私が積極的に考えてきたことは、 「どうやって誰かに書き方を教えるのですか?」 私はコーディング方法を学ぶために AI を使用することに賛成していますが、AI がライティングのインストラクターである場合、AI はあなたのライティングが本当に下手な場合にのみ役に立ちます。 順不同でいくつかの考え: 1) 直接メンターシップは、複数年持続できれば非常に効果的です。私の下で長い間働いていたライターの中には、彼らの文章の上手さに驚かされる人もいますが、私たちのやり取りは、記事を改善する方法について私がフィードバックを与えることだけです。思ったよりずっとうまくいきました。最終的には、標準以下の文章を(たとえ微妙であっても)認識する第二の天性を身につけ、それは驚くべきことです。 ただし、これはスケーラブルなモデルではありません。 2) よく書くには初期のボリュームが必要です。書くことは走るようなものです。初心者の場合、「一生懸命働く」と「賢く働く」などというものはありません。太りすぎでランニングを始めると、関係なく結果が出ます。「賢く働く」ことは、遺伝的限界に近づいているときだけ重要です(ほとんどの人はそうではありません)。 あなたがビジネスオーナーであれば、スタンドアップを書面によるスタンドアップに置き換え、更新内容が明確でない場合に文章についてフィードバックを与えることで、従業員のライティングスキルを自動的に向上させることができます。良い点は、人々は自分が取り組んだことの専門家なので、それを表現する練習をするだけでよいということです。 初期の作家にとって、ボリュームだけが本当に重要です。 3) ほとんどの人は語彙の訓練が不十分です。この例えを考えてみましょう。 数学を「使った」ことがなくても、数学を学ぶべきです。再帰やDSAを「使用」したことがなくても、それらを学ぶ必要があります。彼らは、基本的にエンジニアとしてのあなたの仕事である、大きな問題を小さな問題に分解する方法についてあなたを訓練します。 ライターにとって、あなたの仕事は、大きなアイデアを小さなアイデアに分解することでもあります。言葉はアイデアの不可分な単位なので、言葉をよく理解する必要があります。の違いを明確に説明できれば、 - 「ほのめかし」と「暗示」 - 「一般化」と「抽象化」 - 「先見の明」と「予測」 - 「補間」と「帰納法」 そうすれば、アイデアを正確に表現できるように自動的に自分自身を訓練することになります - それが書くことの要点です。