用 AI 写推荐信草稿，起点有两种：写信人（老师、上级）口述要点让 AI 代拟，或被推荐人先备好素材包供写信人加工。两个视角的信息边界与责任不同，写法也不同。这篇把两种写法分开讲清，再讲两版合流时的取舍，最后说署名者的核对责任。
两个视角分别解决什么问题
写信人视角解决的是时间问题：推荐人往往要同时写多封，逐封精写不现实，AI 代拟初稿、推荐人修改确认，是实践中被普遍接受的做法。被推荐人视角解决的是信息差问题：推荐人未必了解你的全部经历，被推荐人提供素材，能减少推荐信与事实之间的偏差。两种视角产出的草稿最终都要回到同一个出口：由署名者审核定稿。分清视角，是为了明确每个环节谁提供事实、谁负责措辞、谁承担核对。
写信人视角：老师与上级的代拟稿
代拟的指令要包含五个信息：被推荐人姓名与申请方向、你与对方的共事关系、两三个具体事例、推荐力度、篇幅要求。具体事例是推荐信的价值所在，比如带过的项目、指导的课题、某次紧急任务中的表现，事例越具体，信越可信。让 AI 起草时，要求每段只讲一个论点，避免堆砌形容词——满纸「优秀」「出色」的推荐信，读起来反而单薄。初稿完成后，逐段核对事例是否属实、评价是否与你自己的判断一致，署名即代表背书。
被推荐人视角：先备一份素材包
请人推荐时，主动准备一份素材包能大幅提升效率：申请方向与目标机构、你希望突出的两三个特质、支撑每个特质的具体事例（时间、角色、结果）、成绩或成果的数据、截止日期与提交方式。素材交给 AI 整理成信件框架，再请推荐人以此为基础修改。注意分寸：素材包是提供事实与选项，不是替对方定语气与评价，最终的评价用词应由署名人确认，这是基本的职业边界，越过它反而会让推荐人为难。
两个版本合流时的取舍
两个视角各产出一版时，合流的取舍以写信人的判断为准。事实层面，事例与数据要经素材包与写信人记忆交叉核对，有出入的地方宁可删掉，也不保留含糊表述；评价层面，被推荐人可以建议突出什么，但最高级别的评价词是否保留，由署名人决定；细节层面，两版如果有重叠的事例，保留更具体的那一版。合流后的定稿通读一遍，删掉 AI 常见的排比句与空洞总结，推荐信的长度控制在一页以内为宜。
署名前的责任归属
推荐信的责任都在署名人：内容失实，受损的是署名者的信誉，被推荐人的申请也可能受牵连。所以无论草稿来自哪条路径，署名前的最后一道工序不能省：核对每个事实、确认每句评价、通读全文语气是否符合自己的表达习惯。AI 起草只是措辞与排版层面的辅助，这封信代表的判断必须出自署名人本人。如果推荐人对某段内容没有把握，宁可把评价措辞降格，也不要照单全收，含糊的强推荐不如克制的可信。
让 AI 起草推荐信，署名的人要担哪些责任？
- 被推荐人写好初稿请老师签字，合适吗？：实践中并不少见，但前提是老师逐句核对事实并认可全部评价，任何一处未经确认的表述都是隐患。
- 推荐信里可以写没有发生过的事例吗？：不可以。推荐信属于对事实的陈述，虚构事例既损害署名人信誉，也可能构成申请材料造假，后果由双方共同承担。
- 多封推荐信之间会互相撞车吗？：如果都用 AI 按相同素材生成，句式与用词可能雷同，审阅方看得出来，每封信应基于不同的共事关系与事例分别撰写。
延伸阅读：用 AI 备留学推荐信沟通：给推荐人的素材包。
