DPS 周刊 174 - 两个为什么?

DPS 周刊 174 - 两个为什么?
Photo by eberhard 🖐 grossgasteiger / Unsplash

最近去办签证,总体还算顺利,签证官主要集中问了两个问题:

  1. 为什么你现在的这份工作和之前所有的工作都不相关?
  2. 为什么你的学位和你的工作完全不相关?

其实要从十年前说起,当时已经临近我的 PhD 尾声。我做的方向是 NLP,但是人在语言学系。我的首任导师对我很好,一直鼓励我。哪怕我是编程零基础,他也说没关系,都可以学。所以三年下来,能写一些马马虎虎的 R 代码,论文草稿也写了七八万,正准备收尾提交论文。

就在那个学期快结束的时候,他把我叫去,说是自己准备退出学术界,准备去工业界写代码。他表示愿意免费辅导我写完论文,但是系里不同意,只能把我转给另外两位导师。我当时心里一凉,因为系里能指导我完成论文的只有他。尽管我也认识后面两位,但他们并不了解我做的方向。我想,也就收尾了,应该不会有什么意外,所以就答应了。于是我们四人一起开了一个接头会,后面两位导师都说会帮我尽快完成论文。

于是我放心地回国休假了三周,中间也还在改论文。休完假就回学校见后面两位导师里的其中一位,我刚想汇报论文的进展,就被他打断,他说我写的论文不符合语言学的惯例,他看不懂,要我重新写一遍,延期毕业一年。我当时就傻了,但还是决定向申诉。

很快就去了那个 appeal panel,坐在桌子对面的是当时的系主任和后来接替她的另一个教授。我介绍了所有情况,然后说现在的状况不是我造成的,是因为我的首任导师离职造成的。结果老太太来了一句,我们系之前有教授去世了,ta 的学生也照样延期毕业。我当时心想,这他妈是人说的话吗?关于学术圈的所有幻想就此消失殆尽,我才不要继续陪你们玩这个破游戏。

走出办公室给我最好的哥们打了电话,一遍打一遍哭,那是我博士中唯一的哭泣。然后又给我本科的导师打电话,我说我不想读了,他以为我开玩笑,因为我学姐也是他的学生,正好也在换学校换导师。他说你还要多少学费,大不了他帮我出这些学费。他这么一说到时提醒了我,我跑去学校的财务处问到底要交多少费用。结果财务处一看,说我这情况不是延毕,要先延长三个月的写作期限,如果三个月后还是交不出论文,才是延毕。我问这三个月要多少钱?他们一算,不到两万人民币。我当时开心得要死,当场交了钱就办好了手续。

后面的情况就是我在三个月内把所有的材料重新整理了一遍,按照所谓的语言学论文惯例重新写了一遍八万词的论文,然后交了论文。答辩的时候,也都还顺利,问了我两小时,还没把他们准备的问题问完,不过内外审都对论文比较满意,外审还建议我改完论文之后准备出版。我心里想,可拉倒吧,我才不继续玩这个游戏。然后就头也不回地离开了学术圈。

三年半的博士学习让我彻底清醒了,以后绝对不能靠学术圈为生。所以现在有朋友问我要不要读博,我首先问以后要不要进学术圈?要的话就读,不要的话就别读。只有一种情况例外,就是财务自由了之后,没事干的话随便读。

交完论文之后还没答辩的时候,我想要不要找个实习,然后跑去见了一个朋友,然后就阴差阳错地参加了一个面试,还当场收到了一个 offer。其实我当时只会写 R 和 shell,其他完全一无所知,而这份工作的基本要求是要会写 Python。第一任老板宽慰我说,其实写代码是最简单的事,你这么聪明一定学得会。于是试用的三个月就是学怎么写 Python,当然他能写很漂亮的代码,所以教了我很多书本上学不到的编程知识。

就这么写了快十年代码,中间换了四五家公司。除了一次因为公司业绩不行而被裁员,其他都是我主动换的工作。但我也没什么后悔的,因为每次我加入一家公司的时候,几乎都在他们组建一个新团队的时候,而离开那家公司不到一年,我所在的团队基本都走光了。要么是我选择加入的时候过于草率,要么是离开的时候已经感到了团队的不稳定,我也不知道哪个才是正解。

其实所有写代码的工作都是 maker 的工作,都是流程性的工作,也都能及时收到反馈,进而迭代,其实是很舒服的工作节奏。当我知道,除了 maker,seller 也很重要,而 selling 恰恰是我完全不了解的领域。所以去年正好有一个 seller 的工作,我就答应了这一挑战。

