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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编辑精选里 HN 讨论最热的 30 篇,每篇都有中文导读和写作要点。

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按发帖年份分布,点柱子筛选。

排序

    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。

    出版与作家生涯2019nytimes.com

    错误正让出版业难堪

    Mistakes Are Embarrassing the Publishing Industry

    阅读原文 HN 讨论
    59HN 得分
    56条评论
    4条写作要点

    导读

    这篇《纽约时报》报道讲的是出版业内频繁出现的低级事实错误——错名、错引、错数据——以及编辑校对环节被压缩后,读者和作者为此付出的代价。对写作者来说,它提醒我们:准确性不是编辑替你兜底的事,而是写作本身的一部分;同时也值得思考"谁来把关"这件事在博客与自媒体时代如何变化。

    关键词 事实核查出版业可信度非虚构写作

    可以直接用的写作要点

    1. 01

      把事实核查当成写作流程的一环:人名、数字、引文、时间线逐条回到原始来源核对,绝不凭记忆下笔。

    2. 02

      引用科普报道或畅销书里的结论前,先回溯到原始论文或一手材料,否则你可能只是在传播别人的错误。

    3. 03

      谨慎使用研究证据:一个统计显著的结果未必可靠,尤其当它是为了验证作者预设观点而挑出来的。

    4. 04

      在初稿完成后专门安排一次"只查事实、不看文采"的通读,比在写作中途反复打断要高效。

    HN 评论精选

    传统出版的信誉光环可能被高估,"把关"未必真的一直存在。

    我一直以为出版社早就在做核查了。如果不是,那过去那些对"廉价博主"的抱怨和鄙夷又是从哪来的——好像他们天生不能跟签约作者和记者相提并论。我知道这种看法今天没10到20年前那么流行了,但博客作者过去确实被看不上,被认为不可信,因为他们缺少纸质出版物带来的那层信誉。这让我更怀疑:即便在这个假新闻、后真相时代之前,所谓的"把关"到底存在多少。

    darkerside查看英文原文

    I'd always assumed publishers _were_ doing this already. If not, whence the whining and chagrin over low rent "bloggers" somehow not being comparable to deal authors and journalists? I realize this isn't as widely held a view as it was 10-20 years ago, but bloggers used to be looked at with disdain, untrustworthy because of the lack of reputability that came with published materials. This makes me further question whether there was much gatekeeping at all even before this fake news, post truth era.

    把"统计显著"当结论、把最新论文当定论,是错误扩散的两大源头。

    这是必然的,是两件事叠加的结果:一是太多假设驱动的科研,产出统计上显著但并不可信的结果——你脑子里冒出什么荒唐想法,都能找到统计显著的数据来支撑它。二是太多披着科学外衣的通俗读物。科普的价值在于传播那些经过几十年可证伪检验、已经沉淀下来的科学,而不是上个月刚发的论文。

    buboard查看英文原文

    This was inevitable and is the culmination of two things: - Too much hypothesis-driven science that results in statistically significant, but untrustworthy results. It's easy to find statistically significant data to backup whatever crazy thing your brain comes up with. - Too much pseudo-scientifically backed popular press. Popular science is useful for disemminating science that has been solidified through decades of falsiability tests, not last month's papers.

    知名作者的书也可能错漏百出,名气不等于准确性。

    还可以加上理查德·道金斯的新书《Outgrowing God》,里面充斥着不准确之处、对他所谈古代文明动机毫无根据的臆测(一位亚述学者在推特上做了相当尖锐的驳斥),以及糟糕到你怀疑他本人有没有翻开过《圣经》的神学。

    tyri_kai_psomi查看英文原文

    Add to this Richard Dawkins new book, "Outgrowing God" which is rife with inaccuracies, baseless conjecture about the motivations behind some of the ancients civilizations he talks about (an assyriologist posted a pretty pointed takedown of some of the inaccuracies on twitter https://twitter.com/GHeathWhyte/status/1175081067943997440), and theology so bad you would question whether or not he himself has ever actually opened up a Bible.

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