IT人的拖延——这个任务太复杂,太难了怎么办?

随着科技的发展,IT人需要不断地运用新技术来解决更多传统方式难以解决的问题,有些问题真的不是不想解决,而是**真的太复杂,太难了,根本不知道从何开始,也没有什么前辈的经验可以借鉴。**我们这些对事情难度的认知,让我们对任务本身产生了望而却步的感觉,进而也会造成一定的拖延。以下是一些典型场景:

典型表现

  1. 分析瘫痪:面对复杂任务,程序员可能会过度分析每一个细节,试图找到完美的解决方案,结果却陷入无穷尽的思考中,迟迟无法开始实际行动。

  2. 任务分解障碍:尽管知道将大任务分解成小步骤是解决之道,但在实际操作中,可能因为找不到合适的切入点或难以明确每个小步骤,而感到迷茫,进而选择不做任何行动。

  3. 逃避规划:即使知道规划是关键,但因任务复杂性而感到压倒性的程序员可能会逃避制定详细的计划,害怕一旦开始规划就会暴露出自己对任务的不了解或无力感。

  4. 分心和注意力不集中:复杂的任务往往需要长时间的思考和专注,我们在面对复杂任务时,更容易被其他相对简单或更吸引人的活动所吸引,可能会在其他事情上分散注意力,而不是专注于解决复杂的任务,如浏览社交媒体、玩游戏或进行其他非工作相关的活动,以此来逃避面对复杂任务的现实。

  5. 信息过载:在试图理解和解决复杂任务的过程中,可能会淹没在大量的信息和资料中,感到不知所措,从而通过拖延来避免处理这些信息。

  6. 依赖他人决策:在团队环境中,可能会等待别人来指导如何开始或期待他人先迈出第一步,从而减轻自己的决策压力。

  7. 消极情绪和自我怀疑: 当程序员觉得无法应对复杂的任务时,可能会产生消极的情绪,如沮丧、自我怀疑等。他们可能会怀疑自己的能力和价值,觉得自己无法完成任务,从而导致拖延行为的产生。

以上的这些表现都是很正常的面对复杂、困难事物时的表现,想要克服这种类型的拖延,还需要找到合适的方法让自己正确认知"复杂和困难"。我们先从算法思维中来找些灵感吧。

从"迭代增强"中借智慧

迭代增强是一个逐步改进和发展的过程,通常在软件开发、产品设计领域中被提及,它强调通过重复的周期(即迭代)来逐步优化和加强产品或解决方案的功能和性能。每个迭代周期都包含了分析、设计、实施和验证(或测试)的环节,目的是基于前一周期的成果和反馈,进行必要的调整和改进。 具体来说,**迭代增强每次迭代都会在前一版本的基础上进行优化,增加新的功能,修复缺陷,提升整体性能。**下面是对"迭代增强"简单介绍:

  1. 循环过程:迭代增强的核心是一个循环迭代的过程,包括设计、实现、测试、评估和反馈等多个阶段。每次迭代后,根据评估结果和反馈信息,对产品或模型进行调整和优化。

  2. 逐步完善:每一迭代不是从零开始,而是从前一次迭代的结果出发,保留有效的部分,改进或替换不足的部分。这样逐步积累,使得整体性能不断提升。

  3. 反馈驱动:迭代过程中的关键驱动力是来自测试、用户反馈或性能评估的数据。这些反馈信息是指导下一步迭代方向和优化策略的重要依据。

  4. 快速迭代与灵活调整:迭代增强鼓励快速迭代,允许在开发早期发现并修正问题。同时,它也强调灵活性,能够根据新情况或需求变化快速调整迭代策略。

  5. 增量改进每次迭代都在原有版本基础上进行小幅度的改进,不追求一次性完美,而是通过逐步优化达到最终目标。

  6. 分阶段开发:将开发过程分成多个阶段,每个阶段都包含计划、设计、开发、测试、评估和反馈环节。

  7. 数据驱动:基于每次迭代中收集的数据和反馈,进行数据驱动的决策,优化后续迭代的方向和内容。

迭代增强的应用领域很广泛,比如:

