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飞书另类用法：把表格信息自动生成可分享的网页

Thu, 21 Aug 2025 10:00:00 +0800

各个 AI 都能生成网页代码（HTML），非程序员也能用 AI 制作简单的互动网页。

有的 AI 工具内置了在页面上自动渲染 HTML 页面的功能，我们甚至可以直接截图做简单的海报。

随之而来，痛点出现了：

如何更快把这段代码变成一个能发个朋友的链接？

如何更便捷保存这些代码网页，更快速找到呢？

年初，在归藏老师那里看到了可以直接粘贴代码就直接预览并分享的 youware ，非常好用。不过粘贴后，自己的代码就看不到了，现在 youware 这个功能也限制用量了。

另一个类似的网站 32kw.com （HTMLgo）也限定了一定的权限（刚刚得知是向阳乔木老师的网站，特加附注）。

不过最近，我发现在飞书多维表格中，借助「网页自动部署」这个免费的字段捷径，就能解决这个问题：

在一个单元格中粘贴 HTML 代码，旁边的单元格就能生成一个可分享的网页链接。

这样既能够保存代码，也能够有分享链接，减少了很多阻力——再也不需自己打开编辑器粘贴 HTML 代码，保存为 HTML 格式的文件，再用浏览器打开了。

平替了 HTML 在线托管和分享工具的最基础功能。

更有趣的是，可以利用飞书表格中内嵌的 Deepseek，自动引用表格中其他的数据信息，自动生成可以分享的网页。

网页就是图片，图片背后就是网页，那么就能够实现批量制图了。

（文科生最表面的理解）

于是我又拓展了这个的使用场景：

我使用飞书多维表格记录的日志，加个「Deepseek 」和「网页自动部署」这两个字段捷径，就能在我记录完备之后，自动生成一个分享网页了！

生成网页的效果截图

让我取消了飞书「排版打印」插件的订阅。

如果 Deepseek 生成的网页质量不是很好，可以用 Claude 4 先写好模板，把整个代码嵌入提示词中就好了。

如果再拓展一下，其实可以批量生成很多东西，把表格的行的内容，变成铺开可以展示的内容。

今天先写这些。

当特别喜欢一个作者

Tue, 19 Aug 2025 16:49:00 +0800

当特别喜欢一个作者，我刻意设计，让 ta 每天出现在我的生活中。

Derek Sivers 是我特别喜欢的作者之一。他的文章真诚、有趣且简短，自从偶然发现他的博客，我几乎天天受到他作品的影响。

初期是上头，连续几天一口气读完他 20 多年写的博客；

接着是触动，读完所有博客，又购买读完他写的所有书，又写了自己的读后感，有机会就推荐给朋友；又主动发邮件建立联系，在他来中国的时候，差点能够面基。

然后是模仿，模仿他的网站、笔记、NOW 界面。

现在是刻意设计，持续让他的文章出现在我的注意力中。比如：

1、在每个番茄闹钟倒计时结束后，电脑会自动随机打开一篇他的文章。（相当于是《福格行为模型》中完成一项任务之后，给自己的奖励！）

2、在固定时间，让电脑随机自动随机打开他网站上的任意一页

3、把 Anki 当做阅读软件，把他所有的 400+ 篇文章制作成了 Anki 卡片

新的信息不等于重要的信息，已经知道自己会被哪些信息触动，就可以更多次去接触这些信息，而不是做信息饕餮。

我喜欢重复，李笑来在 1000h 项目中提到建立稳定神经元链接需要重复 5000 次。

同样的信息重复多了不会烦吗？

会。

但 Sivers 20 多年创作的东西足够多且有趣，我引入了「随机性」，（启发来自《运气的诱饵》），带来更多惊喜和乐趣，不知道偶然会复习到哪一篇，如果刚好自己做了类似的事，那共振感就太强了。

之后使用 Anki 制卡，又引入了「测试性」，他的每篇博客都在 400 字甚至更短，都简明表达一个观点，于是我卡片的正面是博客的题目，反面是 Ai 生成的总结，原文和原文翻译被折叠起来。

也不苛求非要记住，就是想要时常被触动。

正

反

关注什么是可以自己设计的，You are what you focus on.

相当于给足够的时间，我可以「设计」自己。

走通了 1000 本书的制卡，让我意识到其他类似的信息也可以同样处理。

1000 张书籍 Anki 卡的问题在于，仅凭书名生成的内容可能有错误，那么如果我给更多的信息，Anki 卡的内容也会更准确。

于是在产生了，我要把 Derek Sivers 每篇文章都制卡的念头后，虽然不会写程序，但 Ai 降低了行动阻力，我只要告诉它需求，它就会我些可以尝试的路径。

然后 400+ 张卡，不到几个小时就搞定了。

1、告诉 Ai 我想要的结果，把 Sive.rs 网站上每篇文章都爬下来，且依次放在表格的一列中，这样我才能利用飞书多维表格的 Ai 功能批量总结和翻译，以及才可以批量导入 Anki。

Ai 帮忙写了 Python 脚本，十分钟爬下了所有的文章，并生成了一个 Excel 文件。

2、把 Excel 文件上传到飞书，进行类似 1000 本书制卡的处理。

文档也分享一下：https://auwwgc2fnl.feishu.cn/wiki/N4how6wn2iRB8wkh8jKcHWkjnAf?from=from_copylink

3、 Ai 写个 Anki 卡片模板，批量导入，制卡完成。

最后为了让朋友体验一下随机跳转的感觉，把朋友和我喜欢的几位博主的信息做了个随机跳转页面：

random.baidou.work

当然输入网址，都可以随机跳转到他们的任一文章，不限时间，甚至可以穿越到十年前：

https://random-sivers.vercel.app/

https://random-wangchuan.vercel.app/

https://random-dongdong.vercel.app/

如果不想点击呢？使用这篇中提到的特殊闹钟法，配合 Ai ，就可以让电脑自动去做这件事了。

当我发现思维导图本质是「层级结构」，一个更有趣的工作流就诞生了

Mon, 18 Aug 2025 16:06:00 +0800

上周三很兴奋，得益于一个观察和尝试：

我用 20 分钟配合 Ai ，几乎完成了一整天的工作量。而且结果百分百比我纯人工更好。

我的任务是：把已经做好，但未最终定稿的一本近 200 页的宣传画册，做个详细的思维导图，要细致到每页的具体内容。

有了思维导图，可以更高效和客户调整、确认。所以这个思维导图后续还需要可编辑。

每页至少有4 张以上照片和描述，而且我还需要把这页整体内容进行总结，200 页，很机械、很要命，每页 2 分钟，至少需要我 400 分钟， 5 个多小时。

能懒则懒，开始想着是否能借助 Ai 减少些工作量。

于是，开始尝试探索：

1、我想要一个能够编辑的思维导图，可以用 Xmind 或者幕布

2、去 Xmind 和幕布，发现它们都可以导入 Markdown 文件

3、问 Ai 知道了 Markdown 形式的纯文本可以变成思维导图！

4、思考我的需求：可以把长文本多图的 pdf 文件作为输入的 Ai ，还得聪明些，遂想到了 Google 的 Gemini

5、喂给 Gemini 2.5 pro 全部的文件，沟通清我的需求，Gemini 在 5 分钟内给我了一版完整的 Markdown 文字（最好让它以代码块的形式回复，复制更方便）

6、保存 .md 文件，导入 Xmind，生成思维导图

7、Gemini 总结太好了，人工校对修改只用了 10分钟

Ai 总结的 Markdown 和思维导图之间的关系：

Gemini 生成：

思维导图的核心是可视化的层级结构。Markdown通过标题（#）和列表（-）等语法，恰好能以纯文本形式记录这种结构。

因此，一份写好的Markdown文件，就像一份思维导图的“建筑蓝图”，能被专业软件瞬间识别并渲染成完整的、可编辑的思维导图，完美实现了“内容与形式”的分离。

走通之后很兴奋，我的收获是：

1、发现思维导图的核心是可视化的层级结构后，就可以让 Ai 去「写」思维导图了

2、不用找专门能够生成思维导图的 Ai 工具了，也不用担心 Ai 生成的导图不能修改。任何大模型都能完成这项任务，后续只要自己导入其他工具，就能无限制编辑了！

3、可以充分发挥各个工具的优势！我用 Gemini 做思维导图，充分发挥了它长文本、多模态的能力——除了识别 pdf 中的文字，Gemini 甚至直接识别了每页的每张照片，生成了对应的总结描述。

因工作的资料无法分享，我拿《纳瓦尔宝典》这本书按照这种方式做了个思维导图：

这种发现很鼓舞到我！

但我又不是很擅长各类工具格式什么的，遂有了就向 Ai 请教了下，很有启发，分享给大家。

有了 Ai ，短时间复习 1000 本书成为可能

Thu, 14 Aug 2025 16:24:00 +0800

拼好 1000 张书籍封面的照片墙之后，我感到些许恐慌。

不是因为没有读过它们。恰恰相反，每一本都投入了数小时，甚至数天的时间，现在却感觉至少忘记了 90%。

「读过很多书」和「拥有很多智慧」之间，隔着一条「遗忘」的巨大鸿沟。

趁着用 Ai 拼照片墙的激情余热，以及被硅谷王川「GPT 的技术，相当于可以让极少数人具有超大规模处理非结构化数据信息的能力，这个能力层层叠加爆发出的生产力，看不到上限。」这条微博的启发。

我设想的，一种长期复习自己读过 1000 本书的场景，终于在几个工具配合下，几个小时内就实现了。

设想是：

- 在间歇性复习软件 Anki 中，制作 1000 张书籍知识卡。

- 复习的时候，正面只给我看书的封面，强迫自己- - 回想关于这本书的一切。

- 尝试回想之后，点击按钮。

- 反面是关于书籍内容总结、作者介绍、特殊之处等等。还可以一键跳转得到更多这本书的信息。

就像这样：

没有合适的工具，这个工作量太大了，至少需要几周，筋疲力竭，也不一定做完。

有趣的是，这些工作，我在当天用不到三小时全部完成了。（2025年2月15日）

简单分享下思路给大家：

1、用飞书多维表格做「加工车间」，表格的一行是一本书的信息，使用其内嵌的 Deepseek 批量生成我需要的字段。

2、下载为 CSV 文件，导入到 Anki ，并在 Ai 帮助下写个 Anki 卡片模板。

3、在 Ai 帮助下，为每张书籍卡嵌入对应的秘塔搜索链接和豆瓣页链接。

1000本书籍基础信息录入飞书，使用了拼 1000 书籍墙这篇提到的工具，不到 5 分钟。

嵌入 Deepseek 的飞书多维表格，把 Ai 从线性的你一句Ai回一句的聊天工具，变成了表格的「自动化函数」，如图带有颜色的列，能够按照输入的提示词，自动处理整列的所有内容。

这个步骤，感受到了作为普通人，也能够大规模处理非结构性信息的舒爽。

它还直接消灭了「复制粘贴」这个搬运数据的过程，生成的内容直接在表格中。

1000booksToAnki 纯色列均为 Ai 生成

这个飞书表格的共享地址：

https://auwwgc2fnl.feishu.cn/base/CIDcbntpla65mssQX3bckh6gn0b?from=from_copylink

Anki知识卡展示：

Anki 卡片本质上是个网页，网页就可以嵌入各种链接；

因为 Ai 生成的内容不完全准确，我在迟疑的时候，想要快速地验证，想要点击一下链接就出现这本书相关内容。

这时候之前的一个观察就帮到了忙：我发现秘塔Ai搜索后，地址栏显示的是：

固定网址 + ?q=搜索关键词。

相当于每个关键词的搜索链接是固定的！

于是我就让 Ai 实现了点一下链接，就跳转到用秘塔Ai搜索这本书的网页。

制作完 1000 张知识卡后，就可以长期随时随地复习了。

当然这只能作为一个知识系统的补充，更多应该去主动创作、更及时实践。

（Anki手机版显示）

1000本?系列：

《读完1000本书之后，我有哪些收获？》

《把1000本书的封面拼成一张照片墙》

我懒，不想思考，所以设置「另一种闹钟」

Wed, 23 Jul 2025 10:09:00 +0800

环境启动器闹钟⏰

为一些事情，定了闹钟或事件提醒，很多时候我也不会去做，因为它只是提醒我「该做什么」，没有解决「如何开始做」的问题。

闹钟响了，我关掉它，然后

需要思考下一步做什么，

需要打开相关的应用，

需要找到合适的文件，

需要回忆自己上次做到哪里了......

这个过程中有太多的决策点和摩擦力，足以让疲惫懒惰的大脑，倾向选择「算了，等会再说，或者再设置个提醒往后拖拖。」

鸡血上头，动力十足的时候，不需要有任何提醒，就直接去做了。

但这种大都是短期热情，持续不了多久，就中断了。

我发现这种传统闹钟、待办清单，还有习惯打卡，对于最懒时候的我来说，还是没太大作用。因为它们都需要我主动去思考、去行动、去走进环境。

但最近我保持了每天写工作记录、按时写日志。只是因为设置了另一种闹钟 —— 环境启动器闹钟。

利用 Mac 的 automator 自动化工具，实现了无论我在电脑上打开的是什么窗口，电脑都会在每天 16:55 自动打开我的工作表单，在 20:55 自动打开我的日志表单。我只需要输入就好。

想象一下，提前设置好的「环境启动器闹钟」到了时间，我们不需要做任何决定，不需要准备任何资料，不用走向环境，环境直接搬到我们面前，可以直接开始做事。行动的概率会提高多少！

今早地铁上在 Anki 上复习到了这张：

发现自己已经看到过很多次，但实际却一直没有去实践。我想着要到办公室做的第一件事是，不看任何通知消息，先写感触和今日计划。

于是设置了个「环境启动器闹钟」，实现了：

9:00 电脑自动退出微信；

自动打开飞书项目页面，停留 5 秒；

自动打开我常用的写作软件 iA Writer ；

最后自动弹出文字框，写着上面 Anki 卡中的文字， 5 秒后自动消失。

整个过程都是自动的，一次决定，无数次自动化。

开始使用这种闹钟，只需要三个步骤：

1. 识别自己经常拖延或忘记的任务

2. 设计想象自己开始做这项任务时，环境应该是怎样的

3. 使用自动化工具实现这个场景

尝试之后，会发现自己不再需要每次闹钟响起时，重新决定「现在做还是待会做」，开始任务的阻力也降低，做的概率自然提高。

「环境启动器闹钟」感觉是对福格行为模型（B=MAP 行动发生与动机、能力和触发器同时存在的时刻）的升级，它不仅提供了触发器，还通过消除阻力提高了能力，直接把我们放到了行动的起点。

甚至有时候可以直接完成所有环节——比如我使用超市红外线扩音器实现了每日回家都能听到：

触发器是人体作为热源进门，被红外线喇叭监测到，自动播放提前设置好的音频。

那么懒，就只思考设置一次吧，其他的交给机器。

具体实现方式（Mac）

Mac 自带的 Automator 可以让你电脑在指定时间自动执行任务，比如打开工作需要的应用和网站。不懂AppleScript代码也完全没关系。

1、创建Automator日历闹钟：

打开Automator应用
选择"日历闹钟"
搜索并添加"运行AppleScript"动作

2、让AI帮你写代码：

直接告诉AI你想实现什么功能
例如：「我在用 automator 自动化，帮我写一个AppleScript，在工作开始时自动打开**网址」
复制AI生成的代码，粘贴到Automator中
保存后即可在日历中设置时间

