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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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。

    写作方法2013gowers.wordpress.com

    关于数学写作的第二次实验

    A second experiment concerning mathematical writing

    阅读原文 HN 讨论
    77HN 得分
    25条评论
    4条写作要点

    导读

    数学家 Gowers 做了个实验:把几段数学证明混在一起,让读者分辨哪些是计算机写的、哪些是人写的。这篇讨论值得写作者读,因为它从"辨伪"的角度暴露了写作风格的可识别性——模板化措辞、过度显式、语言过分统一,都是"非人所写"的指纹;反过来也说明专家写作的本质是懂得省略什么。

    关键词 数学写作写作风格机器生成文本隐性知识

    可以直接用的写作要点

    1. 01

      反复套用的固定短语(如"综上,证毕""因此,令……")是最容易被识破的写作指纹,写作时要警惕自己的句式模板。

    2. 02

      老练的作者用连接词把想法串起来,把显而易见的部分留作隐含;把所有步骤都摊开讲,反而暴露初学者式的笨拙。

    3. 03

      但"讲全"的风格对教学和说明性写作反而有用——写给外行时,宁可牺牲简洁也要把推理补全。

    4. 04

      文字越统一、结尾越雷同,越像流水线产品;有节奏变化和个人痕迹的表达才像人写的。

    HN 评论精选

    机器生成的证明靠模板化短语露馅;专家写作靠连接词串联、省略显而易见之处,而"像初学者一样讲全"反而适合讲解。

    如果你还没投票就先别往下看。我觉得它很好读,但会露馅——它偏爱某些暗示模板的短语,比如"we are done""whenever""therefore, [setting]"。这些证明总体上很简洁,但它往往比人类更小心地把东西讲明白;人类更喜欢用连接词把想法串起来,把显而易见的基础步骤留作隐含。因为它像初学者那样一板一眼地讲清楚(少用"so"),所以它倒是很好的讲解工具。这最有意思的地方是对教学的启示:内化的理解让教学变难——专业知识是一座冰山,浮在无意识推理的海面上。

    Dn_Ab查看英文原文

    Stop here if you haven't taken the poll. I think it is very readable but gives itself away by favoring certain phrases which suggest a template. Phrases like "we are done", "whenever", "therefore,[setting]". All the proofs are terse in general but it tends to spell things out more carefully than humans who prefer to string ideas using conjunctions and leave obvious basics as implicit. Because it spells things out like a careful someone just learning (uses "so" less, the mature person is also apart) it would be a good tool for exposition. By that token I can also guess the grad student as the one who seems most comfortable (and also for favoring "take" and for all style statements while using "exist" and "since" least). This is most interesting for what it says about teaching and how internalized understanding makes teaching hard: expertise is an iceberg floating in a sea of unconscious reasoning. My guesses: ======== grad student: b, c,a, b,a bot: c, a, b,c,c

    语言统一、结尾雷同是最明显的"机器味";一旦形成固定收尾格式就容易被识别。

    我不确定自己的答案,但我猜计算机生成的证明是 1c、2a、3b、4c、5c。这些证明的语言最为统一,尤其是它们都以"we are done"结尾。我对 4c 最没把握,因为(假设其他猜测正确)这一选项似乎不符合该程序的既有风格。

    hexagonc查看英文原文

    I'm not sure of any of my answers, but I guessed the computer generated proofs are: 1c, 2a, 3b, 4c, and 5c. These proofs seem to be the most uniform in language, especially the way they all end with "we are done". I was the least certain about 4c since this option doesn't seem in the established style of the computer (assuming my other guesses were correct).

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