Frequently Asked Questions about My Writing Process

eugeneyan

Начните отсюда Тексты Выступления Прототипирование О себе

Часто задаваемые вопросы о моём процессе письма

[ writing ] · 13 мин чтения

Примерно раз в месяц мне задают вопросы о моём письме: «Как ты начал?» «Зачем ты пишешь?» «Для кого ты пишешь?» «Какой у тебя процесс письма?»

Я откладывал написание этого FAQ, потому что, честно говоря, кому есть дело до моего процесса письма? Но, отвечая на одни и те же вопросы снова и снова, я понял, что будет полезно собрать свои ответы в одном месте. По крайней мере, это избавит меня от необходимости повторяться. Если вы подумываете о том, чтобы писать онлайн, но не уверены, где и как начать, — этот FAQ для вас.

Как ты начал писать? Зачем ты пишешь? Для кого ты пишешь? Как ты решаешь, о чём писать? Как ты нашёл свою нишу? Как ты выбрал платформу для письма? Какой у тебя писательский пайплайн? Есть ли шаблон? Могу ли я писать о теме, которую только начал изучать? Какая частота письма правильная? Как ты преодолеваешь перфекционизм? Как ты построил себе бренд? Как ты совмещаешь (столь обильное) письмо и основную работу? Как ты проводишь границу между рабочим и личным письмом? Какие ресурсы о письме ты бы порекомендовал?

Как ты начал писать?

Много лет назад, когда я был джуниор-дата-сайентистом, я обратился к нескольким опытным людям — старшим дата-сайентистам, руководителям отделов data science, даже CTO — и спросил их: «Что делает дата-сайентиста эффективным?» Это исследовательские навыки уровня PhD, мастерство в коде, способность анализировать и готовить данные терабайтного масштаба, глубокая экспертиза в предметной области или что-то ещё?

Их ответы меня удивили. Признавая важность технических навыков, большинство выделило совершенно другой навык — коммуникацию.

Они объясняли, что их самые эффективные дата-сайентисты выделялись тем, что умели внимательно слушать, улавливать реальные и невысказанные проблемы стейкхолдеров, объяснять, чем может помочь машинное обучение, и писать чёткие требования для научных и инженерных команд. Они могли обсуждать статистику и машинное обучение ясно и просто, не прячась за жаргоном вроде «расстояние Махаланобиса» или «ограниченные машины Больцмана», а вместо этого делая упор на понятные результаты вроде «ловить больше мошенничества» или «повышать конверсию». В итоге таким умелым коммуникаторам было легче добиваться поддержки, эффективно действовать и завоёвывать доверие.

Я был настроен скептически. Мне с трудом верилось, что нетехнический навык вроде коммуникации может существенно влиять на успех в технической роли вроде data science. Но, услышав один и тот же совет от нескольких наставников, я решил проверить это сам и взял на себя обязательство целый год работать над коммуникацией. За этот год я вызывался выступать на каждом внутреннем воркшопе и внешней конференции, писал и редактировал общекорпоративные рассылки и завёл этот сайт.

С тех пор эта привычка принесла мне огромную пользу. Регулярное письмо закрепляло мои знания, оттачивало мышление, помогало заводить друзей онлайн, ускоряло карьерный рост и многое другое. Именно поэтому я продолжаю практиковать письмо онлайн.

Зачем ты пишешь?

Во-первых, я пишу, чтобы учиться. Обычно это происходит, когда я изучаю какую-то тему, но мне трудно найти ресурсы в интернете. Может, информация разбросана по статьям и техническим блогам, или, возможно, у темы нет внятной общей структуры. Погружение в литературу, проверка идей экспериментами и письмо об этом помогают мне упростить изученное до практичных, переиспользуемых паттернов. Письмо также вскрывает пробелы в моём понимании и помогает прояснить мысли. Примеры таких текстов: RecSys System Design, Feature Store Hierarchy of Needs, Patterns for LLM-based Systems, Evaluating LLM-evaluators, Lessons from Applying LLMs.