无需学习任何编程知识，只需描述你想要的功能，AI会生成现成代码供你使用。无论是打开特定网站、关闭干扰应用，还是显示提醒消息，都可以通过这种方式实现自动化。

关于上文提到的《福格行为模型》，做过一个「歌曲笔记」

独家问卷：只给自己填的个人追踪工具

Tue, 17 Jun 2025 10:09:00 +0800

问卷是一种对话

电子问卷或表单（Forms），一般用来向大家收集信息，设置好问题，让不同人填写。

比如我最早接触的问卷星、报名表单，都是如此。

如果查看后台，就会发现收集结果会自动汇集成一张表格，列为各项问题，行是不同的人。

表格结构性强，后续无论是分析数据、做图表展示都非常方便。

传统表格输入是单一维度的过程，对照横轴表头，一行一行填写；

问卷的形式则创造了一种全新的形式，将输入转变为一种对话。

如果问卷所有填写人都是自己呢？

三年前，脑中突然冒出的这个问题，启发我找到了现在每天用得最多的工具。

问卷的所有填写人都是自己，那它就成了一份独家问卷，实际是一种非常强大的个人追踪工具。

问卷填写人只有自己，不代表问卷只被填写一次。 不同时间戳上的自己，有很多个。

过去 3 年，我把问卷作为了一种个人追踪记录工具。制作了 20 多种问卷：

1、番茄表单问卷——每个番茄闹钟前后填写

2、朋友见面问卷——每次朋友见面后填写，记录时间、地点、干了什么、聊了什么等

3、会议纪要问卷——工作会议无论是否要求写会议纪要，都会顺手填下

4、情绪波动问卷——有比较大的情绪波动时填写

5、编程知识问卷——随手记录在实践中遇到的知识点

...等等

平台多样，从 Google Forms 、腾讯问卷、Notion Forms 到飞书问卷，但形式都一样：问卷。

三年左右总计填写 1500+ 次，预计还会继续使用下去。

为什么要填问卷？

填这么多次，是发现了问卷这种形式，不可替代的优点。

问卷是一种脚手架，减少了记录的阻力。

填问卷，不像打开空白的 Word 页面，半天只打一行字，它有具体的问题，有限制选项，有防呆设计，甚至只需要二选一，让自己在任何状态下都能够保持记录。

问卷是一个微环境，可以自定义触动自己的元素。

问卷可以设置的图片背景，都可以自定义。问问题风格的方式也都由自己发挥。

比如我的番茄问卷图片背景是任务的几种类型和它们的关系，朋友见面问卷是《老友记》截图，情绪波动问卷是《头脑特工队》截图。

问卷是一个超链接、一个二维码，只要有网络就可以输入。

比如我不用记忆任何复杂信息，只要打开 d.baidou.work 就能够看到提前设置好的问卷链接；也可以自动化工具一键打开特定问卷的超链接；电脑上作为书签，手机上可以设置成主屏幕，甚至可以用输入法的语音转文字填写。

以下是我的几个表单，填写的结果只有我有权限查看，不过大家感兴趣可以扫码查看问题。

脚手架减少阻力，微环境多次提醒自己，超链接全平台通用，这都是输入过程的角度；从输入信息的结果看，就更有价值了。

更快对单一维度进行纵向分析：比如番茄问卷结果表格，直接查看特定的一列；

更容易从记录的数据找出规律：比如可以把番茄问卷结果，按照对过去满意程度进行排列，分析自己做什么事的时候状态更好；

甚至还可以用上平台的 Ai 功能（飞书智能表格字段捷径）：直接针对特定某一列，嵌入 Deepseek 自定义提示词，批量处理。

Ai 针对困难的地方给鼓励

甚至还可以使用飞书的仪表盘做可视化

和上篇《Anki的意外用途：我如何用它存储触动瞬间》联动，问卷的结果是表格，表格内容可以批量导入 Anki ，一次性制作上千张卡片，我 Anki 中朋友见面的部分，前身就是问卷。

问卷实际是一种思考框架，设计的时候，必须考虑我们要记录的信息是什么，如何结构化这些信息。迭代问卷的过程，也是迭代自己思考方式的过程。

尝试下这种只有自己填写的问卷，随便选个平台（我目前主要用飞书问卷），设计个问卷，哪怕只有三个问题，不同时间戳上的自己填写后，查看结果，可能发现些有趣的东西。

或者也可以试试我之前做的模板：

Anki的意外用途：我如何用它存储触动瞬间

Fri, 23 May 2025 10:08:00 +0800

把触动瞬间，变成力量源泉

当我们有强烈想要实现的目标时，往往能发掘出常见工具的新用途。

最近一年，我用这款通常用来「背单词」的 Anki 记忆软件，构建了一个专属自己的触动瞬间的「花园」。

我们的大脑总是偏向记住不愉快的事，让美好淡去。

手机照片堆积几千张，那么多触动瞬间，没有多少被重新感受过。

若不刻意设计，日常生活的繁忙会让我的记忆力变成金鱼，那些瞬间的触动，变成沙滩上的脚印。

忙碌中，逐渐失去那些本该让我们感受到被爱与支持的珍贵记忆。

520521，谐音的日子给大家表达情感的契机。送出和收到很多爱。（请允许我秀一下）

想象下，如果这些触动瞬间能完美保存，会是什么体验？

我们试图用多种方式保存这些记忆：从物理相册到手机照片再到社交媒体。

不过却各有不足：

- 相册落灰占地儿难以整理；

- 手机照片被新内容表情包各类截图塞满；

- 社交媒体更像是展示而非细致的触动记录。

最关键的是，它们没有主动回顾的机制。

人脑运作是单线程的，我们不能同时决定「应该回顾什么」和「完全沉浸在回顾中」这两件事。

且按照线性回顾顺序，内容变得可预测，失去新鲜感和惊喜。

Anki 这款高度自定义化的间歇性复习软件，刚好完美解决了以上的问题。

它用算法接管「选择回顾什么」的决策过程，让大脑只需专注于「体验回忆」本身。

Anki 原本用被来背诵单词和知识点，支持文字和图片作为载体。

这意味着我们可以用它来保存触动瞬间，并通过其动态复习算法，以随机且高效的方式回顾。

这也有缺点—— 因为是独属自己，高度定制化的触动瞬间和回忆，所以所有的卡片都必须自己制作。

但一次录入，永久存储，主动推送回顾的模式让这项投入相当值得。

Anki 采用间隔重复算法，对记得好的卡片自动延长复习间隔，记得差的更频繁出现。这样每天只需复习少量卡片，却能高效巩固记忆。

设想一下，如果从现在就养成这个习惯，那自己就真的会有个外置美好时刻触动瞬间的记忆库。

「我会永远记住你」将并不再是一时上头的浪漫夸张，而会成为基于方法和工具的现实。

通过系统性地记录和复习，建立一个外部的、可靠的情感记忆系统，我能真正记住那些对我们关系而言重要的瞬间。

Richard Hamming提出过的问题

「Of all of life's burdens, which are those machines can relieve, or significantly ease, for us?」

（在生活的诸多负担中，哪些是机器可以为我们减轻或显著缓解的？）

记忆的流失正式这样的负担。我们在珍藏触动时刻和应对遗忘的矛盾中，而 Anki 这样的工具提供一种解决方案——把「什么时候该回顾什么」外包给机器，我们只需专注回顾。美好回忆的定期在大脑中重生。

于是我去年开始就在 Anki 中建立了相应的触动牌组。

分为三部分：

Gathering Track：和朋友们的见面记录，有文字有图片

Gifts：朋友们送的礼物照片，社媒晒不多，但我见它们有足够多次

Inspiring moments：从网上看到触动的图片，被夸奖的截图等等

当时还没有探索出来更快的制卡流程，都是手动制卡。内容虽然少，但也非常值得。

以下是两张手动制作的极简卡片：朋友见面和收到的礼物?

制卡加上经常复习，感觉记忆得到了扩展，

Andy Matuschak 提到过「 Spaced repetition systems can be used to program attention.」（间歇重复系统可以用于对注意力进行编程。）

每天接触的信息也在塑造自己，感觉自己整体上在有实际缘由地变得更乐观更积极，大脑中那些积极的神经回路频繁被点亮。

爱一定程度上是可以被存储的。

长期来看，这些Anki卡片构建了一个永恒的情感银行。珍贵瞬间不会消失，而是定期唤起记忆。

把复杂步骤，变成智能流程

经过一年的摸索和迭代，我构建了一套制卡工作流，让记录触动瞬间变清晰和顺畅。

制作时间缩短了90%以上，卡片文件大小也减少了90%。

大致步骤如下：

第一步：使用飞书智能表格捕捉瞬间

飞书智能表格作为数据中转站，通过问卷功能快速录入信息：

- 创建一个包含"描述"、"图片"、"日期"等字段的表格

- 把表格变成问卷表单视图，录入更顺畅

- 还可以使用飞书AI功能自动生成额外内容，比如起个有趣的标题等

- 使用「插件市场」中的「导出Excel：内嵌图片」插件，下载成 Excel 文件

（录入问卷和表格示例如下）

第二步：图片处理与链接生成

- Anki卡片本质是HTML网页，直接嵌入图片会导致文件臃肿。更优方案是：

- 使用Python脚本批量提取 Excel xlsx 文件中的图片（表述好需求，让ai写的，附在文章最后，供参考）

- 将图片上传至图床（如Github仓库或七牛云）

- 自动生成并保存图片链接到原 Excel xlsx 文件的单元格中

第三步：批量导入Anki

- 在 Anki 提前设置一个卡片模板

- 将xlsx文件转成 CSV 格式。确保包含文字描述和图片链接

- 使用Anki的导入功能批量创建卡片

这套工作流的核心优势在于：

- 轻量化 - Anki卡片本质是HTML网页，使用图片链接而非直接嵌入图片，大大减小了文件体积，同步也更快

- 高效率 - 借助飞书智能表格作为卡片数据库的中转站，录入流程和批量处理都非常迅速

- 长期可行 - 基于开源软件和成熟技术，理论上可以永久使用

对于编程小白，Python脚本可能听起来有些复杂，但借助现代AI工具，只需清晰表达需求，一步步测试运行生成的代码即可，无需深入理解编程细节。

不是特别私人的文件，我把Github 仓库作为图床，而和朋友见面、礼物等照片，我购买了七牛云的图床存储空间，两者效果是一样的。 Github 作为图床免费可靠就是加载速度有些慢。

