柏舟 01-03
攻读硕士期间,基本上每天花费时间12小时左右,现在想起来效率确实有点低。但是确实有一些好的实践和原则,提升了一定的效率。
做最简单的任务
我们一般会将事情按照重要/紧急两个维度划分,在此基础上,我提出一个原则:做最简单最快的任务。实际的实践如下:
- 触发条件:当前存在四个以上的任务需要完成,该任务包括任务的子任务。
- 流程1:撰写TODO List,将各个任务写出来,对任务的重要/紧急和难易程度进行排序。
- 流程2:不一定非要先做重要紧急的事情,而是先完成一部分简单的任务,每完成一项在TODO List上打个叉。
- 核心原则:降低任务总数,可以显著减低心智负担(相当于将大脑中的内存清理掉一部分),最终能提升整体的工作效率(即吞吐量)。
该原则会牺牲掉一部分重要紧急事情的优先性,但是在风险可控的情况下,能够快速干完一部分简单的工作,从而缓解焦虑,能够更加专注于重要任务,最终明显提高工作效率。而且这个原则可以迁移到任何地方,就是怎么简单就怎么来,先试一试发现问题,然后快速迭代重构。
遇到困难写下来
遇到问题或者任务很多,不要一直想,把当前的现象和现象对应的问题写下来。然后你会发现,立刻就有思路了,之后再列出相应的解决计划,每完成一个任务打个叉,最后解决了问题再打个叉。
一个总体思想是,对于个人而言,好的实践一定是简单的(不用动脑的),易于操作的,符合直觉的。而不是搞一些花里胡哨的东西占用自己的心智空间。此外,一个好的实践的检验方式是:在单位时间下,它应该提升效率,降低思考压力、焦虑和疲劳;它应该是解决问题为导向的,快速解决问题有助于维持心理健康,一旦陷入焦虑的恶性循环,会极大的降低工作效率。
一些待改进的点
我记得在大三的时候,看达里欧的《原则》,看有些人吹得神乎其神,我看了不到四分之一就放弃了:列了这么多原则,讲了这么多道理,有个屁用。老子最讨厌讲道理了。但是去年又刷到达里欧的访谈,谈到的经历和原则,我才明白,“原则”本身并不重要,重要的是你需要有意识地发现问题,并持续改进流程。这并不仅仅局限于策略亏钱了复盘;debug与期望的行为不符,寻找原因;同样也包括一些元思考,例如思考思考本身,会不会存在思考的盲区,意识不到存在问题。
此外,我印象比较深的一点是达里欧推崇营造良好的同事之间的关系,他们的工作交流应该是坦诚的、直面问题的,而不是把问题憋在心里。还有就是人的心理状态并不完全取决于钱,而是钱超过一定阈值后,主要取决于周围的同事(即你一天跟谁的时间最久)。选择什么样的团队,就是选择什么样的生活方式。(前提是有资格选)
虽然没看完,但是我深受启发,我觉得在接下来的博士期间应该尝试改进以下方向:
团队管理和系统工程:
根据我在大厂实习和学习的系统工程知识,我发现系统工程的管理方式,表面上很好,但实际上的复杂度很高。需要对很多流程进行删减,适应实际任务的要求。
好的管理应该是流程化和程序化的,理想情况是在任何团队上是可重复的(即科学的),最终的结果是降低人的心智负担、促进团队的交流,让成员理解目标是什么、别人的问题是什么、别人在干什么,同时能够正确地评价每个人的工作。而不是一些形式上的文档工作。适当的文档是必须的,但是要符合上述的目的,否则就是无效的管理。
接下来应该是制定一个合理的流程和管理方式。目前比较苦恼的是师弟师妹不一定愿意跟着干。我就想不明白了,我的成果是课题组最多的了,我平时虽然没有直接说,但是也在闲聊中表达了我现在非常缺人帮我干。但是这些人都没有一点表示,我总不能说:“师兄求求你orz,帮我干干活吧(ノ≧Д≦)ノ,点子太多了(×_×;),论文写不过来了(;一_一)。”是不是直接说缺人不行,得画一画饼?也不知道是喜欢顺利毕业型大饼,还是为国铸剑型大饼?
心理管理:
以心理管理为例,如何程序化和流程化:首先是问LLM,如何设计方法,评估工作的心理状态对工作效率的影响?比如工作结束的时候填写心理评估卡,然后量化工作完成情况。
LLM回答:
📝 推荐自评卡模板(5题以内,1分钟完成)
请根据今天/本次工作任务的真实感受,在每项后选择最符合的选项(1–5分):
| 题目 | 1(非常低/几乎没有) | 2 | 3(中等) | 4 | 5(非常高/极度) |
|---|---|---|---|---|---|
| 1. 今天我需要完成的任务数量是: | ⬜ | ⬜ | ⬜ | ⬜ | ⬜ |
| 2. 我感到焦虑或紧张的程度是: | ⬜ | ⬜ | ⬜ | ⬜ | ⬜ |
| 3. 我觉得时间足够完成任务: | ⬜ | ⬜ | ⬜ | ⬜ | ⬜ |
| 4. 任务的复杂或困难程度是: | ⬜ | ⬜ | ⬜ | ⬜ | ⬜ |
| 5. 我对完成任务的整体掌控感是: | ⬜ | ⬜ | ⬜ | ⬜ | ⬜ |
等等,然后再问如何评估工作量,最后设计统计分析程序。当然这个是初步的流程。我觉得有了LLM后,重要的是发现问题,解决问题非常容易。
使用大语言模型和Agent
目前,LLM发展的速度非常迅速,日新月异毫不夸张。很难想象Deepseek是2025年年初的东西,到了2026年底,Agent已经可以24小时不停地写代码了。等我把手上的论文收尾,寒假期间我会全面学习Agent使用,不仅仅包括写代码和提建议,而是全面的流程监控、评估和改进,不仅是人员管理,包括Agent使用本身。