人生系统

最近很多人问我：“你现在是不是工作效率提高了很多啊？”答案是肯定的，确实有很大提升。但真正改变工作效率的，并不是某一个 AI 工具的使用。而是一套 AI 工具的使用结构。 从断断续续使用AI，到每天都离不开AI，一年来，我开始逐渐意识到，AI 的价值不在于帮我完成一个个task，而在于“放大我已有的思考能力”。 这篇文章，我想系统讲讲我目前的 AI 使用方法论。 一、第一层：方向层 —— AI 不负责决定问题 使用AI原则之一就是：AI 不能决定方向，只能服务方向。如果方向模糊，AI 只会生成更模糊的内容。 例如： 错误方式示范：“帮我想一个产品方案”。 正确方式应该是：“我要解决 XX 场景下的 Y 问题，约束条件是 Z，请帮我拆解结构。” 二、第二层：结构层 —— 所有问题都要结构化 AI 输出质量 ≈ 输入结构质量。 与 AI 一年交互的经验告诉我，“泛问法”只能在概率上给出符合预期的答案，当提问结构清晰，AI 的表现会稳定很多，所谓的“提示词工程”本质上就是在进行问题的结构化表达。 一个好问题的结构可以包括：问题提出背景、目标、受众、限制条件、输出格式等。 三、第三层：角色层 —— 让 AI 站在不同视角 同一个问题，不同的利益相关方或者角色，代表的立场不同，因此答案也就不同。我们可以利用 AI 以并行视角来对同一个问题进行回复，这样可以找到问题的盲点，很有利于培养批判性思维和发现思考的盲点。 例如： 作为产品经理，你会怎么做？ 作为客户，你会质疑什么？ 作为领导，你最关心什么？ 作为反对者，你会怎么批评？ 四、第四层：迭代层 —— 三轮法则 如果提问只停留在第一轮，价值很有限。真正的提升，来自连续提问，并至少要进行三轮提问。毕竟 AI 拥有无限耐心，态度好是它最大特色之一。比起请教同事，请教AI是不用担心人情债和可能的沟通障碍的。所以，尽情地问吧。 例如： 帮我找逻辑漏洞 帮我删减冗余 帮我强化核心观点 帮我把表达压缩到更锋利 五、第五层：嵌入层 —— 把 AI 写进流程 当工作效率真正产生质变的时候，是当我不再“偶尔用 AI”处理工作，而是把它自然地加入整个工作流。当它成为流程的一部分，效率提升才是稳定的。 例如： 客户需求 → 使用 AI 做结构化拆解分析 产品设计 → 使用 AI 进行功能模块设计 汇报材料 → 使用 AI 快速出逻辑框架 博客写作 → 使用 AI 做逻辑校验 最后，我越来越觉得，未来的竞争，不是“会不会用 AI”，而将是谁能把自己的思考结构化，然后用 AI 放大它。 ...

《原子习惯》读书笔记 在这个人人谈目标、讲规划、做年度计划的时代，我们常常高估一次性改变的力量，却低估了日复一日微小选择的影响。 《Atomic Habits》是 James Clear 关于习惯与行为改变的系统性作品。它不是一本教你“如何更努力”的书，而是一本教你“如何设计人生系统”的书。 这本书真正想解决的不是“如何成功”，而是： 为什么我们明明知道该做什么，却总是做不到？ 一、从目标到系统：真正决定结果的是什么？ 大多数人改变的方式是设定目标： 我要减重 10 公斤 我要每天读书 我要坚持健身 我要建立个人品牌 问题是——设定目标并不难，坚持才难。 作者提出一个颠覆性观点： 你不会达到目标的高度，你只会跌落到系统的水平。 为什么目标并不可靠？ 目标只关心结果，不关心过程 目标会制造“达成即停止”的心理 目标导向的人，失败一次就容易放弃 成功与失败的人往往拥有相同目标 真正决定结果的，是你每天重复的行为模式——也就是你的系统。 系统是： 你早起后的固定流程 你疲惫时的默认选择 你焦虑时的惯性反应 你空闲时的自然安排 成功不是目标的结果，而是系统长期运行的副产品。 二、1% 的复利效应：习惯的力量为何被低估？ 如果每天进步 1%，一年后将是原来的 37 倍。 如果每天退步 1%，一年后几乎归零。 这不是鸡汤，而是指数函数。但问题在于——复利的前半段几乎看不到变化。 作者提出一个关键概念： 潜力滞后期（Valley of Latent Potential） 努力在很长时间内看不到明显成果，然后突然突破。 这就像冰块从 -5°C 升到 -1°C，没有变化；从 -1°C 升到 0°C，突然融化。 很多人并不是能力不足，而是在成果出现之前就放弃了。 三、习惯的底层机制：行为循环模型 所有习惯都遵循同一结构： 提示（Cue） —— 触发信号 渴望（Craving） —— 动机驱动 反应（Response） —— 行为执行 奖励（Reward） —— 强化反馈 举个例子： ...