另外结构性的表格可以批量迁移、编辑、关键词搜索等等，还有更多视图的展示。

以上的实现步骤复杂是因为涉及到了图片批量上传到图床。

如果只是纯文字内容，使用飞书问卷先记录，后批量导入，完全不需要第二步，是非常容易的。

Anki 上手确实有些难度，不过可以它是开源项目，我们借助 DeepWiki 这个工具可以获得较为准确的教程

https://deepwiki.com/ankitects/anki

技术的意义不仅在于提高效率，更在于针对自己的目标，把它们当做实现的工具。

听上去好玩的话，或许今天就可以试试：

1、今天就下载安装Anki软件，它在非苹果设备上都是免费的

2、找到手机中一张让自己触动的图片

3、花十分钟时间创建第两张Anki卡片，最基础的就好

迈出了第一步，开始构建自己的情感记忆库。

如果觉得很赞，后续可以慢慢优化自己的流程，降低制卡阻力。

这个记忆系统最大的价值不是冻结过去，而是帮助我们从过去汲取力量，塑造更有意义的现在与未来。

自动提取含Excel文件中的图片上传到 Github 并将图片链接替换掉原单元格中的

"""Excel图片提取与GitHub上传工具
此工具可以从Excel文件中提取所有图片，上传到GitHub作为图床，然后生成一个新的Excel文件，将原图片替换为GitHub上的图片URL链接。功能特点:- 自动提取Excel中的所有嵌入图片及其位置信息- 批量上传图片到GitHub仓库- 生成新的Excel文件，保留原数据但替换图片为URL- 支持断点续传，可在上传中断后继续- 在新Excel中自动生成图片索引表使用前需要:1. 创建GitHub个人访问令牌：   Settings > Developer settings > Personal access tokens > Fine-grained tokens   - 选择 'Contents' 权限 (Read and write)   2. 创建config.ini文件，内容如下：   [github]   username = 你的GitHub用户名   repo = 用于存储图片的仓库名   token = 你的个人访问令牌   branch = main安装依赖:pip install openpyxl pillow requests使用方法:1. 配置config.ini2. 运行脚本3. 在弹出窗口中选择Excel文件4. 等待处理完成作者: 醋泡白豆+Claude3.7"""import osimport timeimport tempfileimport shutilfrom pathlib import Pathfrom datetime import datetimeimport openpyxlfrom openpyxl.utils import get_column_letterimport requestsfrom tkinter import Tk, filedialog, messageboxfrom PIL import Imageimport ioimport zipfileimport xml.etree.ElementTree as ETimport base64import jsonimport reimport pickleimport randomimport configparser# ===== 配置加载 =====defload_config():    """加载GitHub配置信息"""    config = {        'username': '',        'repo': '',        'token': '',        'branch': 'main'    }        # 尝试从config.ini加载    cfg = configparser.ConfigParser()    if os.path.exists('config.ini'):        cfg.read('config.ini')        if'github'in cfg:            config['username'] = cfg['github'].get('username', '')            config['repo'] = cfg['github'].get('repo', '')            config['token'] = cfg['github'].get('token', '')            config['branch'] = cfg['github'].get('branch', 'main')        # 尝试从环境变量加载(优先级更高)    config['username'] = os.environ.get('GH_USERNAME', config['username'])    config['repo'] = os.environ.get('GH_REPO', config['repo'])    config['token'] = os.environ.get('GH_TOKEN', config['token'])    config['branch'] = os.environ.get('GH_BRANCH', config['branch'])        # 验证配置    missing = []    ifnot config['username']: missing.append('GitHub用户名')    ifnot config['repo']: missing.append('GitHub仓库名')    ifnot config['token']: missing.append('GitHub访问令牌')        return config, missing# ===== 重试配置 =====MAX_RETRIES = 3  # 上传失败时最大重试次数RETRY_DELAY = 5  # 重试间隔秒数RATE_LIMIT_DELAY = 10  # 请求过多时等待秒数defget_column_letter(col_idx):    """将列索引转换为Excel列字母（1->A, 2->B, ...）"""    result = ""    while col_idx > 0:        col_idx, remainder = divmod(col_idx - 1, 26)        result = chr(65 + remainder) + result    return resultdefextract_images_and_positions(excel_path):    """    从Excel文件中提取所有图片及其位置信息    使用直接解析drawing XML的方法获取精确位置    """    images_info = []    position_info = {}  # 图片名 -> 位置信息    temp_dir = tempfile.mkdtemp()    try:        print("从Excel文件中提取图片并分析位置...")                # 解压Excel文件到临时目录        with zipfile.ZipFile(excel_path, 'r') as zip_ref:            zip_ref.extractall(temp_dir)                    # 1. 获取工作表信息        wb_xml_path = os.path.join(temp_dir, 'xl', 'workbook.xml')        wb_xml = ET.parse(wb_xml_path)        wb_root = wb_xml.getroot()                # 提取所有工作表信息        sheets_info = {}  # sheet_id -> sheet_name        ns = {'': 'http://schemas.openxmlformats.org/spreadsheetml/2006/main'}        for sheet_elem in wb_root.findall('.//sheets/sheet', ns):            sheet_id = sheet_elem.get('sheetId')            sheet_name = sheet_elem.get('name')            r_id = sheet_elem.get('{http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/relationships}id')            sheets_info[r_id] = {'id': sheet_id, 'name': sheet_name}            print(f"找到工作表: ID={sheet_id}, 名称={sheet_name}, 关系ID={r_id}")                # 2. 获取工作表与文件名的映射        rels_path = os.path.join(temp_dir, 'xl', '_rels', 'workbook.xml.rels')        rels_xml = ET.parse(rels_path)        rels_root = rels_xml.getroot()                # 工作表ID与文件的映射        sheet_files = {}  # r_id -> sheet xml path        for rel in rels_root.findall('.//{http://schemas.openxmlformats.org/package/2006/relationships}Relationship'):            r_id = rel.get('Id')            target = rel.get('Target')            if'worksheets/sheet'in target:                sheet_files[r_id] = os.path.join(temp_dir, 'xl', target)                print(f"工作表关系: ID={r_id}, 文件={target}")                # 3. 处理每个工作表的drawing文件        for r_id, sheet_info in sheets_info.items():            sheet_name = sheet_info['name']            print(f"分析工作表: {sheet_name}")                        if r_id notin sheet_files:                print(f" 找不到工作表 {sheet_name} 的文件")                continue                        sheet_path = sheet_files[r_id]            ifnot os.path.exists(sheet_path):                print(f" 工作表文件不存在: {sheet_path}")                continue                            # 查找工作表中的drawing引用            sheet_xml = ET.parse(sheet_path)            sheet_root = sheet_xml.getroot()                        drawing_rid = None            drawing_elem = sheet_root.find('.//drawing', {'': 'http://schemas.openxmlformats.org/spreadsheetml/2006/main'})            if drawing_elem isnotNone:                drawing_rid = drawing_elem.get('{http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/relationships}id')                print(f" 工作表 {sheet_name} 有绘图元素，关系ID: {drawing_rid}")                        if drawing_rid isNone:                print(f" 工作表 {sheet_name} 没有绘图元素")                continue                        # 获取drawing文件的路径            sheet_dir = os.path.dirname(sheet_path)            sheet_rels_path = os.path.join(sheet_dir, '_rels', os.path.basename(sheet_path) + '.rels')                        ifnot os.path.exists(sheet_rels_path):                print(f" 工作表关系文件不存在: {sheet_rels_path}")                continue                            sheet_rels_xml = ET.parse(sheet_rels_path)            sheet_rels_root = sheet_rels_xml.getroot()                        drawing_path = None            for rel in sheet_rels_root.findall('.//{http://schemas.openxmlformats.org/package/2006/relationships}Relationship'):                if rel.get('Id') == drawing_rid:                    target = rel.get('Target')                    # 修正路径解析                    if target.startswith('../'):                        # 相对路径，需要从sheet目录向上                        base_dir = os.path.dirname(sheet_dir)                        rel_target = target[3:]  # 去掉开头的 '../'                        drawing_path = os.path.join(base_dir, rel_target)                    else:                        # 直接路径                        drawing_path = os.path.join(sheet_dir, target)                    break                                if drawing_path isNoneornot os.path.exists(drawing_path):                print(f" 找不到drawing文件: {drawing_path}")                continue                            print(f" 找到drawing文件: {os.path.basename(drawing_path)}")                        # 解析drawing文件获取图片位置            drawing_xml = ET.parse(drawing_path)            drawing_root = drawing_xml.getroot()                        # 获取drawing文件与图片的关系            drawing_dir = os.path.dirname(drawing_path)            drawing_rels_path = os.path.join(drawing_dir, '_rels', os.path.basename(drawing_path) + '.rels')                        ifnot os.path.exists(drawing_rels_path):                print(f" drawing关系文件不存在: {drawing_rels_path}")                print(f" 尝试在其他位置查找drawing关系文件...")                                # 尝试其他可能的路径                alt_rels_path = os.path.join(temp_dir, 'xl', 'drawings', '_rels', os.path.basename(drawing_path) + '.rels')                if os.path.exists(alt_rels_path):                    drawing_rels_path = alt_rels_path                    print(f" 找到替代的drawing关系文件: {alt_rels_path}")                        ifnot os.path.exists(drawing_rels_path):                print(f" 无法找到drawing关系文件，跳过图片位置分析")                continue                            drawing_rels_xml = ET.parse(drawing_rels_path)            drawing_rels_root = drawing_rels_xml.getroot()                        # 创建关系ID到图片路径的映射            image_rels = {}  # rel_id -> image_path            for rel in drawing_rels_root.findall('.//{http://schemas.openxmlformats.org/package/2006/relationships}Relationship'):                r_id = rel.get('Id')                target = rel.get('Target')                if'../media/'in target or target.endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg', '.gif', '.bmp')):                    image_name = os.path.basename(target)                    image_rels[r_id] = image_name                    print(f" 图片关系: ID={r_id}, 文件名={image_name}")                        # 分析drawing文件中的每个图片锚点            ns = {                'xdr': 'http://schemas.openxmlformats.org/drawingml/2006/spreadsheetDrawing',                'a': 'http://schemas.openxmlformats.org/drawingml/2006/main',                'r': 'http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/relationships'            }                        # 处理多种类型的锚点            for anchor_type in ['xdr:twoCellAnchor', 'xdr:oneCellAnchor']:                for anchor in drawing_root.findall(f'.//{anchor_type}', ns):                    # 获取from位置 (左上角)                    from_elem = anchor.find('.//xdr:from', ns)                    if from_elem isNoneand anchor_type == 'xdr:oneCellAnchor':                        # oneCellAnchor可能直接包含位置信息                        from_elem = anchor.find('.//xdr:pos', ns)                        if from_elem isnotNone:                            print(f" 找到oneCellAnchor位置元素")                                        if from_elem isNone:                        print(f" 锚点没有from元素，跳过")                        continue                                        # 变量初始化                    from_col = None                    from_row = None                                        # 对于twoCellAnchor                    if anchor_type == 'xdr:twoCellAnchor':                        col_elem = from_elem.find('.//xdr:col', ns)                        row_elem = from_elem.find('.//xdr:row', ns)                        if col_elem isNoneor row_elem isNone:                            print(f" 锚点missing行或列信息，跳过")                            continue                                                from_col = int(col_elem.text)                        from_row = int(row_elem.text)                                                # 获取to位置 (右下角)                        to_elem = anchor.find('.//xdr:to', ns)                        if to_elem isnotNone:                            to_col = int(to_elem.find('.//xdr:col', ns).text)                            to_row = int(to_elem.find('.//xdr:row', ns).text)                        else:                            to_col = from_col                            to_row = from_row                                        # 对于oneCellAnchor                    elif anchor_type == 'xdr:oneCellAnchor':                        # 尝试获取from元素中的行列信息                        col_elem = from_elem.find('./xdr:col', ns)                        row_elem = from_elem.find('./xdr:row', ns)                                                if col_elem isnotNoneand row_elem isnotNone:                            from_col = int(col_elem.text)                            from_row = int(row_elem.text)                            to_col = from_col                            to_row = from_row                        else:                            # 如果没有行列信息，尝试获取ext元素中的尺寸信息                            ext_elem = anchor.find('.//xdr:ext', ns)                            if ext_elem isnotNone:                                # 获取客户端数据                                client_data = anchor.find('.//xdr:clientData', ns)                                if client_data isnotNone:                                    print(f" 包含客户端数据")                                                                # 获取图片对象索引                                img_index = 0                                for i, an inenumerate(drawing_root.findall(f'.//{anchor_type}', ns)):                                    if an == anchor:                                        img_index = i                                        break                                                                # 使用索引生成位置                                from_row = img_index                                from_col = 0  # 第一列                                to_row = from_row                                to_col = from_col                                        # 获取图片信息                    pic_elem = anchor.find('.//xdr:pic', ns)                    if pic_elem isNone:                        print(f" 锚点没有pic元素，跳过")                        continue                                            blip_elem = pic_elem.find('.//a:blip', ns)                    if blip_elem isNone:                        print(f" pic元素没有blip子元素，跳过")                        continue                                            embed_attr = '{http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/relationships}embed'                    embed = blip_elem.get(embed_attr)                    if embed isNone:                        print(f" blip元素没有embed属性，跳过")                        continue                                            print(f" 找到图片引用: {embed}")                                        if embed notin image_rels:                        print(f" 图片引用 {embed} 不在关系映射中，跳过")                        continue                                            image_name = image_rels[embed]                                        # 确保from_col和from_row已定义                    if from_col isnotNoneand from_row isnotNone:                        cell_address = f"{get_column_letter(from_col+1)}{from_row+1}"                        print(f" 图片 {image_name} 位置: {sheet_name}!{cell_address}")                                                position_info[image_name] = {                            'sheet': sheet_name,                            'cell': cell_address,                            'row': from_row+1,                            'col': from_col+1,                            'to_row': to_row+1if'to_row'inlocals() else from_row+1,                            'to_col': to_col+1if'to_col'inlocals() else from_col+1                        }                    else:                        print(f" 无法确定图片 {image_name} 的位置")                # 4. 提取图片文件        media_dir = os.path.join(temp_dir, 'xl', 'media')        if os.path.exists(media_dir):            image_files = [f for f in os.listdir(media_dir)                           if f.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg', '.gif', '.bmp'))]            print(f"从Excel中提取 {len(image_files)} 个图片文件")                        # 如果我们没有找到任何位置信息，但是drawing文件存在，            # 可能是Excel特殊格式，尝试简单地映射图片1-n到工作表的A1-An单元格            ifnot position_info andlen(image_files) > 0:                print("未找到图片位置信息，尝试自动分配位置...")                                # 获取第一个工作表名称                first_sheet_name = next(iter(sheets_info.values()))['name'] if sheets_info else"Sheet1"                                # 为每个图片分配一个位置                for i, img_file inenumerate(sorted(image_files)):                    row = i + 1                    col = 1  # A列                    cell_address = f"{get_column_letter(col)}{row}"                                        position_info[img_file] = {                        'sheet': first_sheet_name,                        'cell': cell_address,                        'row': row,                        'col': col,                        'to_row': row,                        'to_col': col                    }                    print(f" 自动分配图片 {img_file} 位置: {first_sheet_name}!{cell_address}")                        for img_file in image_files:                img_path = os.path.join(media_dir, img_file)                try:                    image = Image.open(img_path)                                        # 创建图片信息对象                    img_info = {                        'image': image,                        'filename': img_file                    }                                        # 添加位置信息                    if img_file in position_info:                        img_info.update(position_info[img_file])                    else:                        print(f" 未找到图片 {img_file} 的位置信息")                                            images_info.append(img_info)                    print(f" 成功处理图片: {img_file}")                except Exception as e:                    print(f" 处理图片 {img_file} 时出错: {str(e)}")        else:            print("未找到Excel中的media目录")                except Exception as e:        print(f"分析Excel文件时出错: {str(e)}")        import traceback        traceback.print_exc()    finally:        try:            shutil.rmtree(temp_dir)        except:            pass                return images_infodefcreate_github_folder(repo_owner, repo_name, folder_path, token, branch="main"):    """在GitHub仓库中创建文件夹（通过创建一个.gitkeep文件）"""    url = f"https://api.github.com/repos/{repo_owner}/{repo_name}/contents/{folder_path}/.gitkeep"        headers = {        "Authorization": f"token {token}",        "Accept": "application/vnd.github.v3+json"    }        data = {        "message": f"Create folder {folder_path}",        "content": base64.b64encode(b"").decode('utf-8'),        "branch": branch    }        for attempt inrange(MAX_RETRIES):        try:            response = requests.put(url, headers=headers, data=json.dumps(data), timeout=30)                        if response.status_code in [201, 200]:  # 201 Created, 200 OK                print(f"成功创建文件夹: {folder_path}")                returnTrue            elif response.status_code == 422:  # 文件可能已存在                print(f"文件夹可能已存在: {folder_path}")                returnTrue            elif response.status_code == 403and'rate limit'in response.text.lower():                wait_time = RATE_LIMIT_DELAY * (attempt + 1)                print(f"达到API限制，等待{wait_time}秒...")                time.sleep(wait_time)            else:                print(f"创建文件夹失败 (尝试 {attempt+1}/{MAX_RETRIES}): {response.status_code}{response.text}")                time.sleep(RETRY_DELAY)        except Exception as e:            print(f"创建文件夹时出错 (尝试 {attempt+1}/{MAX_RETRIES}): {str(e)}")            time.sleep(RETRY_DELAY)                print(f"无法创建文件夹 {folder_path}，但将继续尝试上传")    returnFalsedefupload_to_github_with_retry(image_data, image_name, repo_owner, repo_name, repo_path, token, branch="main"):    """将图片上传到GitHub仓库，包含重试机制"""    # 创建临时文件保存图片    temp_dir = tempfile.mkdtemp()    temp_path = os.path.join(temp_dir, image_name)    image_data.save(temp_path)        # 读取图片文件内容    withopen(temp_path, 'rb') as f:        content = f.read()        # 清理临时文件    try:        os.remove(temp_path)        os.rmdir(temp_dir)    except:        pass        # Base64编码图片内容    content_b64 = base64.b64encode(content).decode('utf-8')        # 构建API请求    url = f"https://api.github.com/repos/{repo_owner}/{repo_name}/contents/{repo_path}/{image_name}"        headers = {        "Authorization": f"token {token}",        "Accept": "application/vnd.github.v3+json"    }        data = {        "message": f"Upload image {image_name}",        "content": content_b64,        "branch": branch    }        # 添加重试机制    for attempt inrange(MAX_RETRIES):        try:            response = requests.put(url, headers=headers, data=json.dumps(data), timeout=60)                        if response.status_code in [201, 200]:  # 201 Created, 200 OK                returnf"https://raw.githubusercontent.com/{repo_owner}/{repo_name}/{branch}/{repo_path}/{image_name}"            elif response.status_code == 403and'rate limit'in response.text.lower():                wait_time = RATE_LIMIT_DELAY * (attempt + 1)                print(f"达到API限制，等待{wait_time}秒...")                time.sleep(wait_time)            else:                print(f"上传失败 (尝试 {attempt+1}/{MAX_RETRIES}): {response.status_code}{response.text}")                time.sleep(RETRY_DELAY)        except Exception as e:            print(f"上传过程中出错 (尝试 {attempt+1}/{MAX_RETRIES}): {str(e)}")            time.sleep(RETRY_DELAY)        raise Exception(f"上传失败，已达到最大重试次数({MAX_RETRIES})")defcreate_excel_with_urls(original_excel_path, images_info, urls):    """创建带有URL的Excel文件，移除原始图片"""    # 读取原始Excel文件    wb = openpyxl.load_workbook(original_excel_path)        # 创建URL映射：sheet_name -> cell_address -> url    url_map = {}    index_data = []  # 保存URL索引数据        for i, (info, url) inenumerate(zip(images_info, urls)):        if url isNone:  # 跳过上传失败的图片            continue                    sheet_name = info.get('sheet')        cell_address = info.get('cell')        filename = info.get('filename', f"图片{i+1}")                # 保存到索引数据        index_data.append({            'index': i+1,            'filename': filename,            'location': f"{sheet_name}!{cell_address}"if sheet_name and cell_address else"未知",            'url': url        })                # 如果有有效的工作表和单元格地址        if sheet_name and cell_address:            if sheet_name notin url_map:                url_map[sheet_name] = {}            url_map[sheet_name][cell_address] = url        # 移除所有工作表中的图片    print("移除原始Excel中的图片...")    for sheet_name in wb.sheetnames:        sheet = wb[sheet_name]        ifhasattr(sheet, '_images'):            sheet._images.clear()                # 清除可能存在的drawing关系        ifhasattr(sheet, '_drawing'):            sheet._drawing = None        # 在原始工作表中放置URL    urls_placed = False    for sheet_name, cell_urls in url_map.items():        if sheet_name in wb.sheetnames:            sheet = wb[sheet_name]            print(f"在工作表 '{sheet_name}' 中放置URL")                        for cell_address, url in cell_urls.items():                try:                    cell = sheet[cell_address]                    cell.value = url                    print(f" URL放置在 {sheet_name}!{cell_address}: {url}")                    urls_placed = True                except Exception as e:                    print(f" 放置URL到 {cell_address} 时出错: {str(e)}")        # 创建索引表    index_sheet_name = "IMAGE_URLs"    if index_sheet_name in wb.sheetnames:        ws = wb[index_sheet_name]    else:        ws = wb.create_sheet(index_sheet_name)        # 设置表头    ws['A1'] = "序号"    ws['B1'] = "图片文件名"    ws['C1'] = "位置"    ws['D1'] = "图片URL"        # 填充数据    for i, data inenumerate(index_data, 2):  # 从第2行开始        ws[f'A{i}'] = data['index']        ws[f'B{i}'] = data['filename']        ws[f'C{i}'] = data['location']        ws[f'D{i}'] = data['url']        # 自动调整列宽    for col in ['A', 'B', 'C', 'D']:        max_length = 0        for i inrange(1, len(index_data) + 2):  # 包括表头和所有数据行            cell_value = ws[f'{col}{i}'].value            if cell_value:                max_length = max(max_length, len(str(cell_value)))        adjusted_width = max_length + 2        ws.column_dimensions[col].width = adjusted_width        # 保存新的Excel文件    original_path = Path(original_excel_path)    new_excel_path = original_path.with_name(f"{original_path.stem}_with_urls{original_path.suffix}")        # 尝试使用不同的保存模式以确保图片被移除    try:        print("保存不包含图片的Excel文件...")        wb.save(new_excel_path)    except Exception as e:        print(f"保存Excel时出错: {str(e)}")        try:            # 备用方法：创建新的Excel文件而不是修改现有文件            print("尝试备用方法保存Excel...")                        # 创建一个全新的工作簿            from openpyxl import Workbook            new_wb = Workbook()                        # 删除默认创建的空白工作表            if"Sheet"in new_wb.sheetnames:                del new_wb["Sheet"]                        # 复制所有工作表内容，但不包括图片            for sheet_name in wb.sheetnames:                # 创建新工作表                new_sheet = new_wb.create_sheet(sheet_name)                old_sheet = wb[sheet_name]                                # 复制单元格值和格式                for row in old_sheet.iter_rows(values_only=False):                    for cell in row:                        if cell.value isnotNone:                            new_sheet[cell.coordinate].value = cell.value                                # 设置列宽                for col in old_sheet.column_dimensions:                    new_sheet.column_dimensions[col].width = old_sheet.column_dimensions[col].width                        # 保存新工作簿            new_wb.save(new_excel_path)            print(f"使用备用方法保存成功")        except Exception as ex:            print(f"备用保存方法也失败: {str(ex)}")        return new_excel_pathdefsave_progress(folder_name, uploaded_images):    """保存上传进度，用于断点续传"""    try:        progress_file = f"{folder_name}_progress.pkl"        withopen(progress_file, 'wb') as f:            pickle.dump(uploaded_images, f)        print(f"进度已保存到文件: {progress_file}")    except Exception as e:        print(f"保存进度时出错: {str(e)}")defload_progress(folder_name):    """加载上传进度，用于断点续传"""    progress_file = f"{folder_name}_progress.pkl"    try:        if os.path.exists(progress_file):            withopen(progress_file, 'rb') as f:                uploaded_images = pickle.load(f)            print(f"已加载上传进度，有 {len(uploaded_images)} 张图片已上传")            return uploaded_images        else:            print("没有找到保存的进度，将从头开始上传")    except Exception as e:        print(f"加载进度时出错: {str(e)}")    return {}defmain():    # 加载配置    config, missing = load_config()        if missing:        message = f"配置缺失: {', '.join(missing)}\n\n请检查config.ini文件或环境变量。"        print(message)        try:            # 初始化tkinter            root = Tk()            root.withdraw()            messagebox.showerror("配置错误", message)            root.destroy()        except:            pass        return        # 设置GUI选择文件    root = Tk()    root.title("Excel图片提取器 - GitHub版")    root.withdraw()  # 隐藏主窗口        # 设置初始目录为用户主目录    initial_dir = os.path.expanduser("~")        # 让用户选择Excel文件    excel_path = filedialog.askopenfilename(        title="选择Excel文件",        filetypes=[("Excel files", "*.xlsx"), ("Excel files", "*.xls"), ("All files", "*.*")],        initialdir=initial_dir    )        ifnot excel_path:        print("没有选择文件，程序退出")        return        # 关闭Tk窗口    root.destroy()        print(f"\n开始处理文件: {excel_path}")        try:        # 创建新的文件夹名称，基于当前日期和时间        now = datetime.now()        folder_name = now.strftime("excel_images_%Y%m%d_%H%M%S")                # 检查是否有未完成的上传任务        resume_folder = None        saved_progress_files = [f for f in os.listdir('.') if f.endswith('_progress.pkl')]                if saved_progress_files:            print("检测到有未完成的上传任务:")            for i, f inenumerate(saved_progress_files):                folder = f.replace('_progress.pkl', '')                print(f" [{i+1}] {folder}")            print(f" [0] 创建新任务: {folder_name}")                        choice = input("请选择要继续的任务编号，或输入0创建新任务: ")            try:                choice_idx = int(choice)                if1 <= choice_idx <= len(saved_progress_files):                    resume_folder = saved_progress_files[choice_idx-1].replace('_progress.pkl', '')                    folder_name = resume_folder            except:                pass                repo_path = folder_name        uploaded_images = {}                # 加载之前的进度        if resume_folder:            uploaded_images = load_progress(folder_name)                # 创建GitHub上的文件夹        create_github_folder(config['username'], config['repo'], repo_path, config['token'], config['branch'])                # 提取图片和位置信息        print("正在提取图片和分析位置...")        images_info = extract_images_and_positions(excel_path)        print(f"共提取到 {len(images_info)} 张图片")                ifnot images_info:            print("没有找到图片，程序退出")            return                # 上传到GitHub        print(f"正在上传图片到GitHub仓库: {config['username']}/{config['repo']}/{repo_path}")        urls = [None] * len(images_info)  # 预先填充None值                batch_size = 20  # 每批处理的图片数量        for batch_idx inrange(0, len(images_info), batch_size):            batch_end = min(batch_idx + batch_size, len(images_info))            print(f"\n处理第 {batch_idx+1} 到 {batch_end} 张图片（共 {len(images_info)} 张）")                        for i inrange(batch_idx, batch_end):                info = images_info[i]                                # 生成唯一的文件名                original_name = info.get('filename', f"image_{i+1}")                safe_name = re.sub(r'[^\w.-]', '_', original_name)                timestamp = int(time.time() * 1000)                image_name = f"{safe_name}_{timestamp}.png"                                # 检查是否已上传此图片                if original_name in uploaded_images:                    print(f"跳过已上传的图片 ({i+1}/{len(images_info)}): {original_name}")                    urls[i] = uploaded_images[original_name]                    continue                                try:                    # 上传并获取URL                    url = upload_to_github_with_retry(                        info['image'], image_name, config['username'], config['repo'],                         repo_path, config['token'], config['branch']                    )                                        urls[i] = url                    uploaded_images[original_name] = url                    print(f"上传进度: {i+1}/{len(images_info)} - {url}")                                        # 每上传5张图片保存一次进度                    if (i + 1) % 5 == 0:                        save_progress(folder_name, uploaded_images)                                        # 添加短暂延迟避免API限制                    time.sleep(random.uniform(1, 3))                except Exception as e:                    print(f"上传图片 {original_name} 失败: {str(e)}")                    save_progress(folder_name, uploaded_images)                        # 每批处理完保存进度            save_progress(folder_name, uploaded_images)                        # 批量处理后等待一段时间，避免API限制            if batch_end < len(images_info):                print(f"批量处理完成，等待30秒后继续...")                time.sleep(30)                # 创建新的Excel文件        print("\n正在创建新的Excel文件...")        new_excel_path = create_excel_with_urls(excel_path, images_info, urls)                message = f"处理完成！新文件保存在: {new_excel_path}"        print(message)                # 显示完成信息        try:            if os.name == 'posix':  # macOS或Linux                os.system(f"osascript -e 'display notification \"新文件保存在: {new_excel_path}\" with title \"处理完成\"'")            elif os.name == 'nt':  # Windows                root = Tk()                root.withdraw()                messagebox.showinfo("处理完成", message)                root.destroy()        except:            pass                # 处理完成后，删除进度文件        progress_file = f"{folder_name}_progress.pkl"        if os.path.exists(progress_file):            try:                os.remove(progress_file)                print(f"已删除进度文件: {progress_file}")            except:                pass                    except Exception as e:        error_message = f"处理过程中出错: {str(e)}"        print(error_message)        import traceback        traceback.print_exc()                try:            root = Tk()            root.withdraw()            messagebox.showerror("错误", error_message)            root.destroy()        except:            passif __name__ == "__main__":    main()

