时间过得很快，转眼间，2024 年的进度条已经走到了 50% 的位置。作为一名博主，我很惭愧 🥹，过去半年我只写了一篇新文章，算是相当低产。不过，虽然没写太多新文章，但我干了另一件值得记录的大事。
在今年 2 月份，我给博客增加了“英文”板块，并在其中发表了 4 篇英文文章，几乎每一篇都获得了不错的反响：
- "After 14 years in the industry, I still find programming difficult"：Hacker News 217 points(Top 20) 评论数 190+，reddit r/programming 773 votes(Top 1) 评论数 310+，被翻译成俄语、韩语
- "6 ways to improve the architecture of your Python project (using import-linter)"：登上 PyCoder's Weekly 周刊，被播客节目 Python Bytes 推荐，被 Real Python 官方账号推荐
- "3 important things I overlooked during code reviews"：reddit p/programming 90 votes(Top 5)，评论数 16，Lobster 21 votes 评论数 46
简单来说，在阅读量和读者反馈方面，这些英文文章成绩斐然。并且在某些维度（比如评论数量）上的数据表现，远远超我所写过的任何一篇中文文章。
不过，也许现在屏幕前的你已经皱起了眉头，想说：“行了，行了，piglei 你这个货别显摆了，现在我知道你英文很牛逼了，能写出流利的英文文章来，满意了吧！”
先别急着下结论，其实我的英文能力非常普通（大学六级考两次的水平）。因此，这些文章其实也并非由我从零开始写就，或许眼尖的你已经发现，它们都是由我写过的中文文章翻译而来。
我借助了 GPT 4 和 DeepL Write 等先进工具完成了翻译，并尽全力保证译文“信雅达”，让它们读起来就像是出自一位熟练的英文写作者之手（此处有吹牛成分）。
我使用的翻译方式没有什么门槛，任何一位中文写作者，都能用它来创作属于自己的英文文章。我将在本文教会你具体的方法。
但在进入正题前，让我们先把时钟往回拨一拨，回到今年的二月份，看看究竟是什么事情，在我心里埋下了想开始“英文写作”的种子。
开始“英文写作”的契机
二月份的某个周五，在用谷歌搜索资料时，我无意读到一篇关于 ChatGPT 的英文文章。不读不要紧，一读吓一跳，这篇文章的内容，根我在 2022 年写的一篇中文文章《ChatGPT 正在杀死编程里的乐趣》一模一样。
然后，我顺藤摸瓜点进作者的主页，发现了更多源自我的博客 piglei.com 的文章，比如《Python 工匠》系列，等等。
这些文章没有注明原始出处，作者 bo leo 也从未联系过我征求授权，明显侵犯了我身为原创作者的权益。于是，我在 Medium 平台上举报了这些文章，几个小时后，它们就被下线了（也可能是被作者主动删除，因为事情在推特上被曝光）。
这件事看似得到了圆满的解决，但我的心情却无法平静。因为在点开几篇翻译质量粗糙的“英文盗版文章”后，我在评论区发现了不少高质量的读者评论，部分观点极具启发性——若是它们出现在自己博客的正版文章的评论区，那该多好啊！
既然那么糟糕的英文版都能获得读者认可，假如翻译质量再好一点呢？再进一步，为什么要给这些偷偷洗稿的卑鄙小人可乘之机，为什么我不干脆自己动手，直接为每一篇自己的得意之作发布对应的“官方英文版”呢？
就这样，在一个月朗星稀的周五晚上，piglei 坐在笔记本电脑前，下决心开始自己的“英文写作”之路——当然，如果你非得要较真的话，他走上的并非真正意义上的“写作”之路，而是一条名为“LLM 英文翻译 + 工具润色”的捷径 😅。
用 LLM 翻译初稿
“机翻（机器翻译）”，在很长一段时间里都是“低质量翻译”的代名词。然而在 ChatGPT 3.5 等大语言模型横空出世后，“机翻”的质量跃升到了一个前所未有的高度。不论是在准确度、流畅度和专业名词翻译方面，优秀的大语言模型所生成的译文，几乎接近普通人类的翻译水准。
因此，我选择用 LLM 来完成译文的初稿。在模型方面，我用到了 OpenAI 的 GPT-4（通过 API 调用），你也可以用其他模型来替代。
为了尽量提升译文的质量，我编写了以下提示语（prompt）来帮助 GPT-4 更好地完成翻译：
You are a professional English translator. I'll send you Chinese content, please translate it into American English.
Requirements:
- Correct any grammatical errors in the original content before translating it.
- The English version should use a concise, direct and clear writing style.
- The content may use markdown format, please keep the format as it is.
