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。

    写作与思考2022notes.andymatuschak.org编辑精选

    那些大谈笔记写作法的人,往往缺少真实的使用场景

    Those writing extensively on note-writing rarely have a serious context of use

    阅读原文 HN 讨论
    139HN 得分
    60条评论
    4条写作要点

    导读

    作者观察到:那些大谈笔记方法的人,往往自己并没有真正需要长期依靠笔记来推进的严肃写作或研究场景。评论区多位读者从亲身经历出发,反思「生产力系统」的自我欺骗:搭建系统本身消耗的精力常常超过它带来的收益,而真正的理解与连接只能由人脑完成。对写作者而言,这是一篇提醒你少折腾工具、多回到真实写作与思考的文章。

    关键词 笔记方法生产力焦虑写作习惯主动思考

    可以直接用的写作要点

    1. 01

      警惕把「搭建笔记系统」当成写作的替代品——系统不替你想,真正的观点只能靠你自己反复琢磨产生。

    2. 02

      衡量任何笔记/流程工具时,先算维护成本:如果整理笔记花掉的时间超过它帮你写出的东西,就该砍掉。

    3. 03

      不必强求把读过的内容都完整存档;像那位数学教授一样,需要时重新推导一遍,反而更容易真正记住。

    4. 04

      判断一套方法是否值得用,看它是否服务于你眼下真实的写作或研究任务,而不是为了「成为一个更高效的人」。

    HN 评论精选

    用反讽揭示:把笔记系统当成人生解药,其实是在逃避「理解本身很难、且没有终极答案」这一事实。

    我只需要优化我的生活和大脑,就能得到想要的工作、伴侣和人生,到那时我就会真正快乐,内心的空虚也会消失。一切问题的解法都是:更努力、更优秀。只要找到正确的笔记系统,我就不会忘记今年读的这 120 本书里的重点。问题不在于「真正理解一个复杂领域需要一生、人类知识本身有极限」,而在于我「学得不够主动」。记了笔记,我就在主动学习,靠我在 Roam Research/Org Mode 里建的第二大脑,我的思考就会更好。更健康、更快乐、更高产。

    henning查看英文原文

    I just need to optimize my life and my brain. Then I will get the job I want, the partner I want, the life I want, and I will truly be happy when I have those things. The emptiness within me will go away. There is a solution to all my problems: work harder and be better. If I just figure out the right notetaking system, I can stop forgetting the important parts of all these books I'm reading (I read 80 last year, but I'm on track to do 120 this year). The problem isn't that deeply understanding a complex subject takes a lifetime and every domain of human knowledge has limits beyond which no one really has any answers, it's that I'm not "learning actively enough." If I take notes, then I will be learning actively and I will actually be thinking better, thanks to my second brain I've built in Roam Research/Org Mode/whatever. Fitter, happier, more productive.

    生产力系统常是自我消耗:维护成本高于实际收益。

    看到这种内容真是耳目一新。我个人已经极度厌倦整套「生产力焦虑」的生意和鼓吹它的人。他们利用人的不安全感,让你觉得不用某种生产力系统就是在亏待自己或雇主。但事实上,维护这些系统本身消耗的生产力,往往超过它们对实际工作带来的收益——从番茄钟到笔记法到 Anki 卡片,我发现的都是如此。

    bedobi查看英文原文

    Very refreshing to see content like this. Personally I'm VERY sick of the whole productivity hustle and the people who spout it. They prey on insecurities, make you feel like unless you're employing some kind of productivity system, you're cheating yourself or your employer. In reality however the very systems they tout steal away more productivity to maintain the productivity system itself than any benefit for actual work derived from it. I've found this true everything from pomodoro to note taking to Anki flashcards etc etc.

    与其归档存储,不如每次重新推导——重复重建理解比保存笔记更有效。

    我心中最好的范例是本科时的数学教授们。办公时间我从没见他们桌上放过笔记,只有满地、垃圾桶里揉皱的一页页草稿。我曾问一位教授,他读艰深论文时怎么记住内容,他说:「哦,我从来记不住。我每次重新把细节推一遍,慢慢就真的记住了。」

    eachro查看英文原文

    Best model of this I have is math professors from undergrad. I never saw any notes on their desks during office hours. Just pages and pages of scribbles everywhere, crumped on the ground, in the trash bin, etc. I remember asking one how he retained any of the info when reading dense papers, and he said "Oh I never do. I just figure out the details again each time and eventually it sticks."

    工具只能提醒,无法替你思考;真正的连接必须由人完成。

    作为一个曾苦苦寻找「完美」系统的人,这段话说到我心坎里。某个时刻我突然意识到:很多人潜意识里相信笔记系统会替自己思考,而它恰恰最不擅长这个。好消息是,思考正是留给你这个人的任务。计算机能做的只是定期提醒你某件事,你能做的只是选择何时、以何种方式让它重述你已知的东西;此后的一切连接,都得靠你自己的人脑去完成。

    jrm4查看英文原文

    Oh man this really hits home as someone who did a lot of this searching for a "perfect" system. At some point it really hit me, I think a lot of people are subconsciously believing that the note system will do the thinking for you, and it's really very bad at that. The good news is, that's what you -- the human -- are for. Literally all the computer can do is periodically remind you of something, and all you can do is try to pick how/when it can re-tell you things you already know. Anything after that is you using your human brain to make the real connections. (Yes, discovering this has made me wildly skeptical of AI to the point that I generally don't believe in it anymore, i.e. I'm 99.999% certain we will never see anything remotely close to a "singularity.")

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