仅供参考，更具体请问 ai

具体路径有些长，之后或许会写更详细的分享~但这件事对我来说很值得！

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我的低技术尝试（一）：不要屏幕

Fri, 14 Mar 2025 10:08:00 +0800

大多情况下，如果我在一天中的大部分时间专注，晚上就会睡得比较好。

专注意味着我自己控制注意力，用自己有限的精力，完成计划的事情。

但现在，电子设备劫持注意力，简直太容易。

手机通知、弹窗、微信消息等等，虽然查看点那一下，就需要一秒钟，但切换手机屏幕之后注意力可能就被劫持，最后脱离计划在不相关的事情上，刷去了一两个小时。

就像《赌博破戒录》中的开司，回过头来，已是豪饮。

回过头来，已是——狂刷短视频或微博...

于是我进行了各种尝试：关掉所有不必要的消息通知、把手机屏幕调成灰色、使用 Coldturkey 这些屏蔽软件。

以自己为主，把手机这些电子设cx备当做工具，这种思路和感觉很好！略微「驯服」了手机，但也会有很难解决的问题。

前段时间，我一直想要满足自己这样的一个需求：以最快的速度，播放自己想听的音频。

无论是歌还是演讲音频啥的，我都存了一堆，我知道在自己什么样的情况下，听到它们就很激动、很平静、很有力量。

在手机和电脑上尝试了各种自动化软件后，我放弃了。

电子屏幕让我又爱又恨，能够在屏幕上完成很多事情，但又因为很多事情都在屏幕上完成，所以在用这个复合工具的时候，不能像用锅铲一样，我拿它就是来炒菜，进入场景很快！

而且前提条件也很多，必须要有手机在身边，手机必须有电，拿了手机又想看看别的。

Ai 给的一堆建议也不好用。

最后我还是在一个月前，实现了自己的需求 —— 买了一个带按钮的音响，淘宝上它的关键词中还有「老人唱戏机」。

试用一个月，简直太棒，很喜欢！

而且根本就不用面对各种诱惑，直达目的。

前期过程稍麻烦些：把自己想听的音频，用读卡器拷贝到音响中去。

我目前的音频有这几类：

1. 喜欢的演讲-用剪映的智能剪口播，剪辑留下自己最触动的部分

2. 喜欢文章或句子-用Elevenlab、fishaudio 等 Ai TTS 工具，把它们从文字转成音频

3. 自制的播客-用 NotebookLM 制作成特定主题的播客

准备音频的时候花点时间，导入「唱戏机」后就舒服多了。

再也不需要看屏幕，直接用按钮就能真-一键播放自己想听的，没有任何屏幕信息的干扰！

也不用打开各种弹窗的音乐播放器，在一堆层级中跳转、一堆音乐选择中损耗自己的注意力了。

我在家里工作间隙或者做饭、做家务的时候，就直接拎着音箱，播放着定制好的「音频食谱」，没有弹窗没有多层级，简直太舒服。

不再追求瑞士军刀的多合一，单一用途的工具，居然更好用。

一个四十多块，没有屏幕、没有任何自动化或Ai嵌入的「老人唱戏机」，这样的「低技术」工具，解决了我的问题。

了解自己的需求，不断尝试，并不一定要能力更强的大模型Ai。

好吧，在给自己定制音频的时候，Ai 还挺好用。

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如何喊上朋友组织一场线下 YearCompass 年末总结活动？

Wed, 25 Dec 2024 09:51:00 +0800

一年马上又要结束，虽然新年是人为区分的时间概念，上一刻和下一刻并没有什么不同。但大家都知道马上要开启新的一年，这种「情绪共振的感觉」，还是让我感觉很兴奋。

2011 年语文老师王艳丽让我们在年末的时候，写写《回顾我的2011，展望我的2012 》，已经过去 13 年了。我中间断断续续写了几次，直到近几年才养成总结和展望的习惯。

自己写挺好，但还是有些孤独，去年发现了 YearCompass 「新年指南」工具（https://yearcompass.com/），它是本小册子，通过引导式的问题，帮助梳理过去一年的重要时刻、学到的经验教训等等，并基于这些为新的一年制定些计划。

于是去年的年终总结和展望，终于不再是自己一个人自顾自玩儿了，而是邀请朋友进行了第一次 YearCompass 线下活动，上周日，冬至后黑夜时间从最长到开始变短的第一天，和朋友们搞完了今年的 YearCompass。

或许是峰终定律，大家一块写 YearCompass 、聊天分享吃饭干杯，让我觉得今年也是非常幸福的一年。

在年末和朋友们进行一次有趣的线下 YearCompass 活动，是特难忘的体验。

Ali Abdaal 说过，不要害羞，不要等待，Be the one to bring friends together.

