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榮耀標識應對職場，給自己的一顆糖
打工人在職場中該如何應對加班內卷呢？作者將從自己的經驗做出對策——首先，了解自己的個人優勢。接下來，我們看看具體該如何做，希望能對你有所啟發。
概述：本文介紹了作者對職場內卷給出的解決方案，首先使用Ikigai模型發掘自己的優勢，接著參考LLM的自我迭代邏輯，運用MVP原則設計一次次的實驗，最后要注意實驗的可積累性，從而獲得結構性優勢。
最近刷招聘軟件，有一家的方向我還有些興趣。聯系之后，對方HR坦蕩的說：我們是早9晚9，不知道能不能接受。
實話說，無論業務發展如何，企業“加班多”對你我這種打工人而言，天然是扣分項。
理由有二：
- 在疲憊狀態下工作，事倍功半。因為一天中，人腦高效工作的時間是有限的，不承認這一點，就是在跟客觀規律較勁。
- 考慮機會成本，如果把自己想象成一個產品，在一件事上過度出售自己，會損失其他方面獲得進步的可能性。
這也讓我聯想到了可口可樂前首席執行官布萊恩?·?戴森（Brian Dyson）的“人生五球”理論，它形象地為你我展示出“平衡生活中優先事項的重要性”。
Brian Dyson在1991年9月6日佐治亞理工學院第172屆畢業典禮上提出：“把生活想象成一個游戲，你在扮演小丑，職責是在空中來回扔五個球。
它們分別是：工作，家庭，健康，朋友和精神。你必須讓所有這些球都保持在空中。
扔久了你就會發現，工作是一個橡皮球。如果你不小心讓它掉到了地方，它還會反彈回來。但其他四個球——家庭，健康，朋友和精神——是由玻璃制成的。如果你掉落其中之一，它們將被不可避免地被磨損、劃傷甚至破碎。你必須明白這一點，并努力在你的生活中保持平衡?！?/p>
挺有道理的，對嗎？
不過你可能會想，話雖這么說，但在現實中，很多企業就是要加班的呀，我也沒有選擇。
咱們作為產品經理，職業病可能就是“愛刨根問底”了。所以，這次我想和你交換下經驗，說不定能給你一些啟發。
一、不僅是找到你的優勢
日語中有個詞匯叫【Ikigai】，又稱作【生き甲斐】。中文含義為【生命的意義】，在英文中，它的意思是【The reason of living】。
這個模型將事物劃分為4個象限。
當然，你一眼就能看出：只要能取得【你擅長的事】、【你喜愛的事】、【世界需要的事】、【他人付錢請你做的事】這4件事的交集，那就能得到最完美的結果。
這種分類的模型有很多。馬云老師早期的演講中，也經常提到：你要想清楚下面這些點，分別是：你有什么、你要什么，你愿意付出什么。
道理挺正確，但問題是我們該怎么做呢？
比如，我現在正上著班，雖然內卷，但是會有收入啊，你讓我追尋自己喜愛的事，萬一賺不到錢，怎么辦？
首先，我們要確立自己的目標，找到自己更看中哪個方面，排出個優先級來。
對我而言，Ikigai中，我看重的首先是“專業”，其次是“熱情”。這意味著我會優先在工作中盡職盡責，做一個靠譜的同事，然后再盡量將自己的熱情聯系到工作中來。
舉個例子，之前我在做教育產品用戶端時，就參考了自己喜愛的游戲——《超級馬里奧：奧德賽》—里的反饋機制，制作了所謂的“AI雙師”即時反饋交互，在AB測中，得到了超百萬DAU用戶的認可。體現在北極星指標上，平均上漲了10%。后來，“AI雙師”這一模式幾乎成了教育行業的標配。
這個例子其實是為了讓你想想看：如果用Ikigai方法，你會怎么排序呢？你的優先級是怎么樣的，有沒有一些例子來為你自己支持它？
找到這些支持點，就能讓我們更明確自己“想要什么”“不想要什么”，從而更有結構地進行選擇，并通過生活的反饋，不斷迭代。
1. 通過測試，突破內卷
那，定好了目標，接下來就要去“做實驗”了。
作為產品經理，工作中，我認為最有用的思考方式就是MVP（最小可行性產品），即：去測試，看看結果怎么樣。
說人話就是“投石問路”。
比如，ChatGPT的爆火連OpenAI本身都沒有預料到，GPT只不過是他們的一個Demo。
有趣的是，OpenAI的科學家Kenneth Stanley和Joel Lehman應該很認同“做實驗”這種思路。他們在《為什么偉大不能被計劃》中寫道：
“我們書中所舉的成功者們并沒有長遠的規劃，他們都是先做過一些事情，發現自己更感興趣的是什么，并為之轉行，從而找到為其帶來巨大成功的職業。”
長久以來，我們抗拒“邊走邊看”，我們會被教導要“確立明確的目標，讓人生有前進的動力”。
“你有什么職業規劃”、“找不到自己明確的目標，該怎么辦”等等問題，你或多或少應該聽過。
但有了明確的規劃，聽上去順耳，實際上可能很糟心——海量的目標測算、計量和因偏差帶來的焦慮，將會侵入生活的方方面面，讓我們為了“目標”而焦慮、而奔波、而勞累。