  • 软件开发:敏捷开发方法如Scrum和Kanban强调的就是迭代增强的理念,通过短周期的迭代(如两周一个Sprint)来持续改进软件产品。
  • 产品设计:设计师可能先推出一个MVP(最小可行性产品),然后根据用户反馈不断迭代,逐渐增加功能、优化界面。
  • 营销策略:营销团队可能通过A/B测试不同的广告文案或推广渠道,基于数据反馈迭代优化营销策略。

总的来说,迭代增强****是一种适应快速变化环境、促进持续创新和优化的重要策略, 适用于多种行业和领域,帮助组织更好地满足用户需求,提升产品或服务的竞争力。这种"迭代"的思维就很适合我们应对"复杂任务"产生的拖延,本来就很难的任务,能做一点总好过完全没有,复杂的问题不是一下就能完全解决的,再牛的人也需要"逐步迭代"来解决, 所以一开始做的不好,走了弯路是很正常的,不管是成功的经验还是失败的经验,都是经验,所以**不需要对"复杂艰难的任务"望而却步,就从"做了一点点"开始,逐步迭代地做下去就好了。**除此之外,面对复杂艰难的任务,我们还要找到自己的内在动机,这样更有助于我们走出拖延!

内在动机的重要性

一、虚云老和尚三步一拜去五台山的故事

虚云老和尚,俗名萧古岩,生于1840年,是中国近代著名的四大法师之一。四十岁时,虚云老和尚决定为父母积功德,发愿三步一拜朝圣五台山。这一旅程长达数千里,需要耗费数年的时间和无比的毅力。每走三步便要拜一次,每次拜下都虔诚至极,这不仅是对身体的巨大考验,更是对心志的极大磨炼。

他用三年的时间完成了这段艰辛的旅程,最终到达五台山完成所愿 。这件事不仅体现了他的坚定信念和无比的孝心,更为我们展示了如何通过激发内在动机,克服重重困难,实现自己崇高的目标。

二、激发内在动机的重要性

面对困难的事情,激发内在动机是关键。 内在动机源于我们内心深处的信念、价值观和情感,比外在的奖励和压力更为持久和强大。虚云老和尚之所以能够坚持三步一拜朝圣五台山,是因为他有一个明确的目标------为父母积功德。因为他觉得他对自己的父母亏欠太多,他出生时亲生母亲便过世了,家中只有他这一个独子,后因偷偷出家没有见到父亲最后一面,等到四十岁对佛法有一定研究后,他很想为父母做点什么,所以才有了为父母积功德的发愿。虚云老和尚的故事告诉我们,只有真正从内心深处找到动力,才能在面对巨大挑战时不畏艰难,勇往直前。

在走出拖延的道路上,面对复杂艰难的任务,我们不妨试试去寻找内心深处最为动容的"内在动机",如果能找到"内在动机",便会给我们带来很大的推动力,让我们面对困难时还是能保持较大的韧劲往前走,而不是拖延等待。 能否找到自己的"内在动机"因人而异,因事而异,需要自己探索不便赘述。假设真的找不到"内在动机",还可采用"重新认知挑战,激发潜能"的方法来改善自己拖延的内在环境:

  1. 认知挑战的意义:拥抱成长的契机

**重新理解挑战的价值,试着将挑战视为自我探索和潜能开发的机会,**每一次的尝试都是向前迈进的宝贵一步。

  • 成长和进步:每一个挑战都是一个成长的机会。克服困难不仅能提升我们的能力,还能增强我们的自信心。
  • 积累经验:面对挑战的过程是积累经验的过程。这些经验将在未来的工作和生活中发挥重要作用。
  • 实现目标:困难挑战通常与我们的长期目标密切相关,没有这些困难挑战,也无法达成目标。认知到这一点,可以帮助我们更加坚定地面对困难。
  • 积极自我对话:用积极的语言鼓励自己,如"这是一种学习的机会"或"每次挑战都会让我更强大"。
  • **设定小目标:将大目标分解成多个小目标,每完成一个小目标都会带来成就感,**增强面对下一个挑战的信心。
  1. 激发潜能:培养兴趣,善用奖励

