1. 确定训练目标：明确学的写作类型，如新闻报道、故事创作、学术论文等以便为其提供针对性的训练数据。

2. 收集数据：收集大量与训练目标相关的文本数据，保障数据来源的多样性和优劣。可从网络、书、文章等渠道获取。

3. 数据预应对：对收集到的数据实行清洗、去重、分等预应对操作，以加强训练效果。

4. 构建词汇表：从预解决后的数据中提取关键词构建词汇表。这将有助于在训练期间识别和理解词汇。

5. 设计训练模型：选择适合写作任务的模型，如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）等。模型的设计应考虑输入、输出、参数设置等因素。

6. 训练：将预应对后的数据输入模型实训练。在此期间将不断调整参数，以加强写作优劣。

7. 评估与调整：通过对比生成的文本与人类写作的差距评估训练效果。如有需要，调整模型参数或增加训练数据。

8. 优化迭代：在训练期间，不断优化模型结构和参数升级的写作能力。

9. 测试与部署：在模型训练完成后，实测试以确信其稳定性和准确性。随后，将部署到实际应用场景中。

10. 持续学：为了保持的写作能力，定期更新训练数据，使其不断适应新的写作需求。