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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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2025arstechnica.com

    迈克·林德尔的律师用 AI 写诉状,法官找出近 30 处错误

    Mike Lindell's lawyers used AI to write brief–judge finds nearly 30 mistakes

    阅读原文 HN 讨论
    183HN 得分
    149条评论
    4条写作要点

    导读

    这条帖子讲的是一位法官发现某份法律文书里近 30 处错误,其中包括 AI 编造出来的虚构判例;而这份文书正是律师用 AI 起草的。对写作者来说,这是一则代价高昂的提醒:AI 能快速产出看起来非常专业的文本,但它编造引文和出处时同样“自信”,而最终署名的还是人。

    关键词 AI写作事实核查引用准确性写作责任

    可以直接用的写作要点

    1. 01

      可以把 AI 当作起草和整理思路的助手,但每一处引文、案例编号、人名和日期都必须回到一手来源逐条核对。

    2. 02

      AI 最危险的地方不在于语法出错,而在于它会编造出格式完美、读起来可信的假引用;因此要把它的输出当成待验证的假设,而不是事实。

    3. 03

      署名即责任:用工具写出的文字署的是你的名字,读者和评审只会把错误算在你头上,不会算在工具头上。

    4. 04

      交稿前专门做一次“引用审计”,逐条核对出处和页码;这比从头通读一遍更容易抓住错误。

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