如果有能发掘到自己的内在动机当然有助于激发自己的潜能,但如果实在找不到"内在动机",还可尝试一下方式:

  • 培养兴趣:尝试从任务中找到自己感兴趣的部分,兴趣能极大地激发我们的潜能和热情。
  • 建立奖励机制:为自己设立小奖励,每完成一部分任务就给予自己一定的奖励,激励自己继续前行。
  • 视觉化成功想象自己完成任务后的情景和感受,这种视觉化的成功体验可以增强我们的动力和信心。

总之,走出"复杂困难任务"引发的拖延,需要从内心深处调整对困难或挑战的态度,找到内在动机或激发潜能。走出拖延并不是一蹴而就的,而是需要我们在认知、行为和习惯上进行系统性的改变。每个人都拥有巨大的潜能,关键在于我们是否能够科学地激发和利用这些潜能,走出拖延的阴影,迎接挑战!

懂得"借力"的重要性

在古典名著《西游记》中,孙悟空以其七十二变、筋斗云等神通广大而闻名,但他的智慧远不止于此。尤为值得一提的是,**孙悟空在面对重重妖魔鬼怪时,展现出了一种高超的借力打力策略,**这不仅是其智勇双全的体现,更是深谙人情世故、情商过人的生动例证。

一、遇事冷静分析

孙悟空在打妖怪的过程中,常常能够冷静分析当前的形势,哪些事情适合谁来做,哪些事情需要找人帮忙,他是懂得灵活运用各种资源和人脉来解决问题的。 这种遇到多大的困难,都能冷静分析找解决方案的定力是我们改善因"复杂困难导致拖延"的基础。

二、主动寻求帮助

在面对困难时,孙悟空并不会盲目自信,而是能够识时务,懂得寻求他人的帮助。这样的表现有以下几个方面的优势:

  1. 有效解决问题:通过借助外力,孙悟空能够迅速、高效地解决问题,避免了不必要的损失和浪费。

  2. 增强合作关系 :每次寻求帮助,**他都为将来的人情往来埋下了伏笔。**这种相互帮助和支持的关系,利于建立长期、稳定的合作。

  3. 展示他人能力 :通过请他人相助,孙悟空给了其他角色展示自己能力的机会,这不仅增强了团队的整体实力,也提升了他人的信任感和归属感。

三、现实启示:高情商在生活中的应用

  1. 善于合作,共赢思维 :孙悟空的借力策略展现了高度的合作精神,他深知团队协作的重要性。在现代社会,面对复杂问题时,懂得寻求帮助,意味着能够更快地找到解决问题的途径,还能让我们学会与他人合作,增强团队的凝聚力。

  2. 互惠互利,人情往来 :每一次求助于人,孙悟空实际上是在建立或加深与各方神仙的关系网。这不仅让他解决了当前的困境,更为将来可能的困难留下了互助的空间。在人际交往中,这种"欠人情"的行为,实际上是一种投资,为未来可能的合作奠定了基础,促进了人际关系的良性循环。

  3. 提供舞台,成就他人 :孙悟空在求助的同时,也给他人提供了展现能力的机会。这种做法不仅解决了自己的难题,也让帮助者感受到被需要的价值,增强了双方的联系。在现实生活中,给他人展示能力的舞台,是一种双赢的智慧,既解决了问题,又增进了彼此的了解和信任。

孙悟空的"借力打力"的策略,启示我们在面对生活和工作中的挑战时,不应孤军奋战,而应学会适时地寻求帮助,利用团队力量,这不仅是一种高效率的解难之道,更是一种高情商的体现。通过合作,我们不仅能够克服眼前的困难,还能在人与人之间建立起更加坚固、和谐的关系网。这种高情商也同样适用于我们走出"复杂困难任务引发的拖延"。当我们发现任务过难,过于复杂而拖延时,最好的走出拖延的办法就是去找在这个任务上有经验的人,向他们请教,可以是网上搜到的某个专家,也可以是什么的同事、同学,现在还有各种AIGC类的产品,总能从他们身上找到点解决问题的蛛丝马迹的。跟着这些小线索,一点点开始尝试起来,只要动起来,就离这个"复杂困难的任务"的解决更近了一步,也离"拖延"更远了一步。