自己可以成为一个把大家聚起来的人。之前总是靠着 Caitlin、Jeremy等老朋友组局，但现在不在一个城市、工作也开始忙等各种原因，一年聚两三次都成了挑战。

在朋友的帮助下，我开始进入一点儿「组局」可以吆喝朋友一起的状态，这种感觉太好了，所以就来写这篇《如何组织一场线下的YearCompass年末总结活动？》，分享下这两次的经验和收获，或许能帮到想要也来办个类似活动的朋友。

1. 活动目的和参与人员

这是个朋友之间的非盈利性的活动，既能有更好的氛围年末总结展望，也可以借着机会和多个朋友线下见面。

人数最好在 15 人以内。

参与的朋友最好对彼此有一定的了解，熟悉的朋友们来一块做很好，熟悉的朋友再加上他们各自的朋友也很好，借着活动，朋友的朋友也可以成为朋友。

全是完全陌生的朋友，可能有些挑战。

我们去年是 12 人，今年是 15 人，关系有些特殊，我们都在我是「物业服务员」的「网上邻居日志小区群」，有的朋友相互认识，更多朋友是「网上小区」的「电子赛博邻居」，大家了解但没有线下见过，所以 Yearcompass 作为首次的线下见面，很有趣。

2.确定时间、活动内容

YearCompass 册子一共有 20 页，填完至少需要 90 分钟，所以大家要在线下一块写，那么单次活动时长至少 3 小时，适合安排在周末的下午，活动结束正好还可以一起晚饭，eat and talk 、walk and talk。

活动内容建议：

大家在一块，自己写自己的 Yearcompass 册子；

写完之后就相关的话题依次发言交流。

3.发出邀请

可以在线上社区、朋友圈等地方公开邀请，不过要确定人数的上限；

也可以定向私信邀请；

邀请的时候要传递清晰的信息：时间、地点、内容、以及要参与的人、费用情况等等

可以做个简单的海报，不怕丑和简陋，有用就行。比如我们今年和去年的：

4.场地：

根据人数去找场地，咖啡厅、茶室、餐馆等，只要空间够、较为私密空间能够出声交流就行。

可以从小红书、大众点评找找，不过一定要自己去线下提前踩一次点儿，去年我在小红书找的咖啡厅价格、场地都挺合适，就是北京大冬天的太冷了，场地的空调不给力，硬生生成了「冰咖?」，冻坏了。

今年有朋友推荐的免费产业园空间，我去提前踩点，周末没有空调暖气，有了去年的经历，还是果断放弃了。选择了之前去过的一家餐馆，付费使用的场地。

5. 物料准备：

作为组织者，可以提供的有

YearCompass 小册子（tabao提前打印，大约2元一份）
一些零食小吃等等
茶水（一般场地提供）
破冰的卡牌等等（话说我拖延的高方差社交扑克牌很适合，但是还没做出来）
显示屏、投影（有的话可以放个主KV日程，没有也没关系）

这两次活动上，感谢邻居二白Cathy带的星球糖、糖葫芦、威化，Mark的暖宝宝、熊猫的彩虹卡等等。

今年我突发奇想，想到《老友记》中 Ross 那个塑封的女郎名单卡片，就下单了一台过塑机，可以让大家把写过的一页内容，比如 YearCompass 特定的一页、明年让自己经常看到的提醒、目标等等，塑封起来，像餐厅的高级菜单，不会像纸一样几天就变皱了。

引自阿译的公众号

不过因为没有留够时间，没让大家塑封自己的，而是我把大家的签名塑封保留了。

6. 活动过程

提前 30分钟-1小时到，查看场地是否已布置好
大家陆续到来，可以分发 YearCompass 册子给大家写，持续约 90 分钟
90分钟后，无论是否写完，开始发言交流环节，尽量让每个朋友都分享，可以以一年的收获、感恩、触动时刻等为基础，自由扩展
合影留念
有时间的朋友可以再顺道吃晚饭
AA账单
分享照片等

以上是我这两次 10 人以上的 YearCompass 活动组织的过程，只是作为一个参考；

大家也也可以直接私信自己的朋友，把电子版的 YearCompass 发给 ta，“我们今年来约个时间一块填这个咋样？” 拉群定时间地点，先办起来就行！

注意事项：

保密原则：What happens in YearCompass, stays in YearCompass 尽量避免带有声音的录像
分享自愿：不强迫大家分享任何个人不想分享的内容
节奏控制：控制分享时间，避免单个朋友发言过长

这次我可以改进的部分：

来场地晚了些，之前来过吃饭，以为空间足够，实际当天拼桌有些拥挤
活动时间有一次变动，从 14:30-17:30 改到了 14:00-17:00 但没有通知到所有的朋友
时间控制不够好，过塑机搞来了，但没有提前规划好用的时间、咋用等
临时加了一个网上邻居的介绍，准备不足有些结巴

无论咋样，组织完活动就很好很值得，感谢大家来 YearCompass。

如果你有兴趣，可以参考这篇分享，拉上朋友来一次试试！

肯定不会后悔的。

构建一个有用的自我叙事

Sat, 12 Oct 2024 19:01:00 +0800

被朋友们问过多次「你觉得自己最大的优点是什么」

根据自己的需求，重新评估发生上我身上的事，和合理化我做过的事，构建起一个对现在有用的自我叙事。这是我当下的回答。

换句话说，大多时候很自恰：不好的事儿来了，我大都能用各种外门偏路子，把现在不能改变的东西，让自己觉得是有利于我。

甚至能把和自己没太大关系的，强行融到自我叙事中去。前段时间，朋友发我一个「豆」字的变化视频，「豆」原来指盛放食物的器皿，后面演化到多指豆类。

起「白豆」网名的时候，完全不知道这样解释。现在知道了，那因为这字儿有过的含义，让我的自我叙事更自洽了——「豆」原来是盛食物的，证明肚子有货，可以产出有价值的粮食。

图源：鹿鸣新礼记

当下可以改变过去，未来可以改变当下。

这种重新评估、构建对自己有用自我叙事的方式，让我更自恋，在心里有一个自己为主角的故事。

有故事很好，让各个时间上的我整合起来，更有连续性。

《情绪》提到，每个清醒的时刻，大脑都会根据过去的体验，形成概念，指导行动，赋予我们的感觉、动作以意义。

从自己的体验构建感觉，这个过程，就是我可以慢下来，刻意进行「重新评价」的阶段。

如果最初发生在身上的都是好事，那自然就会有一个很积极的心态；但事情不一定都是好的，坏事随机发生在所有人身上。

不能改变第一步发生的事情，但可以用「重新评估」的方式，改变自己看待它的方式。

选择一种对现在自己最有用的视角。

大脑对任何事情都需要解释，选择一个哪怕虚假，但有用的解释。

开局糟糕，那就是「天将降大任于斯人也，必先苦其心志」；

一波三折，那就是「千磨万击还坚劲，任尔东西南北风」；

阶段失败，那就是「长风破浪会有时，直挂云帆济沧海」。

对已经发生的事情，重新评估之后，就是玄学所说的「万物有利于我」，生活哲学选择斯多葛。

构建的自我叙事，需要是一个重点在未来的故事，需要永远的进行时。

re-edit the mind’s moive

用剪辑和叙事诡计，让当下的自己，处在一个更有活力，想要做些什么的时间点上。

具体来说，就是构建起一套对自己有用的、成熟的因果理论。对已经发生的客观看来绝对的坏事，也可以用这套理论合理化。

为什么我会遭遇世俗看来的失败？

有哪些因素让情况变得可能失败？

我的哪些行动或没有行动增加了我的失败概率，我的脆弱性？

我可以如何将这些负面经历整合进我的主角自我叙事？

在获取世俗成功，自豪又快要自满的时候，就要及时后退一步，不要让当下成为叙事中最高光的时刻，不要让它们成“金手铐”。

有了有用的自我叙事，不被困在过去，未发生的事情就显得更值得期待。

当下也有了更多的做事动力。

完成的最大敌人是完美，构建一个有用的自我叙事，最大的敌人之一可能是所谓的「事实」。

没有「事实」是百分百正确的，所以不妨「曲解」一下「事实」，来给自己助力吧。

Useful not true.

相关阅读：《如何欺骗自己，构建积极的自我叙事》

大家好久不见，也向新关注的朋友问好！鸽太久了，慢慢恢复~

事情太多，先做哪个？给它们打分排名试试

Wed, 19 Jun 2024 23:06:00 +0800

给自己的待办事项「打分排名」

这是我开始实践一种新的待办优先级系统。

做事过程往往不消耗，消耗的是：有那么多事情，决定做哪个，以及开始做之前的内耗。

我尝试了很多整理待办的方式，各类软件 todo 、滴答清单、笔记软件中设置到期的清单，各类媒介：在电子设备上、在白纸上、在家里的墙上、甚至是录入到家里的智能音箱中。

但效果都不好，但待办的事项在持续堆积，已经做的事情往往也都不是特别重要，甚至都不是自己长期想做的。

「如果说有一种积累灾难的配方，那就是把最好的自己奉献给最不重要的事情，把最坏的自己奉献最重要的事情。」

因为我还有很多「脚手架」复盘，不至于这么极端，但确实优先级管理一直没有做好。

本次尝试：

每次录入待办事项时，凭借直觉给任务按照「直觉重要性」「可累积可复用度」「完成之后的兴奋度」「杠杆网络效应」这四项进行打分。（录入还是使用飞书问卷）

在表格中加入「加权优先级分数」，具体权重是：=(直觉重要性 * 0.25) + (可累积可复用性 * 0.35) + (完成后兴奋度 * 0.15) + (杠杆率网络效应 * 0.25)。

然后按照加权优先级从高到低，自动对任务进行排列。

核心理念

1.对待办事项打分，再按照分数排序，能够简化决策的过程，让自己独立评估每项任务，更专一。

2.还能避免相似任务的对比困难症，把直觉转换为可量化的分数，降低认知负荷。

3.扩展性很强——不断录入自己的待办任务，都无需在每次要做事的时候，把所有待办重新评估，只需要按照排序做得分最高那项就好了。

以上是我尝试的简单思路，有朋友想尝试的话，甚至可以直接打一个分数，排序就OK，无需进行加权。

我具体应用计划更针对自己一些

「可累积可复用性」这一项权重是 35% ，是受到@硅谷王川的影响——「不能积累，叠加，创造复利的事情都不值得去做。」之前一直不清楚如何落地执行，而这种给自己待办打分加权，然后把自己大脑最清醒的时间投入到这件事上，应该会不错。

我计划自己状态好的时候，一般是上午，头脑清晰，精力足，就按照加权优先级进行来做，而状态不好的时候，比如心情很低落，一般是15:00 左右，就切换到单独按照「完成后兴奋度」来排序，照顾好自己的情绪，让自己的火堆一直燃烧。

也可以添加问卷和表格链接到手机端，本质上都是用浏览器打开的网页，只不过网络打开速度慢一些。

另外这些待办都是一些小待办，个人的正式项目，确定好长期要做的，就安排好专门的时间，比如 5amproject 来做，不用这个系统。

感谢

灵感来自 Neel Nanda —— Prioritise Tasks by Rating not Sorting，我在使用形式上扩展了一下。

打分如果觉得 1~10 难区分的话，还可以用斐波那契数列（1、2、3、5、8、13、21）

开始使用的第二天，记录分享一下，后续可以继续优化。

死线舞，牛踩土

Sun, 14 Jan 2024 18:08:00 +0800

「死线」提高写作速度，多多给自己定「死线」，加快「版本迭代」

没有截稿日期，就没有阶段成品，这是我写东西最大的感受。

截稿日期意味着在固定的时间内，向外界交付自己的成品，如果没有它，我应该产不出这么多文章，因为写作并不是我生活中最重要的事，且并没有外界硬性的催促，很多灵感创意就会因为所谓的「完美主义」和「拖延症」永远处于在优化的阶段。

有了截稿日期，相当于给自己定了文章「发布」的节点，以此为倒计时，推动自己在有限的时间创作出一篇比较完整的作品。

它让人挠头搔首，无论怎样就得攒出来一看上去完整的东西；
它又让人踏实前行，迈过它之后自己就真的有了阶段性的作品，能够在此基础之上进行修改优化。
如果它太远，我们就会因为帕金森法则浪费掉很多时间，甚至拖延到被截稿日期砸死——产出失败、产出凑数的文章。

我觉得解决之道，是给自己设置更多的「死线」。

.

「死线」是掉进深坑牛牛的救命落土。

为了赶今天的共读输出截止日期，我强制自己坐在桌前开始写东西，写着就有一幅画面浮现脑海。

具象的画面：一头牛掉进了深坑，里面没吃的，它要出来。

多给自己设置很多阶段性「死线」，就像有人往坑里拿铁锹铲土，牛被落下的土打到背上，抖抖背，坚持下，土落在了地上。

牛就有了被抬高的机会，那些土可能很松软（相当于自己初稿作品不够完美），但却能够被牛再次踩实（我们永远有修改优化作品的机会）。如此反复，坑中的牛承受每一小铁锹土打到背上的疼痛，就能累积救自己命的蹄下土。

另一种情况，只给自己设置少又大的「死线」，就像有人用挖掘机往坑中丢土，牛壮还好，否则就直接被几大铲的土给埋了。

结和我自己的输出情况，因为不是靠写作为生，但又想在年末的时候能看到很多自己输出的文字，怎么给自己很多铲土，又不用担心被埋呢？

我的做法是以周为单位的公开承诺，相当于给自己设置了多个截稿日期。

在公众号上立了Flag，每周一写篇周报，如果第一次没有完成，就要发 50 元红包；第二次 100 元，第三次 200 元，依次翻倍。相当于公开用自己的信誉和肉疼的红包来倒逼自己。

一年要结束，基本完成了几十篇周报的输出，当然质量良莠不齐，但至少有了修改的第一版，后续能够持续迭代升级。

永远可以重写自己写过的主题。

不要打造「第二大脑」

Tue, 12 Dec 2023 21:59:00 +0800

系列前篇：

《我是如何用「笔记」对抗现实世界的「不确定性」和「信息浪潮」？》

不要打造完美的第二大脑，而是多精进第一大脑。所谓的「第二大脑」仅仅是协助第一大脑在思考时候的辅助工具，解放一些大脑带宽。

可以把构建第二大脑的「笔记」看做一种网页 cookies 缓存，或是做数学题时候的辅助线。更具象化地说，笔记可以是卡扣，可以是电力工人爬电线杆时候穿的那双鞋，只能能够保证灵感不丢失，自己不往下掉，而自己切实的动脑理解、联系、思考，才能让自己往杆子向上爬。

过于依赖笔记软件所构建的「完美第二大脑」，南辕北辙，还会减慢自己大脑的思考速度。这就像为浏览器安装了完备的各类插件——翻译、剪贴、Ai 总结等，却没有升级电脑本身的硬件，有时候这些个插件可能卡死，运行不起来。

