#持续改进

Y11
2周前
我们需要一套清晰的流程来校准方向、解决问题、实现成长。 这五个关键步骤,是无数人用经验验证过的进化路径,掌握它们,你就能把模糊的愿望转化为清晰的成果。 第一步:锚定方向——明确目标,拒绝“贪多嚼不烂” 目标是人生的罗盘。 但很多人在起点就迷失了:想升职又想创业,想减肥又想环游世界——试图抓住所有机会,最终却两手空空。真正的高手懂得取舍:你不可能同时摘到所有苹果,必须选择最成熟的那一枝。 - 分清“目标”与“欲望”:目标是你真正需要的结果(比如“30岁前成为部门主管”),而欲望是即时的诱惑(比如“今晚不想加班去聚餐”)。前者是灯塔,后者是迷雾,别让迷雾遮蔽方向。 - 别怕“不可能”:别用“我做不到”限制自己。人类的潜力远超想象,你对目标的信念会直接影响能力的发挥。就像登山者,当他相信山顶就在前方,脚步自然会更坚定。 - 保持灵活,但守住底线:计划要留有余地,比如市场变化时调整策略;但核心目标不能轻易动摇。真正的灵活,是在不偏离主线的前提下,优化实现路径。 第二步:直面问题——把“痛点”变成“起跳点” 人生没有一帆风顺,问题是常态。有人遇到问题就逃避:工作出错了就找借口,关系矛盾了就冷战。但成功的人知道:问题不是诅咒,而是成长的信号。 - 别让“不好意思”害了你:不敢暴露问题的人,永远不知道自己的短板在哪里。就像医生需要先确诊才能开药方,你必须先承认“我这里有问题”,才能找到解决的方法。 - 区分“问题”与“原因”:“我完不成任务”是问题,“拖延症严重”是原因,“团队协作效率低”是另一个原因。别停留在症状上,要深挖根源——是能力不足?资源不够?还是流程出了错? - 小问题也要警惕:别忽视“小毛病”。就像汽车的胎压不足,初期可能只是油耗增加,但放任不管,最终会导致爆胎。把小问题解决在萌芽状态,才能避免积累成大麻烦。 第三步:诊断根源——用理性穿透表象,找到“病灶” 找到问题后,最关键的是诊断。很多人凭感觉下结论:“我就是运气不好”“他故意针对我”。但理性的诊断需要冷静和证据: - 别被情绪带偏:愤怒、自责、焦虑都会扭曲判断。遇到问题时,先深呼吸10秒,告诉自己“现在我要解决问题,不是发泄情绪”。情绪是工具,不是主人。 - 像“侦探”一样分析:把问题拆解成细节,问自己:“具体哪里出了错?”“这个错误重复过吗?”“是我能力不够,还是方法不对?”比如,销售业绩下滑,是客户减少了?还是话术有问题?还是市场环境变了? - 向他人学习:当局者迷,旁观者清。找信任的人聊聊,他们可能会从你没注意到的角度给出启发。真正的高手,懂得把别人的经验变成自己的认知。 第四步:规划方案——让“想法”落地为“路线图” 诊断清楚后,就需要规划。很多人要么跳过这一步,要么规划得太模糊:“我要努力”“我要加油”。好的规划像导航,能帮你避开弯路: - 把目标变成“可执行的任务”:比如“提升业绩”太笼统,改为“未来两周内,每天打5个新客户电话,每周总结1个客户反馈”。具体到时间、地点、行动,才不会让计划变成空谈。 - 预想“可能的坑”:提前问自己:“执行中可能遇到什么阻碍?”“需要什么资源(时间、钱、人)?”比如招聘新员工,要考虑去哪里找、怎么面试、如何培训。提前想到,才能少走弯路。 - 写下来,让所有人看见:把方案写在纸上,甚至告诉同事或家人。公开的承诺会增加执行力,就像运动员赛前宣布目标,会更有动力完成挑战。 第五步:执行到底——用“自律”把规划变成成果 “想得再好,不如做得扎实。”