我要不要寫技術文章

我很喜歡一句話,這也是我爲什麼一直喜歡寫文章的原因之一。

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寫技術文章真的能賺錢?

我們生在一個浮躁的時代,繁重的工作和學習任務一直壓在我們身上,加上人類本身的惰性在,這些東西加起來讓我們很難有時間停下來思考。

思考一些東西本質上的意義。

我最近在從 0 做系統架構設計,真正經歷的時候才發現寫代碼事實上是很小的一個環節,而思考整個架構能給我們帶來什麼,架構本身的合理性,拓展性,穩定性,以及產品形態(產品應該設計成什麼樣子才能解決真正的問題,而不是爲了技術做技術)。

寫文章也是,我寫了 git 的系列文章,被說是浪費時間。對於我來說明明只需要兩天就可以看完的 go 整個系列的教程,也寫了個把月,但是說實話我沒有寫出自己滿意的文章。

特別是做公衆號,我嘗試過日更,因爲工作本身就很忙,我不僅要保證文章沒有錯誤,每個都驗證過,結構要順暢,還要花時間去想這些文字是不是寫的足夠通俗,因爲看的用戶大多數是小白,搞的自己很累,但是很難很難達到想要的效果:賺錢。

微信的特點就是私有,公衆號的文章只在微信用戶中流傳,搜索引擎搜不到,換句話說,在上面寫文章就是給微信打工,再大的號,只要微信想封,即使你辛辛苦苦耕耘是數年,也說沒就沒了。

更新的頻率越快,歷史文章被遺忘的也越快,特別是技術文章,你也很難靠積累換取影響力,而且移動端閱讀代碼更是不現實。想想你什麼時候會刷公衆號,多數不是學習的時候,比如在路上,比如在上廁所。這種時候就適合看一些不需要高強度思考的東西。

那麼公衆號上寫東西能賺錢嗎?

能,但是寫技術文賺不到大錢,想賺錢只有考廣告,靠在上面賣貨,所有技術相關的頭部大號都不是純更新技術文的,要麼就是瘋狂轉載,寫思考文章,經歷,傳記,甚至有團隊在運作。

靠廣告和瘋狂轉載會很嚴重的影響個人的形象,這樣撐起來的粉絲也不長久。拿着那幾千的收入,對自己未來也沒有任何好處,不如好好沉下心來磨礪自己的技術能力和思維。

真正賺錢的都是那些追熱點,追娛樂的公號,搞黃色的公號,涉及股票財經或者教人賺錢的公號,就是這三大派系,理智派,污派,和錢派。

我和寫書的朋友聊了下,他寫的書很有名,但是到手的版權費寥寥無幾,而且還要和幾個作者分。

那麼該不該寫技術文呢?

我從剛剛開始學技術就開始寫了,一開始就是純鋪代碼,到現在稍微好一點,以前的一些文章不時還有人感謝和點贊,持續寫,常常寫,還是幫助到了很多人,只要對讀者有幫助就是有用的。

雖然公衆號有原創保護,但是其他平臺還不是想抄就抄了,脫離了公衆號,更有積累的感覺,可以在現成的平臺上寫,也可以有一個自己的博客,想轉載就轉載吧,包容一點,開放一點,被轉載也是因爲自己寫的好,還能幫助更多的人,何樂而不爲呢,只求轉載的時候能帶上出處。等影響力大了,即使別人不帶出處也能被發現是自己的文章,多好。

寫就寫吧,不要帶着那麼多功利性,沒有目的的寫,記錄記錄自己工作中遇到的坑,解決問題的過程,工作中的思考瑣事,一些小創新,小優化,小突破,甚至一個小 bug 的解決思路都可以寫。

到這裏可能有人會問,寫這些會不會很“low”?有人會看嗎。其實你多慮了,過分的擔心大可不必,有太多的作者都是靠寫寫日常的工作瑣碎,閱讀量非常大,有的甚至成爲了技術圈的大咖,這樣的例子太多了。

所以我想說,當你帶着目的性去創作的時候,往往難以成功,而不斷的通過自己的堅持,總結和分享,就會成爲這個行業的專家大牛。

寫作對我來說,最大的意義,就是強迫自己克服惰性,深入思考研究,總結提煉,提升段位。

較長時間裏,工作主要在解決具體問題。做新功能是在解決問題,改 bug 是在解決問題,幫助用戶是在解決問題,自己解決了很多問題,也幫忙別人解決了很多問題。在此期間瞭解了新的業務,拓展了技術體系邊界,但感覺自己的段位並沒有顯著提高。爲什麼?

因爲對工作內容的總結提煉不夠,無法站在更高層面“悟”,段位提升不明顯。

雖然我開發了很多具體的功能,解決了很多具體問題,但大多數問題是碎片化的,單純碎片化救火併不能有效提升自己的段位。只有持續有深度的總結提煉,將碎片化問題抽象提煉,更高層面考慮問題域的方法論和通用解決方法,高屋建瓴,纔能有效提升段位。

而要強迫自己深入思考研究,並不容易。因爲深入思考不像解決具體問題那樣有即刻的收穫感、工作緊迫性必要性。要主動,要克服自己天然的惰性。而寫作是一個非常好的強迫自己深入思考研究、提升段位方法。

不同於給自己看的工作記錄,隨便寫寫,即使像密電文也能理解。給別人分享,必須要讓不瞭解你的人感同身受,瞭解到所分享內容背景是什麼,是否找到問題的本質,如何解決,有什麼方法論做理論支持,做了哪方面取捨,還有哪些可以提高的地方。寫作過程就像自己對自己的面試,深挖下去,發現之前沒去想,沒覺得是問題的問題,甚至會發現即使想到了問題也想不清楚答案的問題。

另外一些緊急湊付事的臨時解決方法,也不好意思拿去分享。只能思考,再思考,去想所有問題的答案。聯想自己做過的其他事情,讀過的資料,繼續去搜索,去嘗試,給出至少讓自己信服的答案。如此寫完,雖然感覺很疲憊,但有感悟,自己得到了提高,很有收穫。

寫作可以消化所讀的技術文章,將被動記憶的知識,通過寫作,變成自己真正掌握的知識。

爲了提升段位,自己看了一些書,很多技術文章。不能在工作中立即用到的技術知識,也堅持做了不少積累。像系統架構,源碼分析,算法實踐,有意思的分析都看了不少、努力理解這些文章講了什麼,收藏了很多有用的鏈接。年度總結,似乎學了很多,可依然沒感到段位有顯著提高。這是爲什麼?