举个例子

让我们来虚拟个场景举个例子看如何应用上述思想到我们的拖延问题上:一名程序员想要从熟悉的编程领域转入新兴的"AIGC"领域,但面对这个看上去有些复杂困难的目标,他发现自己总是在有畏难心理,迟迟无法迈出学习的第一步。这时,如果应用前面我们提到的思维方式,可以这样开始:

1、认识畏难心理:人类的共性

首先,对于完全不懂大模型的人来说,刚开始接触,发现信息量如此大,感到困难是正常的。而且,畏难情绪是人类共有的心理现象,它也可以提醒我们需要额外的准备和策略来应对挑战。接纳自己的不安,不必为此自责,这是走出拖延的第一步。

2、分解任务:大山变沙丘

面对AIGC这座看似难以攀登的高山,最有效的策略是将其分解成一系列的小任务,可以将其拆解为以下几个步骤:

  • 理论基础:了解AIGC的基本原理,比如机器学习、深度学习的基础知识。

  • 技术选型:研究市面上主流的AIGC工具和框架,如TensorFlow、PyTorch等,选择最适合自己的开始学习。

  • 入门实践:完成一些简单的教程或项目,比如使用预训练模型生成文本或图像。

  • 进阶学习:深入学习模型调参、数据预处理等高级技能。

  • 项目实战:参与或发起一个小型AIGC项目,将所学应用到实际问题中。

3、排优先级:从易到难,稳扎稳打

在分解任务之后,合理安排它们的优先级至关重要。遵循"从易到难"的原则(部分场景下可用"从重要到次要"的原则),先完成那些能够快速上手的任务,这样不仅能迅速积累成就感,还能为后续的挑战打下坚实的基础。例如,先从学习AIGC的基础知识开始,逐步过渡到AIGC的实践操作。

4、设定小目标:里程碑式的胜利

为每个小任务设定具体、可达成的目标,比如"本周完成TensorFlow基础教程",这样的小胜利会不断激励你前进,减少拖延。每达成一个小目标,可以给自己一点奖励,无论是休息一会儿还是享受一顿美食,都是对自己努力的认可。

5、加入社群,寻求支持

加入相关的在线社群或论坛,与其他学习AIGC的开发者交流心得,寻求帮助。社群不仅能为你解答疑惑,还能提供一些精神上的支持和鼓励,让你知道在这条路上并不孤单,有助于我们走出拖延。

畏难情绪是成长路上的绊脚石,但通过分解任务、合理排序,我们可以将其逐一击破。记住,每一次微小的进步都是向目标迈进的一大步。勇敢地拥抱拖延本应面对的挑战吧,它不仅能够拓展你的认知边界,更能让你在不断的学习与实践中,收获成长的喜悦和能力的提升。现在就开始行动规划起来走出拖延吧!

相关推荐
久笙&9 分钟前
高效设计AI Prompt:10大框架详细对比与应用
人工智能·prompt
yuanlulu10 分钟前
mindie推理大语言模型问题及解决方法汇总
人工智能·华为·自然语言处理·nlp·大语言模型·昇腾
浊酒南街11 分钟前
决策树(理论知识3)
算法·决策树·机器学习
学术会议13 分钟前
【智慧光学与高效信号处理】2025年信号处理与光学工程国际会议 (SPOE 2024)
大数据·人工智能·物联网·安全·信号处理
爱研究的小牛17 分钟前
Midjourney技术浅析(一)
人工智能·深度学习·aigc·midjourney
qq_2739002335 分钟前
PyTorch Lightning Callback介绍
人工智能·pytorch·python
mingo_敏36 分钟前
深度学习中的并行策略概述:4 Tensor Parallelism
人工智能·深度学习
红色的山茶花1 小时前
YOLOv9-0.1部分代码阅读笔记-train.py
笔记·深度学习·yolo
cxr8281 小时前
洪水灾害多智能体分布式模拟示例代码
深度学习·机器学习·迁移学习
敲代码敲到头发茂密1 小时前
基于 LangChain 实现数据库问答机器人
数据库·人工智能·语言模型·langchain·机器人