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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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。

    小说与文学2013lotrproject.com

    托尔金作品的交互式分析

    An Interactive Analysis of Tolkien's Works

    阅读原文 HN 讨论
    102HN 得分
    9条评论
    4条写作要点

    导读

    这篇是对托尔金作品的交互式统计分析,用数据与图表呈现其作品中的各类模式。对写作者值得读的地方在于:它提醒我们,整理素材和数据只是起点,真正有价值的是解释数据、提出“那又怎样”,并通过比较形成观察和结论。

    关键词 托尔金数据分析写作方法比较分析

    可以直接用的写作要点

    1. 01

      整理人物、地点、事件等素材时,先问这些数据能说明什么,而不只是做展示。

    2. 02

      把作品与同类型文学比较,寻找其独特之处,再据此提出观察和暂定结论。

    3. 03

      可视化适合呈现复杂作品结构,但需要配合解释,避免只堆图表。

    4. 04

      分析性写作要把“获取材料”推进到“解释材料”,让读者看到意义。

    HN 评论精选

    数据本身不是分析;要追问“那又怎样”,通过比较和解释得出观察与结论。

    不错,但获取数据是一回事;这更让人想问“那又怎样?”。真正的分析发生在解释数据、让数据有意义的时候。比如,你需要比较托尔金的书与其余文学相比为何突出,等等,才能推动观察和尝试性结论。话虽如此,做得很好,希望这只是持续努力更好理解托尔金作品的开始。

    ekianjo查看英文原文

    Not bad, but getting the data is one thing, but this screams for a "so what?" question. Interpreting data and making sense of it is where the real analysis takes place. For example, you would need to compare what makes Tolkien books stand out from the rest of the literature and so on in order to drive observations and tentative conclusions. This being said, great work and hopefully this is just the beginning of a continued effort to better understand Tolkien's work.

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