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从 2021 年到现在，我大概翻过了三百多本书。

大部分书看完也就忘了。挑出这 5 本，是真的觉得有帮助。

1. Shape Up

做软件怕什么？无休止的修改，永远不够完美的功能，遥遥无期的上线日，老板还觉得不够快。

Basecamp 这本书给了一套实用性很强的方法。

2. 如何成功管理一家软件公司（Amp It Up）

中文名起得挺土，容易错过。我今年甚至特意买了英文版来看。

作者没讲什么深奥理论，全是经营公司的常识：标准要高，节奏要快，聚焦要做的事。

常识之所以是常识，是因为太难做到。

3. 经济腾飞路：李光耀回忆录

我们公司很小，我想做一家小且长久的公司。

看了一圈，新加坡是个好榜样。资源匮乏，没地没水，旁边还有强敌环伺。李光耀怎么带着这帮人活下来，还活成了发达国家？

做小公司，得学学这股求生欲和治理手段。

4. 微信背后的产品观

这本书我没事就会翻翻，它讲怎么顺着人性做东西，怎么做得自然。

时不时看看，似乎能有更好的定力。

5. 银河帝国全集

今年第一次读完银河帝国。以前觉得《三体》震撼，看完这个才知道，《三体》里的很多设定都是向它致敬。

不为了学什么，光是看这种想象力爆炸的故事，也是一种享受。干活累了，需要这种东西解压，顺便也算仰望星空了。

昨天看书看到一段话：

从拉斯蒂克斯（Rusticus）那儿……我学到了精读，不满足于大略地理解整体；就某件事有很多说法的人，也不急着去赞同。

——马可·奥勒留《沉思录》，1.7.3

非常认同。

一个角度是：我们都太注重效率了，反而忽视了深刻理解。

我的体会是：我花很多时间看书，而且速度极快。问题是：看过的书，经常没留下什么记忆。此前以为“好读书不求甚解”、“看过了就能留下点痕迹，用得着的时候能想起来”，实际上，可能只是自我安慰。

现在应该少关注些效率，多关注些“留存”——深刻留下的东西。

除了我们主动追求效率,更可怕的是被动改造：我们被短视频训练得快要没有专注能力了。

我的亲身体会是：曾经以为自己“短视频免疫”，最近把刷短视频当作工作，高强度每天刷 1-2 小时后，突然有一天，我发现自己进入了“自动驾驶模式”——有停不下来的感觉，那天刷到了快凌晨一点才睡，次日极困倦。

书籍、音乐、电影、美术、美食……这些美好的事物，要收获正反馈，有个巨高的门槛。

而短视频可以不断地给 15 秒刺激——最后我们可能被训练得只有在高潮不断的短视频里，才能感到满足。

结果就是我们的深度阅读、深度思考能力退化了。

我想减少在网上的时间，追求 offline 而不是 online，现在尝试的方法是：

• 不讲究效率地专心做一件事。比如煮咖啡就煮咖啡，不拿上 iPad 看 YouTube/听播客。

• 减少手机使用——这是一场无尽的战争。我最近学到的几个小方法。1. 平时直接手机开飞行模式。2. 把微信等占据时间最多的社交、娱乐 App 设为隐藏，需要验证才能打开——眼不见为净。3. 配合屏幕时间管理，把晚上八点到早上九点直接设为屏蔽——虽然输入密码也能用，但确实很烦，就懒得了。

慢下来很难。但值得。

很长时间里，我都很忙——工作本来就不轻松，偏偏我还有很多兴趣爱好，做减法的道理自己天天说，但却舍不得，做不到。于是我表现得很“珍惜时间”，比如会在睡前、跑步、走路、开车时听播客，在给自己煮咖啡时开个 YouTube，甚至上厕所时也经常揣本书。

前两天看到一句话：我们对效率的不懈追求，阻碍着一切深度观看的机会。

突然心念一动，有些感触。

1. 我不需要努力填满每一分钟时间。就像艺术作品一样，留白、留出空间会让作品更舒展更有韵味。

2. 珍惜时间不是在单位时间内做更多的事，而是把一件事单纯地做好。煮咖啡就认真感受咖啡香。拍照就观察眼前的好照片。专注，应该比一心二用收获更多。

试试后续让自己：

1. 单线程。同一时间只做一件事，减少并行。

2. 更专注。深度体验，才不会视而不见听而不闻。

3. 适度留白。给自己一些无所事事的时间。

我没用过决策卡，此前做判断，经常是找人请教 + 自己琢磨，做个 SWOT 表格，盯着表格看半天一天——好像也就差不多把直觉 + 理性 + 外部视角都覆盖了。在 ppchen 组织的共读里，好几位朋友都表示：他们的工作实践中，决策卡有很大帮助。我当时记下了关键词。早上在咖啡厅闲坐整理笔记看到了，做些学习记录。

