HN 写作课

工程师们二十年里聊过的写作。

工程师、作家、编辑和创业者在 Hacker News 上聊了二十年“怎么写”:怎么写得清楚、怎么讲好一个故事、技术文档怎么写、小说和出版是怎么回事。这里把其中关于写作与讲故事的帖子挑出来,配上中文导读、可以直接用的写作要点和评论翻译。

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    About

    这些讨论是怎么挑出来的

    1. 01

      从全量里捞

      读取 Hacker News 自 2006 年以来的全部帖子,用关键词先捞出 40 分以上、可能和写作有关的约 1.1 万篇。

    2. 02

      只留真正讲写作的

      由 AI 逐条判断是否和写作、讲故事、文风、出版有实质关系,剔除“写代码”“编辑器”这类字面撞车,并分进十个类别。

    3. 03

      提炼可用的要点

      为值得读的帖子写中文导读,提炼 2-4 条可以直接用到自己写作里的要点,并精选翻译 HN 高赞评论。内容由 AI 生成,可能有误。

    AI 与写作2010singularityhub.com

    AI 体育记者报道所有一级大学篮球球队

    AI Sports Journalist Covers Every Division I College Basketball Team

    阅读原文 HN 讨论
    142HN 得分
    60条评论
    4条写作要点

    导读

    这篇报道介绍一个能自动生成体育新闻、覆盖全美一级大学篮球队伍的AI系统。它值得写作者读,因为它展示了高度程式化的报道可以被自动化,也提醒我们:把数据变成故事、注入热情与个人声音,仍是人类写作者的核心价值。

    关键词 AI写作体育报道数据叙事写作自动化

    可以直接用的写作要点

    1. 01

      识别自己写作中的程式化结构,把赛果、数据、引语等可模板化的部分交给模板,把精力放在解释和判断上。

    2. 02

      不要只堆数据,先问“这些数据意味着什么”,再用因果、对比和背景把它转成读者能理解的故事。

    3. 03

      若不想被自动化取代,要提供通稿之外的东西:现场观察、热情、地方知识和个人声音。

    4. 04

      模板化表达容易露馅,写完后检查句子是否只是填空,用具体细节和独特措辞替代空泛套话。

    HN 评论精选

    体育写作高度程式化,自动化已经实现,并引发对AI逐步进化的期待。

    未来已经到来。几年前我读到过,体育写作非常程式化,应该可以自动化。当时还没人真正做出来……但现在我们到了。看到这些“弱人工智能”赚钱,并建立起比大多数人类更擅长某项曾被认为只有人才能完成的任务的声誉,真是太棒了。我们是不是正借着弱人工智能的一小步一小步,慢慢走向强人工智能?我迫不及待。

    cryptoz查看英文原文

    The future. It has arrived. I remember reading a few years ago that sports writing is very formulaic and should be possible to automate. At the time, nobody had really done it...but here we are. It's fantastic to see all this "weak AI" out there, making people money and building a reputation for being better than most humans at a task previously thought to be human-only. Are we slowly walking directly towards strong AI, with all our little tiny steps of weak AI? I can't wait.

    数据本身不等于故事,价值在于把数据翻译成有意义的叙事。

    这真的很惊人。我喜欢数据,但真正的价值在于我能把数据转化成故事。随着我们被数据淹没却不知道其含义,这类程序会越来越重要。话说回来,我想在另一个领域试着做类似的东西。关于如何开始做数据到语言的转换,有什么建议吗?代码或学术文章都可以。

    DevX101查看英文原文

    This is really amazing. I love data, but the real value comes when I'm able to translate that data into a story. Programs like this are going to become increasingly important as we become deluged with data, but don't know what it means. All that being said, I want to start hacking around on something like this in a different domain. Any tips on how to get started on the data-to-language transformation? Code or academic articles welcome.

    自动生成内容像通稿,人类写作者的热情、解说和洞察难以被替代。

    直到搬回内布拉斯加,我才理解体育和体育新闻有趣在哪。我看内布拉斯加篮球、晚上必看的Huskers比赛和轮滑德比,身边有一群很懂体育的人和一个有志成为体育记者的人。他对橄榄球和篮球比赛的解说,把我从无聊的旁观者变成了真正享受比赛的人。我对这个网站生成的内容印象深刻,但不担心它会取代真正的写作者。这就像地方媒体通稿与《纽约客》《大西洋月刊》或BBC报道之间的差别。一个充满热情的人仍能带来某些几乎无法自动化的东西。尽管如此,StatSheet确实非常厉害。

    dlytle查看英文原文

    I never understood what was interesting about sports or sports journalism until I moved back to Nebraska. I've been watching Nebrasketball, the mandatory Huskers games in the evenings, and roller derby, all with a group of very sports-aware people and one aspiring sports journalist. His commentary on the football/basketball games converted me from a bored observer to actually enjoying the sports. I'm impressed by what this site is generating, but I'm not too worried about it displacing actual writers. It's the difference between a local news affiliate press release, and an article in the New Yorker or the Atlantic, or BBC reporting. There's still something that a passionate human can bring to the equation that will be almost impossible to automate. That said, StatSheet is really damn impressive.

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