我对笔记看法的转变

今年，我对笔记的看法发生了改变。当然，之前文章的方法论也持续在应用，但目的已经改变，不是建立一个完美的第二大脑，而是把笔记作为方法，把让第一大脑更好思考作为最终目标。因此，自己的笔记系统看似混乱，看似永远处于未完成的状态也是可以接受的，只要大脑能够有条理地思考，有条理地写作。

笔记是文字等信息载体的组织形式，什么情况下需要记笔记？

一种情况是间接信息输入，书籍、杂志、推文、电影等由他人创组的「意识凝固体」，我们享用之后，让他们通过自己之后，用自己的语言来进行重组，帮助自己理解。

另一种情况是自己一手的感受、经历和经验。这是自己对现实世界的直接感受，从工作中生活中最私人最定制化的内容记录。

我的知识更新的生命周期参考了 Heptabase 创始人 Alan 的文章做了更新：探索——收集——思考——创作——分享。

探索：从各类成册的书籍、博客、播客等平台摄取信息。

收集：划线高亮、自己的评论等收集到笔记工具中。

思考：整理笔记的时候自动联系不同主题，或者 sleep on it 或者同类主题进行堆肥。

创作：把各个想法（单个的珍珠）通过自己的方式组合起来（串成项链），单独做出完整的作品。

分享：把阶段性的「作品」分享到别人能看到的地方，即能让大家纠错，也能为大家提供一个探索的对象。

笔记工具在收集和思考的部分起到很大的作用。

最原始的工具是纸质的笔记本，直接手动摘抄，或者从其他材料上裁剪下来，粘贴到自己的本子上。数字时代，合适的软件加速并优化了这一过程。

我的信息处理过程

硬件阅读工具为Pad、Mac；

软件阅读工具：微信读书来读书、Readwise 和 Heptabase 内置的浏览器来阅读长文。

当然有很多可以替代的工具，选择自己喜欢的就好。

重要的是构建自己信息输入整理和输出的流程。

一般的阅读软件都能够快速将自己的随手写的感受、划线部分批量导出，导出之后就获得了更针对于自己的比较精华的部分，再针对这部分进行相关笔记的整理。

遂到了针对这些内容进行思考的阶段。

由自己的语言组织的笔记最能够帮助自己确认自己是否真正理解，这同时算是一种费曼学习法。他人对某个观点的排列组合已经非常完美的时候，我们能做到最好的就是录入最精简深刻的表达方式，当然自己转述的时候还是用自己的语言。

但是这种线性重写笔记，其实对大脑是一种束缚。

因为我们的思想由相互关联的思想网络组成。线性的笔记有三点问题：

首先，必须将观点想法强加到特定的顺序中。

其次，必须做出权衡并放弃不适合当前顺序的想法。

最后，有些观点想法可能出现在不同的主题中，组织起来非常混乱。

理想的状态是我有一个全备的资料库，而针对不同的主题，都可以任意重复调用这些库中的观点，用网状的形式排列出来。排列布局是思考的过程。

信息收集、思考用 Heptabase

Heptabase 是我今年使用最多的软件，它的设计使用逻辑完美匹配了我的笔记系统，匹配了我将优化自身大脑作为第一目标的笔记记录系统。

Card、Map 是其中最重要的两个概念。

所有的 Card 都储存在卡片库中，而 Map 则是他们用不同的形式来排列组合呈现的形式，同一张 Card 能够重复出现在不同的 Map 中；

包含所有 Card 的卡片库

Map 的是一个视觉化的大脑，我可以在 Heptabase 的右边栏通过各种方式调出自己所有卡片笔记，然后通过拖拽，将必要的信息放在 Map 上进行思考，重新排列。

这是「白豆入坑Heptabase记录」Map

这是最顶层的 Map ，每个都相当于一个文件夹

这是最顶层「阅读」主题的 Map 中嵌套的 Map

Section 和 Links 是 Map 中两个强大的功能，Section 可以把相似的卡片族群几种到一起，Links 是用「线」的方式在更小级别的内容块上进行跨区域的链接。

一个 Map 上可同时存在多种形式的信息介质

在 Map 上的 Card 可以展开，也可以收起来只留下题目。Map 就像 Notion 中的块，可以无限制层级进行嵌套。

我的使用方式是利用第三方软件将其他位置的阅读感受和划线导入 Heptabase 的卡片库。建立相应的自己主题的 Maps，除了项目制外的 Map，其他的 Map 都算是我的永久笔记，都是永远处于未完成的状态，都是每周都会过几遍的。

卡片库可能很乱，但 Map 就是我目前更新最前的关于该主题的思考，当然现在 Heptabase 的卡片库创作者也用了看板、标签、日志等系列的筛选方式，自动也非常可以。

这算是超越了线性的逻辑记录的笔记。

流水线记录用表单

为了降低日常事务性记录的阻力，我使用的另一工具即问卷表单，目前这些个表单：

读书表单：每读完一本书，要填一份表单

周复盘表单：用结构化的方式来反思复盘一周

系统优化表单：阶段性反思自己的系统

朋友见面表单：和朋友见面聊天等的记录

这种结构化的记录适合我日常做的事情，减少了思考，不会让信息过度堆积。

且结合上了一些自动化工具（如 Keyboard Maestro），输入阻力非常低，他们形成的 excel 表格也很容易进行二次编辑和迁移，如果要制作成 Anki 卡片也是非常方便。

周复盘表单自动组成的表格结构化信息

不同软件中的内容如何整合呢？

目前我的系统中，只有问卷结果和 Heptabase 卡片库两种。之前使用的 Notion、flomo 等软件都成了一次记录的稿纸，不会重复查看的，记录的过程完成就达到了目的。

问卷结果主要是调整复盘自己的行动，且都是自己输入的文字，功能性比较强，无需再迁移到 Heptabase。

最终整合其实就是将笔记开源，即写成文章，「产粮食」，发在公众号、微博、网站上。

「粮食」产得越多，就越不担心笔记会丢失，因为这时候第一大脑已经不再需要笔记。阅读了近三千篇胡老师瑚琏少年公众号文章，我相信他完全不需要笔记这一介质，因为针对类似的主题，产了太多粮食。

「产粮食」让笔记流动

也让粮食中的虫子被晒出来

使用 Heptabase 搭建的笔记系统是第二大脑吗？并不完全是，这是因为使用Heptabase 时，最主要的部分是构建 Map ，在构建的时候，更多的是自己思考重组，对信息进行重新排列的过程，是一个学习的过程。

做完这些后，再去写东西，进行分享。

分享越多次，就越是自己的。

堆积的笔记，只给自己看，可能堆积偏见。

只有将笔记，在公开的地方发表，或让除自己以外的人看到，才算建立了个自己认识的纠错系统，和联想收集系统。

谈到输出系统，最近使用最多的是 obsidian ，它可以安装 DangerZone 的插件，设置 30 秒没有输入则自动删掉所有之前输入的文字，这种压力能够让我克服完美主义，很快完成初稿，完成之后再复制到 Heptabase 中进行修改。再复制发表。

如果要针对一个比较大的主题写文章，可以参考自己在 Heptabase 中的 Map。

持续不断产粮食，就不会担心笔记丢失。

（情绪笔记哪里去了？都在 gpt 的对话框里）

如何快速提高职场英语口语？

Sat, 09 Dec 2023 10:14:00 +0800

英语口语能力是一种技能，需要在特定的时刻和场景下发出有「有意义」「连续完整」「尽量符合语法」的「声音」。

技能需要刻意练习，练习需要持续性的时间、精力投入，在这个过程中，为了保证「努力程度要大于自己的阈值」，就要对自己的练习计划进行刻意的提前设计。

设计行为路径就是解决问题，解决问题首先要搞清楚问题是什么？

通过以上对问题的分析，我们能够分解出几个具体的问题。

要达到怎样「展示」，就私下怎样进行「练习」。

职场场景下的口语能力提高，降低了部分难度，因为场景有些是固定的：

1. 自己工作内容向上或公开汇报

2. 对于各类项目和客户进行沟通

3. 若工作语言是英语，则有日常的交流寒暄

可见很多场景都是基于自己的工作项目内容的发言，因此我们需要在一段时间内，针对性进行练习。

如何知道自己目前的口语水平呢？

我最近探索出来的一个方式：打开手机飞书-飞书妙记，合上任何其他资料，「逼迫」自己讲出所有能讲的。

飞书妙记在录音的同时，自动生成了文字稿。

这个阶段可能有些痛苦，它让自己在没有任何帮助的情况下，直面自己当下的水平。

最开始的时候说什么呢？

可以尝试建立一个问题清单，包含自己岗位上可能出现的场景：

- 自己这段时间在公司有什么感受？

- 自己的岗位都需要做什么事情，具体解决的是什么问题？

- 公司是处于什么行业地位，产品是什么，服务对象是谁，解决了什么问题？

- 公司的理念和发展史？

- 有什么提高自己工作效率的计划？

以上清单可能比较笼统，可以根据自己的岗位更细化。

说完之后得到一份音频和文本资料，也对自己目前能力有个大致了解。

做到「提高」，需要确定自己的目标水平，并写下来，记录过程，进行量化。

具体到什么样的水平呢？可以找些行业内的会议公开音视频录像，或相关类似 Twitter space 的回放，如果没有，则可以职场美剧，对自己目标水平有个直观的感受。

为了让自己进入正向循环，就要确保投入大于阈值（Activation Energy），诀窍是以非对称的大量投入来逐个解决具体的小问题。说人话就是把大部分的时间精力投入到几个场景下的口语练习中去。

要达到怎样的「展示」，就私下在高度还原的场景中进行练习？

所以理想状态下是尽量在公司的物理环境中进行练习，下班后或早些到。

另外为了模仿和同事、领导、客户的对话，可以采用「视觉化」让自己更代入—— 淘宝购买桌面人物模型，打印他们的照片换上。或者直接在电脑上打开等大的照片。

每次场景的练习最好都使用「飞书妙记」进行录制，一是能够留存资料，二是能够更直观给自己反馈。

没有人给我口语内容上的反馈，怎么办？

谁的英文口语最地道？以英文为母语的人。能找到——约来练习。找不到——哪还有谁呢？

Ai。

可以拿自己录制的「飞书妙记」文件直接丢给 chatgpt，让它进行评价，给出建议。

也可以使用 chatgpt 的语音对话功能进行练习，不过速度比较慢，不是很建议。

同类型的 Ai 工具有 Call Annie 和 Trancy。两个工具都可以尝试一下。

根据我之前采用的英语口语练习经验，最有效的方式，还是采用「李阳疯狂英语」的方法论，即单位时间内，把固定的一段文章（可以是自己写的，也可以是 Ai 针对场景进行优化的）进行上百次的朗读、复述，虽然很笨，但确实有效，很多时候自己发言的内容都是可以提前确定，提前准备的。把各个场景下的「假大空」的基础话术联系熟了，也是个不错的选择。

关于李阳疯狂英语的方法论，还有「三最训练法」即最大声、最快速、最清晰。

最大声：尽量找空旷的场景，克服的是不感开头说的问题。

最快速：要块的前提是熟悉，熟悉就必须要联系，最快速是克服流利度的问题。

最清晰：克服的是发音准确性的问题。

完成了以上基础的练习后，就可以进阶了—— 给自己录制各类场景下的英文回复视频，能够观察自己的神态、表情，得到更多的反馈。

这些都是私下自己的练习，能够补足一下基础。想要获得更多的反馈，可以尝试在人群中 Show your Work。具体咋办呢？

公司场景中：Skin in the game ，抓住任何能够发言的机会，在公开的场合去说英文，Change the Default，当把自己的默认状态改变成有关无关都要发言之后，会发现自己对于会议、沟通的注意力就会提高，毕竟说不好可能让自己尴尬。

其他场景：让别人听自己说话，其实同时占据了别人的注意力和时间，是很难得的亲身经历，场景要素也都拉满，可以尝试找类似的英文俱乐部（头马？）或英文读书会。针对一个主题，多次练习，报名去做发言人，如果不能成为发言人，可以先尝试在提问环节多提问。

口语是一种发言沟通行为，发言是理解信息并传递信息，设计到阅读场景、理解处理信息、按照逻辑性进行信息的梳理发言。思路很重要，为了 Make a Point，除了「场面话」联系之外，可以尝试日常生活中增加写作的训练。