Ещё я пишу, чтобы делиться знаниями. Иногда это случается, когда я получаю один и тот же вопрос многократно, и письменный ответ где-то в одном месте делает обмен более масштабируемым. В других случаях — потому что я считаю информацию ценной и способной помочь другим. Примеры таких текстов: OMSCS FAQ, Writing Why What How, Prompting Fundamentals, How to Interview ML/AI engineers и MacBook Pro Setup.

Иногда я пишу, чтобы выразить несогласие. Это может означать оспаривание антипаттерна, когда дата-сайентисты «перебрасывают» модели через стену инженерам на продакшенизацию, или того, что технические специалисты переусложняют свою работу ради публикаций или повышений, или озвучивание моего раздражения, когда академические оценки LLM не совпадают с реальными продуктовыми результатами. Писать такие тексты было в какой-то мере катарсисом, а некоторые из них породили конструктивные дискуссии, что даёт мне надежду, что они положительно повлияли на отрасль. Примеры: Data Scientists should be More End-to-End, Start without Machine Learning, Simplicity > Complexity, LLM Evals that don’t work.

Наконец, всё моё письмо (и соцсети) служит моим сигнальным маяком. Это мой способ сказать: «Вот о чём я много думаю и над чем работаю! Если вы исследуете похожие идеи или сталкиваетесь со схожими задачами — пожалуйста, напишите мне!» Это оказалось на удивление эффективным и привело к содержательным обсуждениям и ценной дружбе с сэмпаями и коллегами-практиками в таких областях, как RecSys, системы на базе LLM и evals. Так я многому научился и завёл много друзей.

Для кого ты пишешь?

Во-первых, я пишу для себя. Письмо помогает мне закреплять изученное и прояснять мышление. И поскольку я пишу для себя, я выбираю темы, которые мне действительно интересны. Минус в том, что я не могу заставить себя писать о том, к чему не испытываю страсти, даже если кто-то предложит заплатить мне кучу денег. (Я бы смог, но текст вышел бы плохим.)

Я часто сравниваю письмо с одиночными и многопользовательскими играми. Хотя есть мультиплеерные плюсы — нетворкинг, репутация, карьерные возможности, — я призываю сосредоточиться на одиночных аспектах: набирать очки навыка в коммуникации (а также в убеждении и влиянии), эффективнее учиться и прокачивать самого себя. Так, даже если вашу работу никто не прочтёт и мультиплеерные плюсы не сработают, одиночные достижения всё равно останутся при вас.

Моя вторая аудитория — это моя команда и коллеги-практики. С ними я делюсь проверенными в индустрии методами, лучшими практиками и паттернами проектирования, чтобы мы лучше делали свою работу. Поскольку они знакомы с областью, я могу спокойно использовать технический жаргон, чтобы текст оставался лаконичным; если бы мне пришлось объяснять каждое понятие, каждый текст становился бы непомерно длинным. (Моими ориентирами в техническом письме служат Lilian Weng и Chip Huyen.) В результате читатели иногда комментируют использование жаргона (ниже). И это нормально — не все входят в целевую аудиторию.

Я начал слушать эту статью (с помощью модели синтеза речи) сразу после пробуждения. Мне показалось, что в ней очень много жаргона. Будто она написана так, чтобы автор выглядел очень умным, но без эффективной передачи информации аудитории. Это то, что я часто замечал у авторов в академических статьях, и моя единственная опубликованная исследовательская работа (не как первого автора) — не исключение. Я ни в коей мере не эксперт в области ML, так что, возможно, я просто не та аудитория. Мне любопытно, почувствовали ли то же самое другие здесь. Надеюсь, это наблюдение/мнение не слишком негативно. — Источник

Моя третья аудитория — руководство в моей организации. Например, в начале 2023 года я получал вопросы про файнтюнинг, RAG, оценки и т. д. Поэтому я потратил несколько недель на исследование и дистилляцию своих мыслей в практичные паттерны, их компромиссы и условия применения. Результатом стал текст Patterns for Building LLM-based Systems & Products. К моему удивлению, несмотря на его объём (более часа чтения), некоторые руководители его прочли. Это позволило нашей организации выйти за рамки базовых вопросов и взяться за более каверзные задачи в реальных условиях.

