写AI脚本的方式因不同的应用场景而异，但通常有以下几个步骤：

1.明确需求：首先需要明确要实现什么功能，需要哪些模块和算法支持。

2.编写脚本框架：根据需求，编写脚本框架，确定脚本的输入输出格式，以及各个模块间的调用关系。

3.编写算法模块：根据需求，编写具体的算法模块，例如机器学习、深度学习、自然语言处理等算法。

4.测试和调试：对编写的脚本进行测试和调试，确保脚本能够正确地实现需求。

5.优化和改善：对脚本进行优化和改善，提高其性能和可靠性。

在编写AI脚本时，需要选择合适的编程语言和开发环境，例如Python、Java、C++等，以及相关的工具和库，例如TensorFlow、PyTorch、Keras等，以加快开发效率和提高代码质量。同时，需要遵循良好的编码规范和软件工程实践，保证代码易于维护和扩展。