能够写清楚，就基本意味着想清楚了，再要达到「讲清楚」，就是多次进行口腔肌肉锻炼就可以了。

总结下来：

1. 使用 Ai 或自己对工作场景进行细化分类，列出一个详细具体的问题清单

2. 针对问题清单，使用「飞书妙记」进行「干说练习」，搞清楚自己的水平

3. 把留存的资料发给 Ai 获得反馈，让它给出相对地道的答复

4. 把 Ai 的答复或自己找到自己公司领导的曾经发言、或网上的范文进行「百次重复」

5. 真实场景实验：抓住公司发言机会或报名相关俱乐部，多说

6. 为了提高听力能力，可以使用自己职业相关的播客进行「影子练习」

为了让自己能够坚持下去，可以尝试：

- 固定时间、固定环境进行练习

- 记录每次练习，可以采用视觉化，及时给自己奖励

- 制作一个「夸夸Ai」

- 场景化自己口语提升后的好处，比如更自由的表达、更多的升职计划等

- 心中重复最多的话就是信念，可以尝试制作自己的「早晨宣言」，每天来一遍

如何快速提高职场英语口语？

Wed, 06 Dec 2023 05:55:00 +0800

英语口语能力是一种技能，需要在特定的时刻和场景下发出有「有意义」「连续完整」「尽量符合语法」的「声音」。

设计行为路径就是解决问题，解决问题首先要搞清楚问题是什么？

通过以上对问题的分析，我们能够分解出几个具体的问题。

要达到怎样「展示」，就私下怎样进行「练习」。

职场场景下的口语能力提高，降低了部分难度，因为场景有些是固定的：

1. 自己工作内容向上或公开汇报

2. 对于各类项目和客户进行沟通

3. 若工作语言是英语，则有日常的交流寒暄

可见很多场景都是基于自己的工作项目内容的发言，因此我们需要在一段时间内，针对性进行练习。

如何知道自己目前的口语水平呢？

我最近探索出来的一个方式：打开手机飞书-飞书妙记，合上任何其他资料，「逼迫」自己讲出所有能讲的。

飞书妙记在录音的同时，自动生成了文字稿。

这个阶段可能有些痛苦，它让自己在没有任何帮助的情况下，直面自己当下的水平。

最开始的时候说什么呢？

可以尝试建立一个问题清单，包含自己岗位上可能出现的场景：

- 自己这段时间在公司有什么感受？

- 自己的岗位都需要做什么事情，具体解决的是什么问题？

- 公司是处于什么行业地位，产品是什么，服务对象是谁，解决了什么问题？

- 公司的理念和发展史？

- 有什么提高自己工作效率的计划？

以上清单可能比较笼统，可以根据自己的岗位更细化。

说完之后得到一份音频和文本资料，也对自己目前能力有个大致了解。

做到「提高」，需要确定自己的目标水平，并写下来，记录过程，进行量化。

要达到怎样的「展示」，就私下在高度还原的场景中进行练习？

所以理想状态下是尽量在公司的物理环境中进行练习，下班后或早些到。

每次场景的练习最好都使用「飞书妙记」进行录制，一是能够留存资料，二是能够更直观给自己反馈。

没有人给我口语内容上的反馈，怎么办？

谁的英文口语最地道？以英文为母语的人。能找到——约来练习。找不到——哪还有谁呢？

Ai。

可以拿自己录制的「飞书妙记」文件直接丢给 chatgpt，让它进行评价，给出建议。

也可以使用 chatgpt 的语音对话功能进行练习，不过速度比较慢，不是很建议。

同类型的 Ai 工具有 Call Annie 和 Trancy。两个工具都可以尝试一下。

关于李阳疯狂英语的方法论，还有「三最训练法」即最大声、最快速、最清晰。

最大声：尽量找空旷的场景，克服的是不感开头说的问题。

最快速：要块的前提是熟悉，熟悉就必须要联系，最快速是克服流利度的问题。

最清晰：克服的是发音准确性的问题。

完成了以上基础的练习后，就可以进阶了—— 给自己录制各类场景下的英文回复视频，能够观察自己的神态、表情，得到更多的反馈。

这些都是私下自己的练习，能够补足一下基础。想要获得更多的反馈，可以尝试在人群中 Show your Work。具体咋办呢？

能够写清楚，就基本意味着想清楚了，再要达到「讲清楚」，就是多次进行口腔肌肉锻炼就可以了。

总结下来：

1. 使用 Ai 或自己对工作场景进行细化分类，列出一个详细具体的问题清单

2. 针对问题清单，使用「飞书妙记」进行「干说练习」，搞清楚自己的水平

3. 把留存的资料发给 Ai 获得反馈，让它给出相对地道的答复

4. 把 Ai 的答复或自己找到自己公司领导的曾经发言、或网上的范文进行「百次重复」

5. 真实场景实验：抓住公司发言机会或报名相关俱乐部，多说

6. 为了提高听力能力，可以使用自己职业相关的播客进行「影子练习」

为了让自己能够坚持下去，可以尝试：

- 固定时间、固定环境进行练习

- 记录每次练习，可以采用视觉化，及时给自己奖励

- 制作一个「夸夸Ai」

- 场景化自己口语提升后的好处，比如更自由的表达、更多的升职计划等

- 心中重复最多的话就是信念，可以尝试制作自己的「早晨宣言」，每天来一遍

我设计了张「支票」—— 个人任务支票

Thu, 16 Nov 2023 05:55:00 +0800

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设计缘由

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仪式感和视觉化能够提高做事情的动力。

番茄闹钟适合以小时为单位的工作任务，能够让自己在几十分钟内保持专注，但一个番茄闹钟能够完成的任务有限，有时只是一个大项目的一部分。
（推荐阅读：《开地铁，而不是开公交》）

而使用的滴答清单类的待办事项管理软件，有些「虚」，需要自己主动打开相应的界面才能够看到，且动手机、电脑的时候往往会代替掉眼前的屏幕工作区域（多屏幕除外），注意力也会被劫持。

实体便利贴又太过随意，写字的空间比较小，全空白，仪式感不够强。

所以我一直在探索针对 2-5 天的任务的视觉化管理工具。

第一个想法是制作成僵尸片中的黄色道教符咒，场景代入感很强，对抗「各类问题」需要自己画符，张贴，完成一个工作任务或自己定的任务，就获得一张封印符。后因想到晚上在办公桌上看到这东西有些渗人、实际制作黄色纸写字儿也看不太清，遂搁置这个思路。

又开始寻找是否有其他更好的表现形式，最后确定了「给自己开支票」的想法，做出了这第一版的「个人任务支票」。根据支票模板修改，实际制作成 A5 铁线圈笔记本的形式，可以配合尺子，实现给自己「开」支票的场景代入。

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设计思路

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「个人任务支票」的设计理念是让中短期的任务（工作任务或自己给自己定的目标）视觉化、实体化、仪式化，让完成任务的过程更好玩一些，让完成的任务堆叠成一沓票子，带来一种成就感。

支票上方是使用 DALL3生成修改后的「TASK CHECK」的 LOGO，直译为「任务支票」，同时「CHECK」也有「检查」的含义，Check your wallet！遂也很贴合它的使用场景——实体化、场景化的代办检查清单。

中间部分是魔改普通银行支票的条目。

下方增加「进度追踪」，五个圆圈，银行支票只需开一次，而任务支票不仅能写出来提示自己要完成的任务详情是什么，最好还能在执行的过程中，记录下自己的进度。

英文水印「Your Effort，Your Currency」，对标真实银行支票的本质——一种货币形式，储存劳动价值的一般等价物。而这里用「完成任务自己做所的努力」赋予支票价值，有种比特币 POW（proof of work）机制的感觉。

最左侧文字「本票执行期限七天」表示这是为了中短期任务设计的支票，如果拖延时间太长，人会逐渐疲惫，老干活不发钱累啊。

过程思路图（Heptabase 在设计时帮到了大忙！）

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使用参考

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1. 抬头四个选项，填入任务的基础信息。

任务种类：按照自己的系统进行归类，比如我目前使用的是「增肥力」「产粮食」
下达方：自己或公司或其他
难度系数：按照自己的系统，对任务进行难度评估。
出票日期：可写开始的时间点，也可时间段。

2. 中部是填写任务的详细内容。

金额栏：我是完成这项任务后，对自己的努力做个虚拟评估，填个金额
达成目标：尽量量化，描述自己产出的成果或要达到的状态
任务详情：用几句话描述任务的场景

3. 进度追踪有五个圆圈，使用番茄闹钟体系的伙伴可以把每个圈当做一个番茄钟，完成之后在圈上打钩或涂黑圈。如果没有用番茄闹钟，可以把每个圆圈当做 20% 的进度。

4. 完成时间、签名/盖章：便于归档，为了增加仪式感，可以给自己定制个红印章，盖戳归档。

5. 任务复盘收获可写在支票背面，turn over the CHECK，如果使用了软木板，翻过支票，即是一种归类。

6. 其他：在一周开始前，规划自己的一周任务可以在笔记本上先填写内容，到开始执行的时候，再撕下来。

第一版个人任务支票「空投」了几本给朋友，定制的还有 3 本，感兴趣想要尝试一下的朋友欢迎后台联系我，不过使用了之后需要给个体验反馈，便于对后续版本进行优化。

好策虽败赏应在

Sun, 24 Sep 2023 05:55:00 +0800

好策虽败赏应在

很多时候，一个自己坚持的、好的策略，不一定能得到现实中的反馈和回报，甚至有了很糟糕的结果，在这种情况下，自己要对「自己能够贯彻这项策略」这件事本身进行奖励和肯定。

比如无论多么赶时间，都遵守交通规则，不闯红灯，这次可能因为不闯红灯错过了火车，这时候自己整体的情绪都是负面的，但也要调出其中好的部分——为自己的肉身安全遵守交通规则，对自己进行肯定和奖励。至于迟到误了火车这件事，需要调整的是其中时间安排的部分。

很长的时间内，我都是靠着外界的反馈，来调整自己做一件事的方法和策略。比如考前突击复习获得了不错的成绩，下次就更倾向于把复习的时间都集中到考试前几天；比如很热情地和新朋友打招呼如果对方没有积极回应，就倾向于和所有的新朋友交流都变「 I 人」（MBTI）。

这种行动的原则随机性很强，且效率比较低耗时间比较长。

我的运气算比较好，一些比较好的策略在首次执行的时候，都得到了正向的反馈，促进了之后多次的使用。

但也有更多特别好的策略，因为没有在前几次得到正反馈，就放弃了。

「好策虽败赏犹在」的反面，其实就是没有为平行时空中所有的决策负责。

执行一个坏的策略，单次幸运，获得了非对称性的回报。这次偶然闯红灯省时间的侥幸，无数个平行世界中，肯定有一个另一个自己肉身 game over 。在这个世界，如果继续下去，大概率也会有这种后果。

我发现将「执行自己认为正确的策略」和「这个策略之后单次得到的结果」分开，只对前一个行为进行评判，会让自己轻松很多，且长期大概率会得到好的结果。

现在坚持的几个自认为是「好策」有：

高方差的社交风格，默认所有人都 nice ，社交中积极主动

Show my work ，坚持写东西，并发到网上，即使单次没什么反馈

做了自己认为的正确的事，无论外界反馈如何，都要自己肯定自己。

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产粮食、增肥力、种朵花

Sat, 23 Sep 2023 20:22:00 +0800

给自己的任务贴上「产粮食」「增肥力」或「种朵花」的标签。

最近在读有关华为的书籍，任正非关于变革主题的一个发言中的比喻特别有启发：

变革的目的就是要多产粮食（销售收入、利润、优质交付、提升效率、账实相符、“五个1”等），以及增加土地肥力（战略贡献、客户满意、有效管理风险），不能对这两个目的直接或间接做出贡献的流程制度都要逐步简化。这样才可能在以客户为中心的奋斗目标下，持续保持竞争的优势。（任正非：《变革的目的就是要多产粮食和增加土地肥力》，总裁办电邮讲话［2015］016号）

迁移到个人的系统，我发现自己在「产粮食」这方面做得太差，投入太少。

而「增肥力」是不能够很好被量化，之后打算改一下。

? 「产粮食」是把自己当做主体，生产出能够和自己独立存在的东西。

可以是写文章、教程，构建影响力品牌；

可以是敲代码、做产品，带给别人价值；

可以是完成基础的工作。

? 「增肥力」是把自己当做被投资的主体，增加未来单位产出粮食量和可产粮食的时间。

可以是多多锻炼，身体、心理更健康；

可以是优化系统，工具、流程更丝滑；

可以是读书冥想，内心更少无用内耗；

可以是总结复盘，思路、执行更清晰。

? 「种朵花」是我自创的，感觉如果生活只是「产粮食」「增肥力」，那自己的这块地也确实太过单调无聊了，可以「种朵花」增添自由色彩。

可以是徒步、观云，做无用的事；

可以是塞尔达、吃鸡，做爽的事；

可以是任何别人不理解，但自己喜欢做的事。

把上面这种思路融到个人系统，目前我是这样做：

1. 把滴答清单中所有的任务都加上三者之一的标签。

2. 每个番茄?闹钟的问卷开始前，都要填写是「产粮食」「增肥力」还是「种朵花」。

3. 周复盘时清单一周成果，可以接受一周没有「增肥力」，但不能接受没有「产粮食」，因为学校阶段，专门「增肥力」的时期已经过去了，是该整出些自己的作品了。

当然三者之间没有特别明确的界限，「产粮食」的同时也是「增肥力」，不过在做一件事前进行心理预设，确实有些帮助。

对于阶段性复盘也有帮助。

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消灭「紧急」暴政

Wed, 20 Sep 2023 22:22:00 +0800

90% 以上的事都不要即时回复，90% 以上的事情都可以等。

「紧急」加上了引号，说明事情并不是像自己家房子着火了那种「紧急」，而是用来指自己的即时反应和急忙慌张的状态。

「暴政」有两种来源：

一是因作为乙方角色参与社会互动，社会外界对自己的硬性要求，比如作为一个电商客服必须按时上班，及时回复客户信息，比如在甲方公司工作也要遵循上级的指示按时出报告推市场。

二是处于繁忙社会的自己，被环境影响，无处不在的广告，无数软件的推送，愈加和肉体捆绑的联网设备，及影响最大的「自我剥削」。

无论主动参与「紧急暴政」，还是被动必须「紧急」，都剥夺了和「永恒的自己」相处的时间。

我发现无论是十多年前坐车去上学路上的自己，还是当下敲键盘的自己，ta 都好像处于一个时间流速很慢的世界，因为被现实世界的「紧急暴政」所影响，注意力被晃来晃去，我可以好几天不和 ta 见面，也可能因为在沙漠徒步没有网络，能一天几个小时和 ta 待在一起，和 ta 待的时间的长短才决定了 ta 的成长速度。

「紧急暴政」除了减少和「永恒自己」相处的时间，还让人更加疲惫，让人心流频繁被打断，让人失去了长时间保持专注的能力，让人更害怕孤独。

所谓的「更高的效率」「更高的生产力」并不是说自己在做最重要的事情，而是自己更快对别人的需求做出更快的反应、更及时的满足，「自我」在更快消失。

个人注意力和时间厌恶真空。

人是环境的产物，现代社会看不完的电影电视畅销书，流行的网络话题社会时间，都在抢夺自己的时间。

消灭「紧急暴政」，需要摧毁现代繁忙浪潮的基石——对当下发生事情的立刻反应。

当我们还未拥有如此高的科技水平，我们需要针对恶劣天气、小病、农时等等及时反应。但现代，除了极少数的情况，我们在做出充分准备，对每天的意外情况做好对冲预案之后，每天基本可以看做是永恒。

ok 那么如何消灭「紧急暴政」呢？我来梳理下自己正在做的。

1.尽可能财富自由，不需要以乙方身份和社会产生交互。这个先不说了，实现起来有点难度。有钱就有福，从这个角度理解也不错。

2.把自己作为世界中心，对一切想法设法占据自己注意力的信息进行筛选。

我是屏蔽掉了手机上所有软件的通知权限，即使是微信也是间歇每隔几十分钟查看一次。

I act on my own accord, not by what algorithms and ads afford.

修改电子设备的默认设置，不需要的桌面小插件删除、不需要的自带软件卸载、不需要的邮件订阅全部取消、不查看的微信发现页功能隐藏。

不看任何新闻（还在努力中），不过多消费被及时创作出来未经时间筛选的信息，以书而不是订阅号为主要信息来源，避免让自己陷入到 never ending now .