很多人失败在这一步:计划列得漂亮,却总找借口拖延。真正的执行力,是把“该做的事”变成“习惯”: - 用“清单”管理节奏:每天清晨花10分钟列任务清单,按优先级排序。完成一项划掉一项,这种“掌控感”会让你更有动力。记住:重要的事,永远值得优先做。 - 接受“不完美”,但追求“进步”:别追求“一次就完美”,先完成再优化。比如写报告,先完成初稿,再修改细节——总比永远停留在“空想”阶段强。 - 别一个人硬扛:找到“靠谱的伙伴”。就像球队需要队友配合,你也可以找能督促你、帮你解决难题的人。成功不是孤军奋战,而是懂得借力。 最后的关键:接纳弱点,持续进化 没有人能做到所有事。真正的高手,懂得用谦逊弥补不足: - 找到你的“最大短板”:是害怕犯错不敢尝试?还是拖延症?或是不擅长沟通?把它写下来,然后针对性突破。比如“害怕犯错”,就从“允许自己试错”开始,每一次错误都是学习的机会。 - 开放心态,拥抱反馈:别人指出你的问题时,别急着反驳。你可以说:“谢谢你的建议,我再想想”。真正的智慧,是从他人的反馈中看到自己看不到的地方。 - 循环迭代,永远向上:完成这五步后,别停在原地。设定更高的目标,重复这个流程。就像升级软件,每一次迭代,都会让你更强大。 人生的进化,本质是用理性对抗混乱,用行动代替空想。从明确目标到执行落地,这五个步骤不是割裂的,而是环环相扣的循环。 你不需要天生完美,只需要持续改进。当你把这五个动作刻进习惯,你会发现,曾经遥不可及的愿望,正在一步步变成现实。
宝玉
1个月前
YC 编写的 《Vibe Coding 指南》 与 AI 结对编程,就像是拥有了一位虽然才华横溢、但偶尔会“走神”的实习生。它能在一小时内帮你完成过去需要一周才能搞定的工作,但有时也会在你项目的核心代码里悄悄埋下一个“惊喜”。 那么,如何才能驾驭好这位强大的编程伙伴呢?我们采访了多位利用 AI 编码的创始人,总结出了这套实用的“AI 协作编程指南”。 规划流程 好的开始是成功的一半。别指望“凭感觉编程” (Vibe Coding) 能带你走向成功。与 AI 高效协作的第一步,是制定一个清晰的路线图。 • 制定周详计划: 首先,和你的 AI 助手一起,在 Markdown 文件里写一份详尽的实施计划。 • 评审与精简: 审视这份计划,删掉不必要的部分。如果某个功能过于复杂,果断地将其标记为“暂不开发”。 • 控制项目范围: 单独开辟一个“未来想法”区域,把暂时不做的好点子都放进去,这能帮助你保持专注。 • 小步快跑,增量实现: 按部就班,一部分一部分地去实现,不要试图一口气吃成个胖子。 • 追踪进度: 每当一个部分成功实现后,让 AI 将其标记为“已完成”。 • 频繁提交: 在进入下一个环节之前,确保每个能正常工作的部分都已提交到 Git。 版本控制策略 当你的 AI 伙伴开始“自由发挥”时,版本控制系统就是你最可靠的后悔药。 • 将 Git 奉为圭臬: 不要完全依赖 AI 工具自带的撤销功能,Git 才是你的生命线。 • 从干净的起点开始: 每开发一个新功能,都确保你的 Git 工作区是干净的。 • 果断重置: 如果 AI 开始“天马行空”,让代码变得一团糟,别犹豫,立即使用 git reset --hard HEAD 命令回到上一个正常的状态。 • 避免问题滚雪球: 一次又一次失败的尝试,只会在错误的代码上堆砌更多错误的代码。 • 清爽地实现: 当你最终找到解决方案后,先重置代码库,然后在一个干净的版本上重新、清爽地实现它。 