這是因爲之前的學習,實際是在用應試方式去理解,記錄要點。雖然一段時間內能像複習考試般清楚自己學過什麼,但沒有結合自己經歷深入的“悟”,沒有變成真正掌握的知識,日常工作用不上,慢慢就淡忘了。

解決方法依然還是靠寫作,來強迫自己深入思考。寫閱讀的收穫,自然不能把原文抄一遍,要有自己的理解感悟,要結合自己做過的事情寫點新東西出來,需要把知識體系打散了重新提煉。一旦有了深入思考,寫出自己認可的閱讀分享,自然就真正掌握了所學的內容。

寫作可以提高拆解問題,分層細化的能力。

以前迷信敏捷快速迭代,認爲不能過度設計。去解決一個問題時,纔會思考這個問題的解。遇到新問題,case by case 解決新問題。規劃不夠清晰,缺少對需求,業務流程,業務建模,數據建模,架構建模,接口建模的有效拆解,沒有從上到下,一層層將問題域拆分的足夠清楚。規模不大的問題可以輕鬆解決,一旦要處理涉及面廣,流程複雜的多業務域問題,就會因爲考慮不足經常要修改原來的設計和實現。

而寫作要讓別人容易讀,就不能像頭腦風暴那般想到哪寫到哪。要提前確定好分享的主題,按照主題整理寫作提綱,層層細化,分解章節目錄,各級要點,控制寫作範圍,避免寫的文不對題。這就很好鍛鍊了拆解問題,分層細化的能力。

寫作可以獲得反饋,走出思維盲區。

再多的自我思考,實踐驗證,依然可能存在思維盲區,有常識性錯誤而不自知。分享可以讓更多人瞭解,更多獲得反饋修改錯誤的機會,幫助自己進一步提高。

寫作可以提高自我認知,認識更真實的自己。

技術人員往往會高估自己。我的錯覺之一是總覺得存在某條提升能力的捷徑,研究各種方式方法而忽視了腳踏實地的前行。錯覺之二是做了一堆計劃就很有滿足感,好像已經成功了大半。最後計劃往往沒完成,安慰自己是太忙的原因而不是能力問題。

實際上,時間管理是技術人員最需要的能力之一。做了計劃完不成,首先是對自己認知不足,過於高估自己能力。寫自己認可的文章,會認識到自己知識的不足,思考的不足,寫作能力的不足,直面更真實的自己。認識到到寫一篇自己認可的文章,原來需要這麼多時間精力。認識到要想提升段位,必須投入更多時間精力,一步步前行,沒有捷徑可走。

如何寫技術文章

上面說了爲什麼寫,下面說下怎麼寫。

其實技術稿件沒有大家想的那麼難,不一定非得整得很高大上,這裏給你的建議是聚焦一個關鍵點或者關鍵技術,把背景,實現過程,架構設計,系列系統調優的過程寫清楚就可以,切記不要寫成產品介紹。

我們要寫的是技術稿,不是產品文檔,所以需要和讀者完整介紹一下自己項目的技術實現,以及背後的思考。這裏有人可能會問,這個項目背後的技術點很多怎麼辦,那麼提煉出 2-3 個關鍵點,或者你認爲比較有價值的點重點說即可以。千萬不要什麼都寫,最後成了好像什麼都有,什麼都沒寫清楚的狀態。

其次,文章的選題比較關鍵,如果未決定開始寫的情況下,可以稍微調研下,這個主題領域大家比較關注哪方面話題,什麼樣的話題大家感興趣,這樣寫出的內容能夠最大程度引起關注,雖然剛纔說寫作就是自己的日常分享,但是寫作是一個高成本的事情,在動筆之前,多一個考慮總不會太壞。

最後,寫作的內容和邏輯線一定要清晰,我看過很多萬字長文,雖然一眼看上去很厲害,但是真正仔細對齊,很多都是不需要的“廢話”,考慮自己的感受,也考慮讀者的閱讀體驗最重要,技術稿一般 4-5 千字最好,太少的話,很多技術細節說不清楚,太長讀者也看不進入。

技術文章的邏輯線一定要清晰,包括寫這篇稿子的背景、目前這項技術面臨的挑戰、我們是如何實現的、目前取得的效果、未來的計劃等等,一般這樣的邏輯下來,讀者看起來會舒服很多。

這裏還要提醒一句,專業的文章儘量通俗化一些,不用太專業,因爲畢竟面對的讀者百分之 80 都是小白用戶,寫的太專業,那是專利論文,畢竟我們的目的是讓更多人看懂。

參考:

  • 爲什麼要寫專欄-曉哥 https://zhuanlan.zhihu.com/p/35635056
  • 騰訊開發者公衆號-感覺寫技術文章的時候老是找不到突破口,有沒有什麼寫技術文章的方法論?鏈接匿
  • 酷殼網-爲什麼我不在微信公衆號上寫文章-陳皓 https://coolshell.cn/articles/17391.html
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