要训练编写脚本语言可遵循以下步骤：

1. 数据收集：收集大量的脚本语言代码样本涵各种类型的脚本，如Python、JavaScript、Shell等。

2. 数据预解决：对收集到的脚本代码实行清洗和格式化保证数据的品质和一致性。

3. 构建词汇表：从应对后的代码中提取关键词和号构建词汇表，以便可以识别和利用这些词汇。

4. 模型选择：选择适合文本生成的模型，如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）或Transformer模型。

5. 模型训练：利用收集到的脚本代码训练选定的模型，通过调整模型参数，使其能够生成合语法规则的代码。

6. 评估与优化：评估模型的性能，检查生成的脚本代码的优劣和准确性。按照评估结果，调整模型结构和参数，实行优化。

7. 迭代训练：在模型性能达到预期目标之前，不断迭代训练，加入更多的数据样本升级模型的泛化能力。

8. 部署应用：将训练好的模型部署到实际应用场景中，如代码自动生成、代码补全等。

通过以上步骤，可有效地训练编写脚本语言，为开发者提供便捷的编程辅助。