Существует напряжение в балансировке между потребностями технической команды и руководства. Команда ценит детали о данных, методологии, evals, ablation-исследованиях и т. д. — «как». Руководство же больше сосредоточено на общей картине и на том, что это значит для клиентов и бизнеса, — «зачем». Я думаю, что стремление писать сразу для обеих аудиторий помогает мне становиться более эффективным и практичным автором.

Наконец, я пишу для сообщества. Моя цель — помочь другим углубить понимание и закрыть пробелы в знаниях. Я многое почерпнул у других авторов в интернете, и это мой способ внести свой вклад в ответ — латая пробелы в информации и знаниях через свои тексты.

Как ты решаешь, о чём писать?

Обычно я пишу о том, что актуально для моей работы на данный момент. Например, в 2020 году я начал новую роль, связанную с рекомендательными системами, и хотел свести воедино свои знания из Lazada, Alibaba и Amazon. Затем с 2023 года, когда моя работа сместилась к экспериментам и созданию решений на LLM, моё письмо естественным образом отразило этот новый фокус.

Как ты нашёл свою нишу?

Я никогда не думал о своей нише — я просто хотел писать о том, что мне интересно, и практиковать письмо. Если что и было, то в конце 2020 года я заметил, что мои тексты про машинное обучение и data science стабильно имели более высокий open rate (ниже). Это говорило о том, что мои читатели находят эти темы ценными.

Open rate писем в 2020 году по темам

С этим инсайтом я начал в 2021 году писать разборы систем машинного обучения и рекомендательных систем, которые стали популярны в сообществе. Я рассматривал популярность как косвенную метрику полезности и поэтому продолжил писать похожие тексты, включая обзоры.

Тем не менее мне нравится исследовать и писать о других темах — таких как механизмы, письмо и карьера, — и время от времени выпускаю такие материалы.

Как ты выбрал платформу для письма?

Я начал с WordPress, потому что на тот момент это был самый простой вариант. Он позволял мне сосредоточиться на письме и не вникать в детали создания сайта или его хостинга.

Через несколько лет мне захотелось больше гибкости и кастомизации, чем мог предложить WordPress, поэтому я перешёл на Jekyll. Он был и остаётся бесплатным для хостинга на GitHub Pages. Это также дало мне возможность повозиться с фронтендом через базовый CSS и JavaScript.

Какой у тебя писательский пайплайн? Есть ли шаблон?

Моё письмо обычно начинается как план из маркированных пунктов в Obsidian. В самом верху я записываю, чем планирую поделиться, почему считаю это ценным и кто целевая аудитория. Затем я набрасываю заголовки разделов и добавляю пункты по мере изучения литературы или когда что-то приходит в голову. Черновик из маркированных пунктов помогает мне оставаться гибким — я могу переставлять, удалять или расширять пункты, не беспокоясь об общей структуре. К тому же писать маркированные пункты ощущается проще и менее пугающе, чем писать целые предложения и абзацы. Это делает процесс черновика более увлекательным. На этом этапе я оставляю введение и заключение пустыми.

Как только план достаточно детализирован, я превращаю его в связный текст. К этому моменту в плане должно быть достаточно деталей, чтобы написание предложений шло легко. Хотя LLM теперь могут это делать, мне нравится самому выстраивать предложения и структурировать течение абзацев. Закончив основную часть, я пишу введение и заключение, вкладывая дополнительные усилия во введение, которое старается зацепить читателя, не перехваливая содержание.

На финальном этапе я делаю стандартную проверку орфографии и грамматики. Наконец, я перечитываю всё в последний раз и правлю ради ясности и читабельности. Готовый markdown затем вставляется на мой Jekyll-сайт, и я добавляю изображения по мере необходимости.

У меня нет конкретного шаблона.

Могу ли я писать о теме, которую только начал изучать?