或許在某些時候，“目標”能為我們提供生活的意義或方向，但它同樣限制了我們的自由，成為禁錮我們探索欲望的牢籠。
所以我想，人生中，我們是不是也能應用MVP思維，以做實驗的方式，來積累正反饋呢？
說起來可能有些俗氣，MVP的要點就是去拆解自己的目標，讓它變成一個個有明顯節點的里程牌，然后去做就是了。
這時，我們首先要意識到“現實是骨感的”，來降低自己的預期，不要妄想一口氣吃成大胖子。因為事情的發展可能是像下圖一樣的。
舉個例子，之前有人問我：“產品經理如何學習技術知識”，我給了他廖雪峰的python教學網站讓他先試試。如果你也是從這里入門編程的，你會發現廖雪峰深入淺出的為你介紹了一系列基礎概念。
你也會自己發現適于你的，要補充學習、進一步探索之處。
但你找到這些問題，主動去搜索的過程，其實就是在解鎖一個個里程牌。
拓展一下，我們做MVP的過程，其實和LLM（大語言模型）進行深度學習很像。
LLM底層其實會有3個東西：
a.一個目標
b.一個損失函數，用來計算和當前結果和目標的差距
c.一個優化器，用來根據差距調整下一步的行為
我們熟知的ChatGPT，就是在這個基礎上制成的“單詞模擬器”，它以人類數十億的文本為基礎，一次次地猜測下一次可能出現的詞的概率，也就是n-gram概率（即第n個字母的概率分布取決于之前的n-1個字母）。
最初，它很笨，生成的是一堆無意義的字符；到現在，結果你也看到了。
看到這里，你可能已經發現：為了完成這一切，最需要的是其實你想改變的“動機”，而不是了解SOP，比如收藏了一堆一個從0到1學習技術的路線圖。
所以在做MVP時，給自己一個低的預期是很好的方式。因為你只要做出一個粗糙的第1版，你就能得到這個世界給出的反饋。
所以請不要僅僅為公司的目標費了大勁，加班加點；我們也要為自己的目標，積極嘗試呀。
2. 如何去設計MVP呢
MVP這么好用，那有沒有什么做它的原則好供我們一步步實施呢？
我覺得，用來進行質量管理的KANO模型可以用在這里，用于公司產品規劃時，它能幫我們分析和分類客戶需求。把我們自己當做一個產品時，KANO模型也能幫我們梳理出計劃的優先級。
以下是對KANO模型的一些科普，有基礎的同學可以跳過。
KANO模型基于對產品或服務特征與客戶滿意度之間關系的研究，將需求分為五個不同的類別：
- 基本型需求：這些是客戶對產品或服務的基本期望，如果缺乏這些要素，客戶會非常不滿意，但是當滿足這些要素時，并不會帶來額外的滿意度。
- 期望型需求：這些要素是客戶通常期望的功能或特性，滿足這些要素可以使客戶滿意，但不滿足它們不會引起極度不滿。
- 興奮型需求：這些要素是超出客戶期望的驚喜功能或特性，它們能夠引起客戶的興奮和高度滿意。
- 反向型需求：這些要素是客戶并不期望的功能或特性，但如果產品或服務缺乏這些要素，會引起客戶的不滿。
- 無差異需求：這些要素是客戶尚未意識到的，有或沒有都無所謂。
應用KANO模型時，最重要的三條原則是：
- 理解客戶需求的多樣性和優先級。
- 通過滿足基本要素和期望要素來確保基本的客戶滿意度。
- 不斷創新和提供興奮要素以超越客戶期望，提高客戶滿意度和忠誠度。
二、不僅是積極嘗試
但積極嘗試就夠了嗎？
實際上，我們應當去追求結構性的優勢，也就是說我們要去做一些可以不斷積累的事情，哪怕最開始很微小，但隨著時間的積累，也會“積土成山，風雨興焉”。
這里面，能積累的優勢，是最重要的。哪怕失敗再多次，就當做愛迪生在制作電燈泡時，分類試驗了1600多種不同耐熱的材料好了。
就好像互聯網常常有35歲危機，我們應當提早發現自己的天賦與熱情，在這個上面去投資。而不是憑借一次次“好勇斗狠”、“不撞南墻不回頭”來消耗自己的能量。
有的時候，我會做一個思想實驗：巴菲特今年92歲了，如果他要來你們應聘，你們老板會說：92歲了，“還能干什么”，還是萬分激動呢？
人的能力果然不在“年齡”，而在“經歷”啊。
作者：探索者，公眾號：探索者的神廟
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這篇文章討論了在當前內卷的環境下,如何平衡生活和找到自己的優勢。我覺得文章的核心觀點可以總結為:
1. 不要僅僅為了公司目標而過度工作,要平衡生活的各個方面。
2. 要找到自己的優勢和熱情所在,并以此為導向做選擇。
3. 可以用MVP的思路,通過做實驗來探索自己的興趣和可能性。
4. 在做實驗時,要注重可以積累的能力,從小地方做起,逐步獲得優勢。
5. 我們應該重視積累經歷,而不是簡單依賴一次次拼搏。
很棒的總結！