超级马里奥 008

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hi,
欢迎打开第 008 期超级马里奥

最近两周并未更新,原因是繁忙的工作持续到周末还未能完成,导致没多少时间思考,整个人效率并不高,于是让自己好好休息了一番,不过每周仍在思考这周该写点什么有价值的内容。

读完今天的内容,需要 7 分钟:

  • 今天不想跑,所以才要跑
  • 注意力残留
  • 梅特卡夫定律

今天不想跑,所以才要跑

村上春树曾说过「今天不想跑,所以才要跑,这是长距离跑者的思维方式」,他在《当我谈跑步时,我谈些什么》中写道:「每日跑步对我来说好比生命线,不能说忙就抛开不管,或者停下来不跑了。忙就中断跑步的话,我一辈子都无法跑步。坚持跑步的理由不过一丝半点,中断跑步的理由却足够装满一辆大型重卡车。我们只能将那“一丝半点的理由”一个个慎之又慎地不断打磨」。

相较跑步而言,坐在椅子上安静的写二三十分钟的文章真是轻松太多了,有时仍不能坚持。可即使是我们喜欢做的事情,一旦停下来,想要再捡起来会更加困难。这几天看到一句话「经济不是汽车,说停就停说开就开。经济是飞机,停下来以后要重新起跑,重新爬高」,我们的习惯亦是如此。所以哪怕状态不好时间不够内容不够好,也需要继续走下去,不要停下来了。

不过明明已经是微行动了,为何仍没坚持下来?大概是我们没有体会这个改变带来的好处。比如对于喜欢睡懒觉的人而言,早起必然是痛苦的,即便靠意志力早起了几次,但不会坚持多久。如果只有痛苦的战斗,没有胜利的喜悦,怎么可能一直坚持?

我们可以在每次早起后奖励自己,做一些自己喜欢的事,给予这个习惯正反馈,形成正向循环。观察身边的一些工作狂,除了最初的兴趣外,后续基本都处在加班 –> 更好的绩效、更快的晋升–> 继续加班 –> 更好的绩效、更快的晋升这一循环中。这类人除了体会解决问题的快乐,还有更好的物质回报,所以他们能持续加班,并感受到快乐。

今天不想跑的话,不仅要真的去跑,还要在跑完后奖励自己

注意力残留

《深度工作》中介绍过注意力残留的概念:「当你从任务 A 转移到任务 B 时,你的所有注意力并没有即时转移,仍有部分残留在原任务(任务 A)上。如果在转移工作之前,你对任务 A 缺乏控制且关注度较低,此时残留会尤其浓厚。但即使你在转换工作之前已经完成 了任务 A,你的注意力还是会有一段分散的时间。」

我们知道在电脑中残留太多任务会占用大量内存,导致电脑卡顿,严重时甚至死机。人脑和电脑一样,当脑中残留大量琐碎事情时,会消耗大量能量,严重降低效率。要提高效率,需减少注意力残留。身为工薪族的我们,每天遇到的杂事实在是太多了,不少事情可能几分钟就能完成,但因各种原因一直拖延,导致事情越积越多,频繁的注意力残留给我们带来了焦虑。

《深度工作》介绍的方法是我们可以把这些事情记下来待有空再处理,此时先假装这些事情完成了,通过“欺骗”大脑来减少注意力残留来完成当前。但以笔者的经验来看这样做仍不够,等有空再去处理,对我们这些号称 996 的职场人士来说,啥叫有空?在处理电脑内存不足时,我们会通过定期清理内存或直接重启电脑来释放内存,其实人脑也能如此。

我们可以在每周的固定时间来集中处理一波这些杂事,以消除注意力残留。如笔者目前安排每周三、五早上花 30 ~ 60 分钟清理一波:从周一积累到周三的事情并不太多,即使一些事情周三未能处理完,周五仍可以继续处理。每周所有杂事尽量在周五处理完成,不占用周末和下周的注意力。在处理这些杂事时,更重要的工作会停下来让出这块时间。如果周三、周五处理不完这些杂事的话,我们可以再确认下这些事是否真的值得去做,是否需要提高优化级来完成,或增加时间来完成。这个在固定日期消除注意力残留的方法是继日常工作中增加休息时间后的又一个让我感是到快乐的措施。

梅特卡夫定律

梅特卡夫定律(英文:Metcalfe’s law)是一个关于网络价值和网络发展的定律,其内容是:「一个网络的价值等于该网络内的节点数的平方,而且该网络的价值与联网的用户数的平方成正比」。
超级马里奥 008 两个电话间有 1 种连接方式,五个电话有 10 种,而十二个电话有 66 种。

节点越多,用户越多,价值越大(这个思想是不是和我们之前说过的幸运表面积有些相似呢),所以互联网比局域网的价值高成百上千倍。

但这个定律也并非放之四海皆准,比如 Vitalik Buterin 在 A Note on Metcalfe’s Law, Externalities and Ecosystem Splits 就描述了个体差异对系统的影响,并列举了四种小规模网络优于大型网络的场景,在这些场景中分裂的小系统可能是一种更好的选择。

关于我的活动

更新了网站中部分内容的布局,并升级了系统,反正有些折腾。

得益于有意识的增加休息时间,思考了下关于时间管理 app 的内容,收获颇多。

近期认识到自己关于行动方面的做法太零碎了,想系统化的整理下这方面的想法,看到了《福格行为模型》,目前看下来能解决自己的一些疑惑。


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