Да! Представьте экспертизу как лестницу — где бы вы на ней ни находились, всегда будут люди выше и ниже вас. Пока вы учитесь у тех, кто выше, те, кто только начинает, могут учиться у вас. Помимо помощи другим, письмо также закрепляет ваше собственное понимание темы. У моего друга Swyx есть вдохновляющее эссе об этом подходе под названием Learning in Public.

Какая частота письма правильная?

Стремитесь к частоте, которая чуть выходит за вашу зону комфорта, но при этом остаётся устойчивой.

Если вы только начинаете писать онлайн, я рекомендую делать упор на количество, а не на качество — по крайней мере, пока не выработаете привычку. Стремитесь публиковать еженедельно или, как минимум, ежемесячно. Как только регулярное письмо станет второй натурой, можно сместить фокус на улучшение качества.

Как ты преодолеваешь перфекционизм?

Помогает тайм-боксинг каждого текста, который вы пишете. Установите дедлайн, к которому опубликуете, и придерживайтесь его. Также поймите, что письмо никогда не будет идеальным — всегда есть что улучшить. Принятие этого несовершенства помогает снять давление. Наконец, публикация чего-либо не означает, что вы не сможете обновить или улучшить это позже. Главное — нажать «опубликовать».

Как ты построил себе бренд?

Я не думаю, что у меня есть бренд, а если и есть, то строился он неосознанно. Если что, он, вероятно, складывается из регулярного выпуска материалов и относительно ясного письма на стыке рекомендательных систем, продуктов на базе LLM и продакшена.

Как ты совмещаешь (столь обильное) письмо и основную работу?

Работая над крупным текстом, я каждый будний вечер трачу час-два на чтение и конспектирование исследовательских статей и технических материалов. За будни это набегает в 5–10 статей. По выходным, помимо сноуборда зимой и хайкинга летом, я могу проводить до восьми часов в день за исследованием и письмом.

Конечно, помогает невероятно понимающая жена ❤️

Как ты проводишь границу между рабочим и личным письмом?

Учитывая мою роль в бигтехе, как бы я ни хотел делиться, я намеренно избегаю писать напрямую о своей повседневной работе. (Что досадно, ведь сама работа — помогать клиентам больше читать и получать больше пользы от чтения — осмысленна, и то, что мы делаем и узнаём, может помочь многим командам прикладного машинного обучения.) Вместо этого я фокусирую своё письмо на более широких концепциях — проектирование систем, паттерны проектирования, механизмы и т. д. Когда же мне хочется обсудить детали, я опираюсь на публично доступные источники вроде статей и технических материалов. Так мой работодатель появляется в моих текстах только через уже публичные ссылки.

Какие ресурсы о письме ты бы порекомендовал?

Writing, Briefly Write Like You Talk Write Simply Why Everyone Should Write Writing Better Easy Reading Is Damn Hard Writing Mise en Place Writing Amazon Writing Style Tips Some Blogging Myths Some Tactics for Writing in Public Some Thoughts on Writing 10 years of professional blogging – what I’ve learned Lessons from content marketing myself (aka blogging) for five years Make Your Writing Work Harder For You What I learned writing a book How Jeff Bezos Turned Narrative into Amazon’s Competitive Advantage Seemingly Paradoxical Rules of Writing What I Did Not Learn About Writing In School What I Learned from Writing Online - For Fellow Non-Writers How to Write Better with The Why, What, How Framework How to Write Design Docs for Machine Learning Systems Writing Tools: 55 Essential Strategies for Every Writer

А теперь идите и пишите.

Если этот материал оказался вам полезен, пожалуйста, цитируйте его так:

Yan, Ziyou. (Mar 2025). Frequently Asked Questions about My Writing Process. eugeneyan.com. https://eugeneyan.com/writing/writing-faq/.

или

@article{yan2025writingfaq, title = {Frequently Asked Questions about My Writing Process}, author = {Yan, Ziyou}, journal = {eugeneyan.com}, year = {2025}, month = {Mar}, url = {https://eugeneyan.com/writing/writing-faq/} }

Присоединяйтесь к 11 800+ читателям, получающим обновления о машинном обучении, RecSys, LLM и инженерии.