Respond only with the translated content.
之后的操作流程比较简单：把中文发给大模型，它就会吐给你一份英文。一篇文章的篇幅通常很长，你需要将其拆分为多个段落，分段完成翻译。
一些注意事项：
- 在翻译每个新的段落前，记得清空当前聊天的上下文，否则会被多收很多钱（按 token 计费时）
- 不同段落的译文，对同一个专业名词的翻译需保持一致
- 如果原文是 Markdown 格式，注意让译文维持原格式
- 如果原文中的书名或引用段落的原始语言就是英文，那就不要用 LLM 的译文，找到被引用内容的原始英文表达
这样重复执行多次“复制 -> 聊天 -> 粘贴”后，一篇由 LLM 完成的初稿便落到了我们的手中。
一眼看上去，初稿的翻译质量似乎已然十分出色（前提是使用的模型能力足够强大）。但是如果细读，还是会发现文本中藏着许多小瑕疵，值得进一步优化。因此，我建议继续对初稿实施二次校对和润色。
用 DeepL Write 润色
假如你的英文水平非常过硬，那么你可以直接自己动手来完成润色。但是，对于我这种英文半吊子来说，借助工具是更合适的选择。工具方面，我挑选了知名翻译网站 DeepL 出品的写作助手：DeepL Write。
DeepL Write 用起来很简单，只要把原文粘贴到左侧文本框，选择语言为 English，右侧便马上会出现优化过的版本。
但是请注意，虽然 DeepL Write 工具会提供一些优化建议，但它们就像 LLM 的翻译一样——并非 100% 可靠。
所以，作为唯一的人类创作者，我们仍需亲自决定每一个词语、每一种句式。 也正是因为如此，在润色阶段，拥有优秀的英文语感非常重要，因为你要凭借这份语感，来判断哪种写法会给读者提供更优的阅读体验。
在培养语感方面，我认为长期阅读高质量英文文章很有帮助。
推广你的文章
万事俱备，只欠东风。有了英文文章后，下一步便是给它找到最匹配的读者群。幸运的是，在英文世界中推广自己的文章，比在中文世界要方便太多，大多数时候，你只需要轻点小手，把文章的 URL 提交到心仪的资讯站点即可。
目前，我尝试过以下几种渠道：
- Hacker News：最知名的科技类资讯站点，流量巨大
- Reddit r/programming：知名的编程相关资讯节点，流量很大
- Lobster：流行的科技资讯站点，与 HN 风格类似，流量较大，技术讨论氛围非常好
- PyCoder's Weekly：知名 Python 编程语言周刊，订阅量巨大
除了以上渠道以外，你也可尝试一些契合文章调性的其他渠道，打个比方，一篇 Go 语言的技术文章，就很适合提交到 Reddit 的 /r/golang 节点上。
⚠️ 注意：虽说积极推广自己的文章不是什么坏事，但也请不要滥用。每次投稿前，请确保内容质量达到标准，并契合对应渠道的读者群。否则会讨人嫌哦！
❤️ 我喜欢这种创作模式
如你所见，我使用的“英文写作（翻译）”方式非常非常非常简单，似乎稍微有点脑子的人就能想到。但其实，在实际上手用 GPT-4 + DeepL 完成第一篇文章前，我的心情极度忐忑。我能听到心中有个小人不停小声念叨：“机器翻译的文章，真的能让英文读者满意吗？”
待到第一篇文章发布，收获了大量的正反馈后，我才敢真正确认，这确实是一条相当可行的创作模式。
我个人非常喜欢这种模式。因为在这之前，我从未想过自己能用第二语言，写出被数万人喜爱的技术文章。 即便这算不上“一字一句”完成的那种真正的写作，但当你读到最终的英文成品时，会发现无论从语言、节奏还是腔调上，它都同自己的创作灵魂契合得天衣无缝，让你满心欢喜。
结语
我花了整整三十年，才学会如何用自己的母语写出文通字顺的文章。假如，我从现在开始学习完全用英文写作，不知还得练习多少年，才能勉强达到及格线。但如今借助 LLM 等现代化工具，我轻松实现了自己的“英文写作梦”。
记得发布完第一篇英文文章后，深圳已经进入深夜，但因为时差原因，文章在 Reddit 和 Hacker News 的热度却在一路走高。看着 vote 数和评论数不断增长，我兴奋得完全无法入睡，几乎每隔三十分钟就要抓起手机，看一遍最新的访问数据。
后来几经辗转，终于进入了梦乡。我已经忘了那晚梦见了什么，但我能想起的是，第二天早晨醒来后，我感受到了一种就像是刚刚学会写字时的喜悦。