上周的 weekly recap 里其实介绍了最近的一部分工作。成为 seller 之后,我觉得最大挑战就是没有及时反馈。这点让我非常苦恼,至今仍旧在摸索如何应对这些。举个例子, 促成最终的销售需要前期大量的准备工作,比如广告投放,比如宣传物料的准备等等,但这些都没有及时的反馈。比如广告投放,往往这个月投放 A 类型的广告效果不错,结果下个月继续投放,效果就变得极其差,当时这些反馈并不是及时产生的,可能要继续观察一段时间才能看到,等到在做什么改变的时候,反馈继续后移。而写代码的时候,bug 就是 bug,立马能看到 warnings / error messages,也容易重建环境,重现 bug。这些在 selling 里都是极其困难的,所以很多时候 selling 只能靠着感觉走。

十年前我离开学术圈进入工业界,十年后我暂停了 maker 的工作,而投身成为 seller,其实这两次转变的本质都是在探寻我的边界,探寻我所恐惧的未知。探寻就意味着试错,试错就意味着摔跤,我只是觉得自己都能爬起来,所以摔点跤不算什么。哪怕当下的我并不享受这一试错的过程,但是回想十年前我也同样挣扎着试错,最终走了出来,我也一定能找到当下困境的答案,也一定能爬起来,继续我的冒险。总之就像西西弗斯那样,不断地往上爬,不断地摔跤,日复一日地探寻我的边界,探寻我说恐惧的未知,直到当下的恐惧都变得不再是恐惧为止。

Recap

如何做出改变?Nick Maggiulli 给出了一个解释 -- 要么提高当下的痛苦,要么减轻想象中的未来痛苦:

  1. 如果想象中的未来痛苦轻于当下的痛苦,我们自然而然会做出改变;
  2. 如果想象中的未来痛苦非常高的话,那么我们需要意志力才能走下去,这样往往很难;
  3. 如果你尝试改变但失败了,要么因为当下的痛苦不够,要么想象中的未来痛苦太大,所以你可以着眼于改变其中之一。
Daily Productive Sharing 1101 - Pain vs. Perceived Pain
When the perceived pain of doing something is too high, willpower alone is rarely enough for lasting success.

最近 Wordpress 纷争不断,Ghost (也就是我们现在所用的平台)的创始人 John O'Nolan 介绍了他们的理念:

  1. 他之前曾是 Wordpress 的一员,因为看不惯里面的事情而离开;
  2. 离开之后,他和 Hannah Wolfe 发起了一个众筹,准备组建 Ghost。在短短29天内他们筹集到了35万美金,然后把 Ghost 注册成了一个非盈利组织;
  3. 注册成非盈利组织最大的好处就是没有所有人,不会有利益冲突,他们可以按照自己的理念做事;
  4. Ghost 的经营模式是以开源为基础,然后提供托管服务获得收益,用这部分收益养活自己。12年下来一直都盈利,去年他们的营收超过750万美金。
Daily Productive Sharing 1102 - Democratising Publishing
Across the many different structures, though, non-profits have one thing in common: They don’t have owners. And that’s what matters.

当下生成式 AI 最大的危险是什么?Paul Graham 认为它会代替人类写作:

  1. 写作的本质是思考,因为写作可以帮助我们理清思路;
  2. 现在的生成式 AI 能够替代我们写很多东西,从一定程度上也就替代了我们思考;
  3. 大多数人本来就不擅长写作,而生成式 AI 进一步加剧了这一趋势;
  4. 未来只有两种人:写得好的人,和不会写的人。至于选择做那种人,也就意味着你是否选择继续思考。
Daily Productive Sharing 1103 - Writes and Write-Nots
If you’re thinking without writing, you only think you’re thinking.

任何工作都可以只做最少量的工作,Herbert Lui 建议我们问问自己为什么?

  1. 最少量的工作当然可以保证不被炒鱿鱼,但也意味着最少的回报和最少的机会;
  2. 最关键的是我们要问自己为什么只想做最少量的工作?是我们还有更重要的事做,还是我们不喜欢这份工作?亦或工作太多,我们只能完成最少量的工作?到底只是暂时的,还是已经成为了习惯?
  3. 作为管理者的话,也可以换成员工的角度想想为什么?
Daily Productive Sharing 1104 - The Minimum
If you find yourself doing the minimum, ask yourself this: Why? What’s the reason you’re doing the minimum?

为什么全速写代码有害无益?Paul W. Homer 给出了他的理解:

  1. 写代码并不是一个线性的工作,并不是投入多少就能产出多少行代码的乘法;
  2. 写代码的实质是解决问题,而不同的问题造成的认知负担是不同的,有些很大,有些很小,这就意味着写代码不可能是匀速的;
  3. Paul 习惯优先解决那些难题或者比较底层的问题,因为难题难以预估时间经历,而底层问题解决了会让上面的问题更容易解决;
  4. Paul 有两个列表,一个记录着需要解决的难题,一个记录着需要解决的容易问题。他可以交替着选择两个列表里的问题来解决,这样保证他的效率。
Daily Productive Sharing 1105 - Full Speed
Hard stuff because it is tricky to estimate and prone to surprises; low-level stuff because so much is built on top, it needs to get there first.

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