测试框架 和 AI 协作时,测试不仅是保证质量的手段,更是防止它“好心办坏事”的护栏。 • 优先进行高层级测试: 相比单元测试,优先编写端到端的集成测试。 • 模拟用户行为: 通过模拟真实用户在网站或应用中的点击操作来测试功能。 • 捕获“回归”问题: 大语言模型 (LLM) 常常会在修改代码时,无意中破坏一些不相关的功能。测试能帮你及时发现这些问题。 • 先测试,再前进: 在开始下一个新功能之前,确保所有现有的测试都能通过。 • 用测试作为护栏: 一些创始人建议,可以先编写测试用例,这能为 AI 的工作提供清晰的边界和目标。 高效修复 Bug 当 Bug 出现时,别单打独斗,让 AI 帮你分析。 • 善用错误信息: 很多时候,你只需要把完整的错误信息直接复制粘贴给 AI,它就能给出解决方案。 • 先分析,再动手: 在急于写代码修复之前,先让 AI 分析并列出几种可能导致 Bug 的原因。 • 失败后就重置: 每次修复尝试失败后,都回到干净的代码状态再进行下一次尝试。 • 添加日志: 在关键位置添加日志记录,能帮你和 AI 更好地理解代码的实际运行情况。 • 切换模型: 如果一个 AI 模型卡住了,不妨换个别的模型试试,也许会有意想不到的效果。 • 清爽地修复: 和开发新功能一样,一旦找到 Bug 的根源,就重置代码,然后干净利落地实现修复方案。 AI 工具优化 工欲善其事,必先利其器。充分配置你的 AI 工具,能让协作效率更上一层楼。 • 创建指令文件: 在项目里创建专门的指令文件(比如 cursor.rules, windsurf.rules, ),把详细的指令和规范写在里面。 • 本地文档: 把需要用到的 API 文档下载到项目文件夹里,这能让 AI 的回答更加准确。 • 多工具协作: 有些创始人甚至会在同一个项目上同时运行 Cursor 和 Windsurf 这样的不同工具。 • 各取所长: 通常,Cursor 在处理前端任务时速度更快,而 Windsurf 更擅长处理耗时较长的复杂任务。 • 货比三家: 让不同的工具生成多种解决方案,然后挑选出最好的那一个。 复杂功能开发 面对复杂的大型功能,关键在于“化整为零”。 • 创建独立原型: 先在一个全新的、干净的代码库里,把复杂功能的核心部分构建成一个独立的原型。 • 提供参考范例: 指向一个已经能正常工作的代码示例,让 AI 学习和模仿。 • 明确边界: 保持外部 API 的一致性,允许 AI 在内部自由修改和重构。 • 模块化架构: 基于服务的模块化架构,由于其边界清晰,比庞大的单体仓库 (monorepo) 更适合与 AI 协作。 技术栈的选择 你的技术选择,会直接影响 AI 的发挥。 • 成熟框架表现更佳: 像 Ruby on Rails 这样拥有 20 年发展历史和大量惯例的框架,AI 对其理解更深。 • 训练数据是关键: 像 Rust、Elixir 这样的新兴语言,由于可供 AI 学习的公开代码较少,AI 的表现可能会稍逊一筹。 • 模块化是王道: 把代码拆分成更小的文件,不仅方便人类阅读,也更容易让 AI 理解和处理。 • 避免“万行神文件”: 不要让单个文件膨胀到数千行,这会成为你和 AI 的噩梦。 编码之外的妙用 AI 的能力远不止写代码。 • DevOps 自动化: 让 AI 帮你配置服务器、DNS 和托管服务。 • 设计辅助: 用 AI 生成网站图标 (favicon) 和其他设计元素。 • 内容创作: 帮你起草产品文档和市场营销文案。 • 你的私人教师: 让 AI 逐行解释它生成的代码,帮助你学习和理解。 • 利用截图: 遇到界面 Bug 或想借鉴某个设计时,直接把截图发给 AI。 • 语音输入: 借助像 Aqua 这样的工具,你可以用每分钟 140 个单词的速度通过语音输入指令,比打字快得多。 持续改进 与 AI 的合作是一个不断磨合、共同进步的过程。 • 定期重构: 当你建立起完善的测试体系后,就可以大胆地、频繁地进行代码重构。 • 发现改进机会: 主动询问 AI,让它帮你找出代码中可以重构优化的部分。 • 紧跟潮流: 每个新模型发布后都去试试,了解最新的技术进展。 • 认识模型特长: 不同的模型有不同的“性格”和擅长的领域,学会在合适的任务中选择合适的模型。
Y11
11个月前
发现了一段启发性的箴言:“First do it, then do it right, then do it better.” 这句话意在提醒我们成功旅程中的关键:先行动,再完善,最后优化。 勇敢起步 第一步往往是最难的,但正是这一步奠定了成功的基础。许多人会被失败的恐惧或追求完美的欲望所困扰,但正如2013年我首次分享的那句格言一样,只要迈出第一步,就会发现道路逐渐清晰。无论是缓慢起步、从小事开始,还是默默无闻地前行,重要的是,迈出那一步。 行动的力量 心理学研究表明,起步的力量不可小觑。人们往往高估了起步的难度,却低估了坚持的能力。研究表明,循序渐进的“微启动”比最初的激情或早期的进展更能预测最终的成功。这就是“新起点效应”,一个小的开始便足以激励我们,增强内在动力。因此,与其追求完美,不如关注行动,调整与进步自然会随之而来。 第一步,行动:拥抱MVP思维 行动意味着推出一个最简单的“最小可行产品”(MVP)。MVP是一个简化的产品或想法,它允许你快速测试、收集反馈并持续迭代。只要有了基础原型,便能将关注点放在进展而非完美之上,理解发布原型的价值远胜于等待最佳时机。 拓展舒适区 迈出舒适区也许会带来失败的恐惧,然而直面这种不适却能培养信心与技能。研究表明,这种尝试能提高我们对学习的接受度。恐惧常常是大脑推动我们成长的信号,不要让它成为阻碍你的障碍。 然后,做好:细化与修正 做好意味着修复不正确的部分。当你完成了初步的MVP并将其发布后,接下来的阶段是根据反馈进行改进和调整。在这一过程中,你会逐步完善想法,更好地满足受众需求,并与自己的愿景保持一致。 培养好奇心与韧性 以好奇心与韧性来应对新挑战,使得迈出舒适区变得更加可持续且有趣。将失败视为学习的机会,避免自我批评,以韧性迎接挑战,不断提升自己。 最后,做得更好:追求持续改进 在实现了基本的正确性之后,旅程并未结束。持续改进,向理想终点靠近,才是最终目标。通过不断的迭代,你可以确保产品、想法或项目始终保持相关性、创新性与成功。 设立新的目标 在不断提升中,设立清晰的终点或更新目标。优秀的运动员通过“微小增益的聚合”获得竞争优势。识别潜在的改进领域,设立可衡量的目标,从提高效率到增强用户体验,皆为提升之道。 突破进步的最大障碍 “进步的最大障碍不是资源匮乏或才智不足,而是对失败的恐惧。”意识到失败的恐惧才是真正的绊脚石,你便能直面它。勇敢地迈出第一步,将让未来的路途愈发顺畅。 关键启示 不必追求完美的执行,拥抱行动的力量,投入一个MVP,软启动一个计划,或设定一个里程碑。进展带来动力。只要迈出第一步,就打开了通往成长与创新的大门,其余的成果自然会水到渠成。