让工作更高效的五个小习惯

2024-08-26 05:58
文章标签 工作 高效 习惯 五个

本文主要是介绍让工作更高效的五个小习惯,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

你可以让 35 小时的工作等同于 80 小时的工作效率么?作为一名程序猿的资深创业者 Jess Martin 的答案是可以。他过去为了提高效率,曾试过没日没夜的工作,但是现在他找到了更好的方法。也许你不能相信,人们并不是生来就有 get-it-done 的基因。提高效率需要你去尝试,修正错误并反复练习。甚至是允许自己在一段时间内倦怠。

Jess 说当他依赖天赋去度过宝贵的大学时光时,他走的非常艰辛。他其实是一个“能力受害者”。因为升学对他来说一直很容易,他并没有经历修炼和提升的程序。不可避免地,当 Jess 的天赋只能带他走到这么远时,他第一次发现上学对他来说有点难。

更加有趣的是,直到 Jess 触及到他天赋壁垒的时候,他才开始真正做成事情。下面他跟我们分享了这一过程中他所学到的最有价值的课程。

限定工作时间:你不能保证每个小时都高效

在他研究生毕业后的第一份创业工作里,Jess 在他的盘子里放了太多东西。从全责开发到项目管理,他把每周 80+ 小时投入工作。这显然不可持续,然后理所应当的,他崩盘了。

从那时候 Jess 开始限定工作时间。相比于之前让工作充斥于他生活的每分每秒,甚至占据了他吃饭和睡觉的时间,他强制自己每周工作只工作 35 小时。

帕金森定律表明,有时投入更多的时间只会使工作变得更为繁琐。所以 Jess 严格执行他的 35 小时工作制。“这是学习流程作业的开始,也让我理解了效率和效用的真正含义”,他补充到,“突然间我就可以用 35 小时完成四项工作了”。

保持平和心态

对 Jess 而言,让自己变得更高效的过程经历了一个艰难的学习曲线。在没能高效利用时间的时候,Jess 学会了宽容自己。如他所言,你不能保证所有时间的效率都一样,它们之间差远了。

这样的例子有很多:他可以只用一个小时规划接下来 100 天的工作,紧接着却花费很多时间去回复一堆邮件;对于后者,他在学着接受这样的状况。

“当我意识到我本可以在一个小时内更高效,但我没有做到,我就会产生负罪感”,他解释到。但是很快,他发现这并没有给自己带来任何好处。

“负罪感并不能成为驱动力。如果你在刚刚的一段时间内状态很糟,那么自责并不能给你任何帮助,它只会让这个错误延续下去”。对此 Jess 的策略是过去的就让他过去,向前看,关注下一小时。

摆脱负罪感并向前看有时很难,但当他终止这样的低效率输出后,他的负罪感往往可以得到缓解。即使暂时没有达成目标,他也不会要求自己非完成不可。为此,他发明了留出空档时间这样的创造性方法。

留出空档时间

Jess 相信,要想真正实现高效,就不要把每天安排的太满。他将事件之间的空余时间称为空档,这给了他一段自主的时间去切换到下一个事件。日历工具常常诱导人们把事情排的一个接一个,然后很快就几乎没有喘息的时间了。一个没有空档的日程表简直是你搭乘倦怠列车的车票。

Jess 喜欢用满负荷的高速公路做类比。一个满负荷的高速公路其实和一个满员的停车场没什么差别,你无法满足任何额外的需求。哪怕你只是犯了一个小错误,结果都会是一场车祸。

每个人对空档时间的利用都不尽相同,对 Jess 来说,这是帮他找到工作和生活间平衡点的好办法。

找到你的平衡点

Jess 说,完美的一天需要精神和肉体的多重激励。为了从精神上激励自己更好的完成任务,他试图在工作和生活间寻找一个平衡。

在驱动项目的日子里,每当他埋头代码几小时后,他就会找个时间去和朋友小聚。“这样我可以和别人交流”,给繁重的技术日程加入社交的元素,让他觉得自己依然鲜活,并且很容易保持效率。

有时,运动是他克服繁重工作的另一个方法。“像我现在就穿着运动服,这个上午效率非常低,所以稍后我打算去跑一会步,我希望这可以提升接下来的效率。”体力运动对 Jess 来说有两个目的:一方面可以先回退一步,然后站在未来视角重新评估现在的进度,另一方面内啡肽的释放也可以让他为项目注入更多能量。

构想美好前景

构想最终结果是开始一个项目的非常高效的方式。当 Jess 打算花时间构思新项目时,他通常会从结果入手。

“我试着先去设定最终结果,然后从结果去逆推我该如何达成这个目标”。Jess 还喜欢在构想结果时提高标准,他认为这样可以降低无法完成任务的风险。

举个例子,如果他正在写一篇博客,他会在给定的时间内设置一个更早的截止。因为当他真正需要的是做文章大纲的时候,他可能会花费太多的额外时间进行网上搜索或者起草一个吸引人的介绍。

