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。

从必读开始
  • 2,600+篇关于写作的 HN 讨论

Writing tips

写作锦囊

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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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讨论库

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。

    AI 与写作2020programaudioseries.com

    Show HN:我的 GPT-3 虚构播客,融入 HN 讨论

    Show HN: My fiction podcast about GPT-3 incorporating HN discussions

    阅读原文 HN 讨论
    46HN 得分
    7条评论
    4条写作要点

    导读

    这是播客《The Program》作者的自述:他把 GPT-3 的虚构起源故事做成一集节目,叙事里直接嵌入了 GPT-3 实际生成的文本(连标题都是它写的)。对写作者来说,它示范了如何把真实文章、社区讨论和技术产物当作创作素材,并在引用与致谢之间保持诚实。

    关键词 科幻播客GPT-3创作素材引用与致谢

    可以直接用的写作要点

    1. 01

      把优质文章和高赞社区讨论当作故事素材,甚至把评论几乎原样写进作品,但务必注明出处。

    2. 02

      让真实生成的文本(如 GPT-3 的输出来推进叙事、生成标题)参与创作,把技术限制转化成作品的风格。

    3. 03

      从多篇来源交叉取材,用不同视角拼出比单一来源更立体的故事背景。

    4. 04

      借用合成语音等手段塑造角色声音,让'机器腔'本身成为叙事的一部分。

    HN 评论精选

    作者说明创作方法:以真实文章和社区讨论为素材,直接嵌入 GPT-3 生成的文本并注明出处。

    作为《The Program》的作者(粉丝称它是《黑镜》和 NPR 的爱情结晶),我一直密切关注 GPT-3 的动向,于是决定做一集虚构的 GPT-3 起源故事。转折在于:叙事里嵌入了 GPT-3 实际生成的文本,连单集标题都是它生成的。为此我参考了四篇优质文章以及随之而来的 HN 讨论,部分评论几乎原样进入了节目(当然都在节目参考文献里注明了出处);我还与初创公司 Narration Box 合作,合成了 GPT-3 的电脑嗓音。

    I-M-S查看英文原文

    Being the author of The Program, a fiction podcast described by fans as "a love child of Black Mirror and NPR", I've been following news around GPT-3 very closely. So I decided to make an episode depicting a fictionalized origin story of GPT-3. The twist is that I incorporated actual text generated by GPT-3 to tell the narrative (even the episode title has been generated by it!) To this end, I used four excellent articles and wonderful HN discussions that ensued as sources of inspiration and insight. Some of the comments have made it into the episode almost verbatim (of course, all have been properly credited in the show's references). I'm talking about: https://tinkeredthinking.com/index.php?id=841 - discussion: https://news.ycombinator.com/item?id=23923799 https://www.gwern.net/newsletter/2020/05#gpt-3 - discussion: https://news.ycombinator.com/item?id=23623845 https://lacker.io/ai/2020/07/06/giving-gpt-3-a-turing-test.html - discussion: https://news.ycombinator.com/item?id=23887637 https://arr.am/2020/07/25/gpt-3-uncertainty-prompts - discussion: https://news.ycombinator.com/item?id=23989215 Additionally, I partnered up with a startup called Narration Box to synthesize the computer voice of GPT-3, which I connected with back when I originally unveiled The Program on HN (you might be glad to hear the show recently passed 100,000 downloads). This community has been nothing but good to me so I thought you might be interested to check out the latest work of whimsy it inspired. You can find the episode in question at the URL above or in your favourite podcast app (search for "The Program audio series" (full title) and find the latest episode). Comments / feedback welcome!

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