想象飞行员在起飞前必须逐项核对的检查清单——飞行员当然知道怎么开飞机，但清单能确保他们在压力下、在习惯中，不会遗漏任何一个关键步骤。决策卡，就是我们大脑的飞行前检查清单。

决策卡并不是由某一个学者或机构发明的，也没有标准的实践，有些相关的思想来源比如《清单革命》、《思考，快与慢》、《决断》等，总体看来，思想是：有清单确保关键环节不被遗漏、放慢思考对抗直觉冲动、留下决策日志。我列了我学习整理的决策卡

• 背景：上下文、环境、必要的知识
• 问题/目标定义：我要做的决策是什么？问题的真正核心是什么？直接/间接目标是什么？目标如何推导到用户/商业/团队价值？是不是真问题（还是个人好恶）？/问题不解决对用户/商业/团队价值的伤害如何？
• 方案枚举：集思广益 + 他山之石，至少三个方案
• 方案评估：考虑加权评分模型（列标准、分配权重、确定评分标准、打分计算）——ICE 就是一种加权评分方法
• 风险分析：Pre-mortem（想象 6 个月后彻底失败了，请大家列出失败的原因）、SWOT 分析
• 预案：Trigge + Plan + Owner

补几句话：

• 问题/目标定义非常重要。很多时候问题根本就不是问题，很多时候大家对问题的理解完全不一致，很多时候每个人心目中都有自己的目标——如果你是管理者，可以挑一个现在正在执行的问题问问同事们：这个问题是什么？我们的目标是什么？
• 方案枚举：就拿产品方案来说，很多时候大家只是拿了下意识里的方案出来，其实，一定有更多方案，甚至什么都不做也是一种方案。重要的、复杂的决策更是如此。多一些方案，就不会一步一步把自己逼到我没得选、只能在差和更差里选的境地。
• 方案评估可以严厉一些——就像砍需求一样。以及很可能优选方案也是有调整空间的。
• 风险分析里 Pre-mortem 被称为事前验尸，相当于从不同视角覆盖风险，重大问题还是建议做。
• 预案要有触发器，要监控这个触发器——比如是个数字指标，要有 Owner 盯着，一旦触发就得带着 Plan B 来救场。

我后续可以试试。

你以为 AI 在帮你节约时间，真实情况是

在 AI 加持下的算法，让你越发沉迷于短视频、游戏、信息流里不可自拔 默认情况下，AI 用更冗长的语言，给了你更多信息，但是信息真伪、质量鉴别还需要你自己来 默认情况下，AI 帮你生成的代码会让你很快抵达 WoW 的高潮，但那些代码的可读性、可维护性可能堪忧

你以为必须紧跟时代学习各种新产品新名词，真实情况是

你最好知道自己要用 AI 干什么——绝大多数人不知道 AI 能解决自己的什么问题，对着一个对话框，提不出有价值的问题 你最好先能深度使用好一款产品，至少让它提供的价值远超你的时间和金钱投入，而不是每个东西浅尝辄止

你以为只用 AI 就能解决问题，真实情况是

世界上还有大量的领域无需 AI 没办法很好地解决问题 世界上还有大量的工具可以使用——AI 只是工具的一种，可能是最先进的，可能 AI 已经可以使用工具了，但你最好也还会使用多种工具

你以为 AI 已经回答了你的问题，真实情况是

你不知道答案的真伪 你有可能没有仔细看过 AI 提供的内容——虽然每个 Deep Research 看上去都那么专业 你大概率还没有思考、得出自己的结论、做出有效的决策 尤其是：AI 回答了你的问题，但你拿到结果了吗？

你以为有了 AI，写作、英语、编程就不重要了，真实情况是

写作能力和英语能力以及编程能力可能更重要了——你必须把这些技能内化 否则，它替你思考，你却失去了思考的能力

我们以为自己比 AI 聪明，我猜情况可能是

AI 比我们聪明。 我们不是要善用 AI，而可能是要善于向 AI 借力——配合 AI 最好假设 AI 还会进步，来到自己的行业，它需要什么？我们做好准备