#5 我所用的方法

1. MECE思考方式

MECE是一种不重不漏的思考方式。适宜对某一场景，找出重点应该解决的问题。方案同时考虑到两点，人容易忽略某些事情（自顶向下逐步分解，这样中间可以发现一些被忽略的点）；同时对局部进行思考时，不要一次性关联太多要素。

配合xmind图，对系统性拆解起来很好用的一个方法。例如用来分析，"面试投递"、"赚钱"、"当前业务应该做的事情"。

2. 面向观光的学习方法

面向观光的学习。这是一种启发法，即看似散漫的学习，观察。若有启发的部分，内化采用，再深入探索。随机漫步，发现了感兴趣的部分再深挖，一种非常轻松的方式。

例如，偶尔追剧，看书，看他人博客。思维跟着其中的思维而动，这都是启发的一部分。观光的重点是到没去过的地方，或者能引起思考的人和书上去。

3. 面向文档的工作方式

写比较详尽的文档，让思考慢下来，同时让思考记录有迹可循的一种方式。流程让人思考更加全面。而且也是一种工作证明。

例如，公司里干活写的各类文档。文档是一种推理的过程。

4. 自顶向下&自底向上方法

自顶向下&自底向上。MECE其实就是自顶向下，然后再一点点自底向上的结合。顶向下需要对全局的认识；底向上，不用一次感知太多信息，更容易想清楚细节，但容易局限在局部。

5. 面不改色的能力

拥有面不改色的能力是一种情绪控制力。

我们对事物的信心程度，不取决于我们对事务的了解，而是取决于我们比别人多了解的程度。-- 引自《骗术指南》。

6. 梯度下降

面向观光是一种思考上的启发法。梯度下降是一种探索上的启发法，即，尝试一个东西（设置一个参数步长），然后沿着那个方向前进一步。看结果如何。是一种很适合用来进行做事情的方法。梯度下降告诉我们，一次性不要步子迈得太大，避免错过了一些东西。也不要太小，避免浪费太多执行时间。

7. 可视化

可视化是一种强大的指标类工具。运动员行业的名言，如果你没法指标化某个内容，你就没法提高他。如果生活上的一些东西，能够更好的被指标化，你可以这块的优化更加深入。个人生活、工作中都应该不断朝可视化进行探索。

8. 完整的扫掠

就像是读书一字一句的读，这个过程中带入作者进行感受以及思考一样。看别人完整的博客，github，书本也是了解一个人全部的思想的过程。这是一种广度优先的方式，也是基于临近原则（产出高质量内容的人，后续大概率也能继续产出高质量内容。）

9. 临近原则

如果某一方面出了问题，就要仔细检查相邻的方面是否有问题。在代码中就是如果A段代码产生了问题，要立马思考这个问题与之相似的B段代码中是否存在。生活中的比方是，你看到一只老鼠，就应该想到，其实背后有一个巨大的老鼠窝。或者地上掉了100元，那么附近还掉了其他钱的情况很高。

10. 渐进式编程

渐近式编程/做事情不追求一次性想明白全部，而是有了一部分上下文+一部分信息，就用这部分信息动手干起来。不论是动手写代码或者是干点别的。Debug是一种常用的技巧，即将所有与问题相关的上下文汇集于一处，很多时候答案不言自明。边Debug边写代码，你的头脑负担就会轻。

11. 流水线思维

流水线的思维核心是将复杂任务分解成一系列简单的步骤，每个步骤只负责完成一小部分工作，最终通过组合这些步骤来完成整个任务。这种思维方式可以提高效率、降低复杂性，并且更容易进行优化和维护。

而且好处就是，可以拆分了。你自己的生活可以拆分了，你的中间产物可以拆分的。做事情从复杂变为简单了。如果边界定义清晰，流水线拆分其实带来的效率提升是非常高的。

福特的第一次将流水线应用于汽车生产，是一次伟大的发明。从一个人完成全部，变成了一个人完成一个环节。

例如我想制作一个自动从YouTube下视频，添加字幕，转发到Bilibili的脚本，可以拆分成：

下载YouTube视频-添加中英字幕-登录Bilibili-发布视频到Bilibili

这样的拆分，代码可以复用了。例如后续我下载youtube代码，上传到抖音，这也是可能的。环节可以任意组装。

我们写的代码，做的事情也应该如此。流水线思维。

12.根据地

努力去构建根据地，不要当流寇。先落脚，先然后以此为基础不断扩展。

根据地为你提供源源不断的粮食。