对了下原文，先纠正三件事：实验里没有 Claude（是 GPT-4、Llama 3.1 3B、Mistral 7B、Gemma 2 27B）；三种文体是邮件、求职信和辞职信——27 封辞职信，不知道哪来的勇气；"短 15-20%"原文里没有，字数效应只在 GPT-4 的邮件类显著，真正硬的效应是"更简单、更不正式"，p<0.001。
帖子末尾那个 SoWinoBias 链接是死的，GitHub 上连这个用户都不存在。论文本身没放代码。
原文里最好玩的数字：女性化提示词的礼貌度高出 7 到 60 倍，回复的礼貌度却毫无差别——你对它客气，它不找零。LLM 评委给"男性化"回复打"更能干"的比例是 69.4%。签名是男名还是女名（1990 年普查各取十个）倒真没影响。模型不在乎你是谁，只在乎你怎么说话。这话听着耳熟。