最要紧。描述会出现在搜索结果里，一句臆造的“支持全平台”比没写更麻烦。字段与取值的核对方式，可以照 BackendWiki 把参数列成表的做法：能列清楚，才好校验。

提示词骨架

根据下面的正文，写一条描述。要求：<三条硬规则>。

输出两列：文章标题 | 描述。

最后单独列出：哪些文章因原文信息不足而写了“待补”。

最后那句让缺口可见，方便回头补正文，而不是让模型悄悄圆过去。

跑完之后

批量生成完别直接填。我固定做两步：扫一遍有没有“本文介绍了”这类开场，再抽查五条有没有出现原文没有的数字。两步各花两分钟，能挡掉绝大多数问题。结构化字段与页面呈现的关系，可以参考 HTML 入门教程站讲的结构化数据实践。

小结

AI 写描述的优势是快，风险是顺手补全。把“只补一条事实、句式固定、不许臆造”三条写死，再留一道抽查，批量生成才是真的省事，而不是制造一批需要重改的文案。