这篇关于让工作更高效的五个小习惯的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1107736

相关文章

在C#中获取端口号与系统信息的高效实践

《在C#中获取端口号与系统信息的高效实践》在现代软件开发中,尤其是系统管理、运维、监控和性能优化等场景中,了解计算机硬件和网络的状态至关重要,C#作为一种广泛应用的编程语言,提供了丰富的API来帮助开... 目录引言1. 获取端口号信息1.1 获取活动的 TCP 和 UDP 连接说明:应用场景:2. 获取硬

Python实现高效地读写大型文件

《Python实现高效地读写大型文件》Python如何读写的是大型文件,有没有什么方法来提高效率呢,这篇文章就来和大家聊聊如何在Python中高效地读写大型文件,需要的可以了解下... 目录一、逐行读取大型文件二、分块读取大型文件三、使用 mmap 模块进行内存映射文件操作(适用于大文件)四、使用 pand

高效管理你的Linux系统: Debian操作系统常用命令指南

《高效管理你的Linux系统:Debian操作系统常用命令指南》在Debian操作系统中,了解和掌握常用命令对于提高工作效率和系统管理至关重要,本文将详细介绍Debian的常用命令,帮助读者更好地使... Debian是一个流行的linux发行版,它以其稳定性、强大的软件包管理和丰富的社区资源而闻名。在使用

SSID究竟是什么? WiFi网络名称及工作方式解析

《SSID究竟是什么?WiFi网络名称及工作方式解析》SID可以看作是无线网络的名称,类似于有线网络中的网络名称或者路由器的名称,在无线网络中,设备通过SSID来识别和连接到特定的无线网络... 当提到 Wi-Fi 网络时,就避不开「SSID」这个术语。简单来说,SSID 就是 Wi-Fi 网络的名称。比如

高效+灵活,万博智云全球发布AWS无代理跨云容灾方案!

摘要 近日,万博智云推出了基于AWS的无代理跨云容灾解决方案,并与拉丁美洲,中东,亚洲的合作伙伴面向全球开展了联合发布。这一方案以AWS应用环境为基础,将HyperBDR平台的高效、灵活和成本效益优势与无代理功能相结合,为全球企业带来实现了更便捷、经济的数据保护。 一、全球联合发布 9月2日,万博智云CEO Michael Wong在线上平台发布AWS无代理跨云容灾解决方案的阐述视频,介绍了

嵌入式QT开发:构建高效智能的嵌入式系统

摘要: 本文深入探讨了嵌入式 QT 相关的各个方面。从 QT 框架的基础架构和核心概念出发,详细阐述了其在嵌入式环境中的优势与特点。文中分析了嵌入式 QT 的开发环境搭建过程,包括交叉编译工具链的配置等关键步骤。进一步探讨了嵌入式 QT 的界面设计与开发,涵盖了从基本控件的使用到复杂界面布局的构建。同时也深入研究了信号与槽机制在嵌入式系统中的应用,以及嵌入式 QT 与硬件设备的交互,包括输入输出设

高效录音转文字:2024年四大工具精选!

在快节奏的工作生活中,能够快速将录音转换成文字是一项非常实用的能力。特别是在需要记录会议纪要、讲座内容或者是采访素材的时候,一款优秀的在线录音转文字工具能派上大用场。以下推荐几个好用的录音转文字工具! 365在线转文字 直达链接:https://www.pdf365.cn/ 365在线转文字是一款提供在线录音转文字服务的工具,它以其高效、便捷的特点受到用户的青睐。用户无需下载安装任何软件,只

【C++高阶】C++类型转换全攻略:深入理解并高效应用

📝个人主页🌹:Eternity._ ⏩收录专栏⏪:C++ “ 登神长阶 ” 🤡往期回顾🤡:C++ 智能指针 🌹🌹期待您的关注 🌹🌹 ❀C++的类型转换 📒1. C语言中的类型转换📚2. C++强制类型转换⛰️static_cast🌞reinterpret_cast⭐const_cast🍁dynamic_cast 📜3. C++强制类型转换的原因📝

基于 YOLOv5 的积水检测系统:打造高效智能的智慧城市应用

在城市发展中,积水问题日益严重,特别是在大雨过后,积水往往会影响交通甚至威胁人们的安全。通过现代计算机视觉技术,我们能够智能化地检测和识别积水区域,减少潜在危险。本文将介绍如何使用 YOLOv5 和 PyQt5 搭建一个积水检测系统,结合深度学习和直观的图形界面,为用户提供高效的解决方案。 源码地址: PyQt5+YoloV5 实现积水检测系统 预览: 项目背景

MiniGPT-3D, 首个高效的3D点云大语言模型,仅需一张RTX3090显卡,训练一天时间,已开源

项目主页:https://tangyuan96.github.io/minigpt_3d_project_page/ 代码:https://github.com/TangYuan96/MiniGPT-3D 论文:https://arxiv.org/pdf/2405.01413 MiniGPT-3D在多个任务上取得了SoTA,被ACM MM2024接收,只拥有47.8M的可训练参数,在一张RTX