Tiếp theoHướng dẫn tiếp theo
Nhà văn doanh nghiệp AI
Công ty
HƯỚNG DẪN ứng dụng
AI dành cho người viết kỹ thuật
AI dành cho người viết kỹ thuật có nghĩa là sử dụng mô hình ngôn ngữ để soạn thảo tài liệu từ thông số kỹ thuật và mã, giữ phong cách nhất quán và hỗ trợ quy trình làm việc dưới dạng mã, trong khi người viết chịu trách nhiệm về tính chính xác và cấu trúc.
Trên trang nàyđọc 4 phút
Tổng quan
Điều này quan trọng vì tài liệu thường bị tụt hậu so với các sản phẩm chuyển động nhanh. AI có thể tăng tốc độ soạn thảo và cập nhật, nhưng nó cũng có thể phát minh ra các tham số hoặc hành vi nghe có vẻ thuyết phục.
Lặn sâu
Viết kỹ thuật đã được tự động hóa một phần trong một thời gian dài. Tài liệu tham khảo được tạo thường xuyên từ nhận xét mã hoặc thông số kỹ thuật API bằng các công cụ như Swagger UI, Redoc và Sphinx autodoc. Những gì AI tổng hợp bổ sung là văn xuôi: giải thích khái niệm, hướng dẫn, ví dụ, ghi chú phát hành và bản thảo đầu tiên được viết từ tài liệu yêu cầu sản phẩm hoặc ghi chú kỹ thuật. Nhiều nhóm làm việc theo mô hình tài liệu dưới dạng mã. Tài liệu tồn tại dưới dạng Markdown hoặc reStructuredText trong Git, các thay đổi được thực hiện thông qua các yêu cầu kéo và tích hợp liên tục sẽ xây dựng trang web bằng trình tạo trang tĩnh như Docusaurus, MkDocs hoặc Sphinx. Thiết lập này rất phù hợp với AI. Bản nháp xuất hiện dưới dạng các thay đổi có thể xem lại, các bước kiểm tra tự động chạy trên mọi cam kết và các bản cập nhật tài liệu có thể được liên kết với các thay đổi mã gây ra chúng. Để có sự nhất quán về phong cách, các công cụ xác định và AI bổ sung cho nhau. Một kẻ nói dối như Vale thực thi các quy tắc từ một hướng dẫn về văn phong, ví dụ như hướng dẫn về văn phong trong tài liệu dành cho nhà phát triển của Google hoặc Hướng dẫn về phong cách viết của Microsoft và luôn đưa ra kết quả tương tự. AI có khả năng đề xuất cụm từ rõ ràng hơn nhưng khó dự đoán hơn. Rủi ro chính là sự thiếu tự tin. Một mô hình có thể phát minh ra điểm cuối, giá trị mặc định hoặc cờ dòng lệnh trông có vẻ hợp lý. Nó cũng có thể mô tả cách một sản phẩm hoạt động trong dữ liệu đào tạo của nó thay vì cách nó hoạt động hiện tại. Mọi mẫu mã và tham số được tạo đều cần được kiểm tra trên hệ thống thực. Một quan niệm sai lầm phổ biến là AI khiến người viết kỹ thuật trở nên không cần thiết. Phần khó khăn của công việc là biết điều gì là đúng, quyết định xem người dùng cần gì và sắp xếp thông tin để họ có thể tìm thấy nó. Các khung như Diátaxis, phân tách các hướng dẫn, hướng dẫn cách thực hiện, tài liệu tham khảo và giải thích, phản ánh công việc mang tính cấu trúc đó. Các vai trò đang chuyển sang cấu trúc thông tin, xác minh, chiến lược nội dung và viết cho người đọc AI. Ví dụ: đề xuất llms.txt từ năm 2024 đề xuất một tệp trỏ các mô hình ngôn ngữ tới tài liệu chính của trang web.
Tác động chiến lược
Xây dựng lựa chọn
Thiết kế cấp ứng dụng xác định liệu AI có cải thiện kết quả thực tế hay không.
Nhóm và quy trình làm việc
Tích hợp quy trình làm việc tốt sẽ giúp tăng năng suất mà người dùng có thể tin tưởng.
Rủi ro và an toàn
Các trường hợp sử dụng có phạm vi phù hợp giúp giảm bớt sự mệt mỏi khi thay đổi và rủi ro triển khai.