很早以前就听过一个说法：用苹果Mac电脑，根本不需要文件夹，想要找文件，靠全局搜索就够了。 在很长一段时间里，我始终无法理解这种管理方式。毕竟我常年用Windows，早已习惯了用文件夹分门别类管理所有文件——在我的认知里，这是最“合理”的方式：文件夹的命名、分类逻辑、层级结构，不仅能让文件一目了然，更藏着我对“结构化管理”的执念。 但这份执念，慢慢变成了我的负担。 文件夹管理的致命缺点：越整理，越焦虑 文件夹管理的问题，随着文件越来越多逐渐暴露，最明显的就是文件冗余。比如一份文件可能同时用到两个项目里，按照传统逻辑，我就得在两个项目文件夹下各存一份（哪怕只是版本略有不同）。 更让人头疼的是后续的整理压力。我会不由自主地定期想要“复盘整理”所有文档，可当电脑里的文档超过5000份，散落在几十个甚至上百个文件夹里时，每次整理都像一场“硬仗”。那种看着杂乱文件夹的无力感、担心漏整理、怕找不见文件的焦虑，几乎贯穿了我每一次办公。 直到我遇到了两款工具，才彻底跳出了这个循环——Everything和Anytxt Search。 两款工具，帮我彻底告别文件夹 这两款工具，彻底颠覆了我对文件管理的认知： 第一款是Everything，一款老牌文件搜索工具。它能根据文件名、文件路径，甚至自定义筛选条件，瞬间定位到你想要的文件，速度快到几乎无延迟。其实我很早就安装过它，但之前一直依赖文件夹管理，几乎没怎么用过，直到我狠心删除了所有文件夹结构，只留下零散的文件，才发现它的强大——原来找文件，真的可以不用点一层又一层文件夹。 第二款是Anytxt Search，它比Everything更“进阶”——支持全文检索。哪怕你不记得文件名，只记得文件里的一句话、一个关键词，甚至一个短语，它都能快速帮你找到对应的文件。 当Everything的文件名检索，遇上Anytxt Search的全文检索，我突然意识到：我真的可以彻底摆脱文件夹了。 认知改变：比起“整理”，更重要的是“找到” 这两款工具带来的，不只是效率的提升，更是认知的转变。 我之前一直执着于“整理”，总觉得“文件必须归位”才叫管理，但其实，文件管理的核心从来不是“看起来整齐”，而是“需要时能快速找到”。文件夹管理看似结构化，却给我增加了额外的管理成本和焦虑；而全局搜索的方式，反而把我从“整理文件”的内耗里解放了出来。 现在我的核心工作流，简单到极致： 当天处理的工作文件，全部平铺在电脑桌面，不用特意归类； 当天工作结束后，把所有文件一次性拖进一个统一的文档库，不用细分文件夹； 后续需要找文件时，用Everything搜文件名，用Anytxt Search搜文件内容，瞬间定位。 唯一需要注意的，就是文件命名要规范——加上日期、核心关键词、版本号，比如“20260214-项目方案-V2”，这样不管用哪款工具搜索，都能更快匹配到。 最后想说 现在我终于不用再为“整理文件夹”内耗，也不用再因为找不到文件焦虑。我可以把更多精力放在文档本身的编写和制作上，而不是纠结“它应该放在哪个文件夹里”。 目前这种无文件夹的管理方式，我还在持续体验中，也在慢慢优化细节（比如文件命名规则、文档库的定期清理）。如果你也被文件夹管理的焦虑困扰，不妨试试这种方式，或许会打开新世界的大门～