Tương lai của AI dành cho người viết kỹ thuật
Tài liệu có thể sẽ được tạo và cập nhật liên tục hơn, cùng với những thay đổi về mã, với khả năng soạn thảo của AI và sự phê duyệt của con người. Nhiều độc giả hơn sẽ tiếp cận tài liệu thông qua trợ lý AI thay vì duyệt, điều này làm tăng giá trị của nội dung chính xác, có cấu trúc tốt và hoạt động khi đọc theo từng phần. Các quy ước như llms.txt vẫn chỉ là đề xuất và việc áp dụng chúng là không chắc chắn. Nhu cầu soạn thảo thuần túy có thể giảm, trong khi nhu cầu về những người có thể kiểm tra độ chính xác kỹ thuật, kiến trúc thông tin thiết kế và chất lượng tài liệu của riêng mình có thể ổn định hoặc tăng lên. Thị trường việc làm sẽ phân chia như thế nào vẫn chưa rõ ràng.
Triển khai trong thế giới thực
Một người viết cung cấp cho AI thông số kỹ thuật OpenAPI và mẫu trang của nhóm, đồng thời yêu cầu cung cấp cái nhìn tổng quan về khái niệm cũng như hướng dẫn bắt đầu. Sau đó, họ chạy mọi mẫu mã trên môi trường thử nghiệm.
Kho lưu trữ tài liệu chạy trình nói dối văn xuôi Vale trong quá trình tích hợp liên tục để gắn cờ các thuật ngữ bị cấm và giọng nói thụ động. Trợ lý AI gợi ý viết lại các câu được gắn cờ và người viết chấp nhận hoặc từ chối từng câu.
Khi yêu cầu kéo của kỹ sư đổi tên cờ cấu hình, bước AI sẽ soạn thảo thay đổi tài liệu phù hợp. Người viết xem xét nó trước khi sáp nhập.
Người viết sẽ cấu trúc lại một trang xử lý sự cố dài thành các phần độc lập với các tiêu đề mô tả. Điều đó giúp người đọc và trợ lý AI lấy các đoạn văn từ tài liệu.
Rủi ro & lan can
Tự động hóa một quy trình bị hỏng có thể khuếch đại các vấn đề hiện có.
Các nhóm có thể tự động hóa quá mức và loại bỏ sự phán xét cần thiết của con người.
Chất lượng có thể thay đổi nếu kết quả đầu ra không được đánh giá liên tục.
Lộ trình thực hiện
Lập sơ đồ quy trình làm việc hiện tại và xác định bước có mức độ ma sát cao nhất.
Xác định các điểm kiểm tra của con người trước khi tự động hóa hoàn toàn.
Đào tạo người dùng về lời nhắc, đường dẫn leo thang và tiêu chuẩn chất lượng.
Theo dõi kết quả ở cấp độ nhiệm vụ để xác nhận giá trị bền vững.
Tiếp tục khám phá
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the AI for Technical Writers quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Câu hỏi thường gặp
AI dành cho người viết kỹ thuật là gì?
AI dành cho người viết kỹ thuật có nghĩa là sử dụng mô hình ngôn ngữ để soạn thảo tài liệu từ thông số kỹ thuật và mã, giữ phong cách nhất quán và hỗ trợ quy trình làm việc dưới dạng mã, trong khi người viết chịu trách nhiệm về tính chính xác và cấu trúc. Điều này quan trọng vì tài liệu thường bị tụt hậu so với các sản phẩm chuyển động nhanh. AI có thể tăng tốc độ soạn thảo và cập nhật, nhưng nó cũng có thể phát minh ra các tham số hoặc hành vi nghe có vẻ thuyết phục.
Kẻ nói dối Vale làm gì trong quy trình làm việc dưới dạng mã?
Vale là một kẻ nói dối bằng văn xuôi thực thi các quy tắc về phong cách một cách xác định. Các đề xuất của AI để diễn đạt rõ ràng hơn khó có thể dự đoán được hơn.
Điều gì mô tả tốt nhất tài liệu dưới dạng mã?
Trong tài liệu dưới dạng mã, tài liệu tồn tại trong Git dưới dạng Markdown hoặc tương tự, thực hiện các yêu cầu kéo và được CI xây dựng bằng trình tạo trang tĩnh.
Khung Diátaxis phân biệt bốn loại nội dung nào?
Diátaxis tách tài liệu thành các hướng dẫn, hướng dẫn cách thực hiện, tài liệu tham khảo và giải thích, mỗi tài liệu phục vụ một nhu cầu khác nhau của người dùng.
Tại sao nên chạy các mẫu mã do AI tạo dưới dạng thử nghiệm?
Sự thiếu tự tin không chính xác là rủi ro chính. Các mẫu có thể thực thi làm cho tham số được phát minh không thành công trong quá trình xây dựng.
Đề xuất llms.txt là gì?
Được đề xuất vào năm 2024, llms.txt là quy ước hướng dẫn các mô hình ngôn ngữ cho các tài liệu quan trọng. Việc áp dụng nó vẫn chưa chắc chắn.
Tiếp tục học hỏi
Hướng dẫn liên quan
Đã chọn thêm hướng dẫn cho chủ đề này