3.为自己创造整块时间的环境，包括物理环境和数字环境。

物理环境的话，我最近喜欢到麦当劳、咖啡厅或自习室工作，而不是家里的卧室，在家切换状态太方便了。

数字环境的话，像《开地铁，而不是开公交》这篇提到的，使用番茄钟+Cold Turkey 软件自动锁定 app 和一些网址来保证自己在一段时间内专注一件事。

未知来源的电话响两次才接，如果自己在番茄时间内，不看微信，不回任何消息。

4.使用现代工具帮助自己和世界交互。

比如我尝试用 www.cal.com 来向朋友展示自己线上线下可约时间；

使用自制的谷歌间歇性联系提示表格来提醒自己和朋友见面；

只使用手环的自定义事件提醒功能告知自己自制表单的填写时间。

比如尝试用「邮箱」这种非即使性的通讯工具。

不过我在这点做得还不是很好。

5.固定时刻做未来一段时间的计划。

比如在每月开始，每周一都会设定好一个时间，对家里日用品进行清点采购、对各类订阅费进行检查提前缴纳、对约好的事情进行前置安排确认等。

消灭「紧急暴政」，并不是要封闭自己，而是更「自私」，更让自己成为自己，和世界更好交流。

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「该在一起在一起，该分开就分开」

Tue, 19 Sep 2023 22:22:00 +0800

「时间」和「注意力」是最有限的资源。

两者结合的时候，心流就出现了。

两者分开的时候，有不同的情况。

今天 22 点半到家，加班到就 21 点，竟有一种充实的感觉。但随即又想了一下，这其实是「伪充实」。因为今天工作的时候，「时间」和「注意力」大多时候并没有在一起。

这里的「时间」并不是指流逝的一段时间，而是对于个人来说，肉体在一段时间内的行为；

「注意力」是指大脑的思考和想象。

比如今天的会议和拍摄工作，我是必须要到场，肉体在一段时间内被限制在固定的场所。且还有些与客户的社交规范、最基础的工作流程限制等，让「注意力」也不能够走太远。

今天工作内容不是很喜欢，又不需要自己对结果负责，所以「注意力」就跑得比较远，跑到去想周末的计划、推友王短鸟的沉浮故事、马斯克的传记等等，中间间歇伴随着开会的时候切下窗口、拍摄的时候几分钟看下手机。

「注意力」没有和当下正在做的事情结合，手头上又需要维持着最低的限制，「注意力」就像飘到空中的蒲公英，太容易被吹到不同地方。

结束工作，看似很充实，却在个人的能力值上，没有任何的推进。只是完成了一天「事务性」工作。

「时间」和「注意力」分开并非不好。

生活少不了琐碎的「事务性」的必做事项，这些事情必定占据「时间」，但这种情况下，「时间」和「注意力」可以分开。

比如洗漱、淋浴时候，可以让大脑去思考其他事情，回想读过的书、计划今天的工作等。

但这些是需要建立在，「事务性」事项能够自动运行，不需要大脑过多干预的基础上。

更多时候，还是需要「时间」和「注意力」相结合，即「心就在当下做的事情上」，即「实践」。

大脑即刻接收所有感官的信息，肢体也能由大脑即时指挥。进入心流，推进真实的进程。

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如何「欺骗自己」，重构积极的自我叙事？

Sun, 17 Sep 2023 22:22:00 +0800

自我叙事，即用什么样的故事来理解、解释和讲述自己过往所有生活经历，不仅是对过去事件的描述，还包括对自己身份、价值观、目标等的理解和解释，它是一个内在的、持续的过程，影响着我们如何与世界交互。

比如一个人的自我叙事可能是「我是注定成为一名作家，我小时受到某本书的影响，我要继续在写作这条道路上奋斗」，然后 ta 之后做出的行为都和写作相关。

构建积极的自我叙事，其实也是在构建自己的「家」，自己是陪伴自己最久的人，可以说，自己是自己的家，自己是自己最小的环境。

这个「家」并不一定要富丽堂皇，金进斗仓，但最好明亮整洁，待得舒适。

构建积极的自我叙事，能让自己在波动的世界中，找到上升的力量；能让自己在无序混乱中，找到一根确定性的、结实的绳子，向着前方稳定延展。在单一时空有了积极的叙事，就有了方向。

客观的现实世界，不以任何人的意志转移，确实会有一天，所有糟糕的事情，集中降临在自己头上，这概率符合规律又残酷。

人的生活背景不同，经历过的事情不同，对现实世界的评价就不同：

家庭美满，一切顺利，小时候尝试很多种不同的事情，并得到了及时反馈，继而加紧投入，发现天赋，增多练习，系统支持，走得愈远，自我叙事偏向积极；

家庭不顺，甚至没有家庭，物质条件有限，小时候为了生存奔波，有限的精力注意力被消耗，没有无条件的爱，及时反馈，走在悬崖边上，自我叙事偏向消极；

家庭、样貌、早年自我经历、身边环境等等会都影响到自我叙事，已经走到了今天，只能接受过往的所有。

那么如何「欺骗」自己，让这个世界显得更「偏爱」自己一些，帮我们重新构建积极的自我叙事呢？

「欺骗自己」，要收集并集中曝光自己过往的高光时刻。

我采用的方式是，在 notion 建立了个高光时刻的文档。收集三类的「成就」：

1、自己努力做到的优秀成就，比如考试好成绩、很早刷完四六级单词、带的团无差评还收到了小费等。

2、自己因运气得到的「成就」，比如身体健康、不秃的基因、平均微上的外表等。

3、自己收到的来自世界的善意，比如微博中奖各种礼品、某天陌生人的无缘故地对自己的微笑等。

这些「成就」「高光时刻」记录的时候要具体，可以放各类型的文件进去，比如我放了一个 QQ 相册的链接，这个相册都是带团时候游客们的感谢截图。

这些时刻其实每个人都有很多，那怕很微小，累积堆到一块，就是重构自我叙事最基础的「砖块」。

记录的时候，不要怕自恋，和自己沾边的所有积极美好，尽管丢进这个文档就好，因为它是私人的，是只给你一个人看的。

只写不看是不够的，定闹钟，周期性查看，甚至尅把它贴在家里的视觉墙上。

「欺骗自己」，把自己当做持续更新的软件，重新解读自己过往的失败，看做是 Debug 的过程。

世界没有彩排，都是现场直播，但放心，一直盯着这直播的观众，肯定只有自己，所以不用担心演出事故。

自己是软件的话，犯的错误都可以看多是运行测试的报错，有报错才知道下次迭代，发布新版本需要在哪些地方进行修改，任何自己犯过的错误，都能在下个版本中进行改正，因为自己是使用这个软件的人，自己不会也不能取消订阅。

考试成绩不好，是阶段知识学习出现了 bug ，这 bug 是否致命，是的话重新学一遍，达到再考肯定能及格的状态；

职场项目搞砸了，是能力和身体状况出现了 bug ，不是自己的问题，而是这轮 test 运行的错误，迭代更改就好了。

所有的 bug 都不要上升到攻击自己个人的程度。

所有的 bug 都是为了下一个版本的优化。

把自己代入到英雄之旅的剧本，那怕当下就是因为那个过去愚蠢的自己导致的糟糕局面，也要告诉自己，自己要开始一场英雄之旅，从心理身份上同过去的自己进行切割，重新开始游戏，拿起手柄的才是真正的你。且这种身份切割能够进行无数次，身份上切割，但要研究存档之前失败 bug 的产生的原因，再次读档，只继承经验教训就好。

「欺骗自己」，要学习斯多葛主义，只关注自己能够改变的。

斯多葛主义，即只关注自己能够控制能够改变的事情，类似「尽人事，不鸟天命」。

苦恼于去年自己对亲近的人说了不该说的话，没有意义，因为不可能再回到去年的时间点；

苦恼于自己的腹肌形状不对称，没有意义，因为形状是天生的，自己只能影响体脂率。

所以完全屏蔽掉自己确实无法改变的事情，写到纸上，团成团，丢掉。

也要对自己的信息源和注意力进行筛选，尽量屏蔽掉自己无法改变的事情，这有些自欺欺人，但确实能够节省心力，在能力范围内影响更多。

就像你站在两个湖前，左边的湖结了几十厘米厚的冰，右边的湖没有结冰，你的目的是把手里有限的石子丢到湖里，产生水波——费力气丢向左边的湖没有意义。

「欺骗自己」，要用「形式主义」，影响本质的认识。

人更倾向于相信自己所说的话，我目前在尝试将个人的自我叙事相关的文章——自己写的关于自己的或能够激励到自己的，每天诵读一遍。

「欺骗自己」的目的是为了构建更积极的自我叙事，让自信心适度「通货膨胀」，这些都是利用技巧获得唯心的心理优势，最重要的是让自己去行动、去迭代升级软件、去继续践行延展这个叙事，直到它不需要再被重构。

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把敌人搞得少少的

Fri, 15 Sep 2023 22:22:00 +0800

「谁是我们的朋友，谁是我们的敌人」上篇写了我自己认为的「看不见的朋友」，这篇来梳理下敌人又是谁。

世界的默认值（Default）是敌人。

地铁通勤中的一个观察：车厢 90% 的人在看手机，看手机的人中，25% 短视频，25% 微信，20% 小说，都是能够预料到的，没想到的是还有 20% 的人在看手机浏览器自带的、真假难辨的咨讯。

不给自己设计行为，就大概率会被所谓的默认值所影响。我也是如此，无意识自动打开手机，看到手机某个 app 的消息推送就点进入，再出来至少是几分钟后了，思绪是如此容易被引导。

不是必须授予所有软件的通知权限；

不是必须使用手机自带的软件；

甚至手机屏幕都不一定要是彩色。

现代社会，大量科学家和统计学家将丰富的食物、屏幕和药物改造而成的武器：垃圾食品、点击诱导新闻、无尽的色情、无尽的游戏和上瘾的药物也都是敌人。

World might be better with filter.

加入自己调制的滤镜（filter）的世界可能更让你喜欢；

加入自己主观定制的过滤网（filter mesh）的信息和物品可能更对自己有帮助。

The world is full of wasted motion, so change the default.

未解决主要矛盾之前的次要矛盾是敌人。

巴菲特说想成功，先列出最想达到的 25 个目标，然后取其中 5 个全力以赴，避免自己投入时间精力到剩余的 20 个目标。

多出的目标是敌人，溢出的欲求是敌人，它们都阻碍了主线任务的推进。

所有负面情绪中，「抱怨」是敌人。

负面情绪有很多，嫉妒、伤心、焦虑、愤怒等等，我觉得其中只有「抱怨」是敌人。

「抱怨」将自我的责任完全从场景中剥离，同时也剥离了自我的主体性，潜意识中认为自己再也无法对自己所玩「游戏」产生任何的影响，这敌人直击摧毁了两军作战时自家的司令部。

之所以有朋友、敌人之分，是因为它们或加速或阻碍了自己达成目标；

之所以有目标，是因为世界资源和个人时间精力的有限性；

拥有了无限时间和无限资源之后，对于我们来说，世界所有的可能性都会变成现实，没有 countdown，目标也就失去了意义。

在这个有限性的世界中，希望把朋友搞得多多的，把敌人搞得少少的，达到自己给生活赋予的意义。

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把朋友搞得多多的

Thu, 14 Sep 2023 22:22:00 +0800

几万年前，群居，打猎，很靠运气，我们把别人的肚皮当做自己的粮仓，「朋友」不仅是我们狩猎、相互捉虱子的伙伴，还是我们的「时间银行」。

现在，朋友也很重要，约饭聊天信息分享，帮我们调节身体预算，这是看的见的朋友，今天想聊的是「看不见的朋友」。

什么算「看不见的朋友」？

鉴于今年在日志中感谢了无数次的 chatgpt 和 Hepta ，从来没有用朋友来称呼过它们，今天就正式把它们作为朋友进行隆重感谢。

chatgpt 是 AI 语言模型，天文地理，各国外语，翻译编程，无所不能。他是我的万能对话朋友；

Heptabase 是白板笔记软件，卡片白板日志，写作思考工具。她是我的信息处理思考协同的朋友；

它们是软件，是工具，也是朋友。同样，各类的实用工具地图、滴答清单等也都算是朋友。

因为它们的存在，我的生活变得更加美好。

自我定制的流程或工具，也是我的朋友。

它们更加抽象，但基础都是捕获结合利用一部分的科技和现象，切实帮到我的生活：

比如我利用Google Form 设计的「白豆番茄?闹钟表单」「白豆读书表单」「白豆 Gathering Track 表单」「白豆每周复盘表单」「白豆系统抽时间专门优化表单」；

比如利用 iPhone 的快捷指令功能，设置的「到特定地点就自动打开特定的软件」的流程；

比如用智能音箱自动在每天早晨播放自己设定好的音频；

这些都算是朋友，在初次「交朋友」的时候可能投入比较多，需要根据自己的需要进行设置，但一旦熟悉之后，整个「流程」就相当于变成了一个黑箱，再调用，不需要知道里面是什么，就像汽车是很多零件的组合，在它没有出问题的时候，它在人的眼中只是一个交通工具，这个整体。

了解自己，给自己设定的做事、心理节奏，以及个人的习惯、技能，也是朋友。

失望落选被打击，但是自己能够纾解自己情绪、接受实际情况、针对性复盘改进，这系列的做事节奏，能够让自己变得更好、更舒服、更自洽，也是朋友。

这些朋友也都是后天自己慢慢结交的，经历过各种问题挫折，通过不同的探索，找到能够「疗愈」自己最合适的方式，很难，但这些朋友很有帮助。

威廉詹姆斯在1890年的《心理学原理》写道：The great thing, then, in all education, is to make our nervous system our ally instead of our enemy. It is to fund and capitalize our acquisitions, and live at ease upon the interest of the fund.

把神经系统变成自己的朋友，而不是敌人，这就是习惯，也是朋友。好的习惯每天都在产生利息。

甚至当下的自己，也能成为未来的自己的朋友—— 自己最了解自己，预测未来自己可能遭遇到的糟糕的情况，比如控制不住想要暴食、被老板骂、醉酒等等，都可以在的当下思路清晰的时候设定一套惯例，写几封信等给未来的自己。

这些看不见的朋友们，或帮助解决问题，或提高效率节省时间，或给未来带来更多的可能性。

看似独自赶路，其实并不孤独，看不见的朋友们，都在身边。

当然，看得见的朋友也同样重要，他们是不同个精彩的世界。

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既要 Explore 又要 Exploit

Wed, 13 Sep 2023 22:22:00 +0800

应该用分时间段的方式，来使用双 E 模型。我的 Explore 时间段，大致结束了。

双 E 模型（Explore-Exploit）是指「探索- 利用」模型，在信息量不足的时候，尽量去探索（Explore），有一定信息储备的时候，就要利用（Exploit）探索出的规律进行实践。

刚搬到新住处，多多试试（Explore）家周围的饭店，找到不错的，就固定（Exploit）下来，保证自己吃饭不踩雷。

我喜欢的博主 Derek Sivers 有个类似的理念：

在没有发现自己真正热爱的东西的时候，Say yes to everything，保持开放，任何的事情都去尝试；

在发现热爱之后，Say no to everything，把自己时间、精力、注意力都集中到自己选定的事情上。

我发现自己的问题是过去几年 Explore 的时间太多。

八年前的九月，刚上大学，自己思维上的封闭性和懒惰性，导致大学没有做什么事，也没读什么书。毕业之后才开始加速 Explore。四年之后，发现没有一个自己非常满意的「作品」可以拿出来。

适度 Explore 是好事，但我明显过了度：

同类型的人物传记看了好多本，虽然知道他们经历都是相似；

同类型方法论书籍也在重复阅读，在不同的地方，用不同的表达方式对它们进行印证；

试过 Defi、NFT、Gamefi、交易等等，什么新的信息都要去看；

倒腾笔记软件、建站软件、编程语言、生活黑客技巧，不计其数；

我是「信息饕餮」「信息回收站」，却没有完整践行过几个切实可行的方法论。

因为我永远处在大多数事情的新手福利期，能够略微的付出获取到不对称回报的多巴胺。

因为我不愿牺牲所谓「潜在的可能性」来换取「扎扎实实的能力堆栈」。

因为我太贪婪了。

所以接下来的一段时间，我打算更多地去 Exploit ，践行探索到的认识和规律。

按照大概 5:2 的比例，5 天的时间完全「封闭」做事，2 天的时间完全「开放」探索。

将想法具象成文字；

将方案具象成产品。

具体来说，输出的时间大于输入的时间，在实践的过程中，全息全感官去印证之前输入的信息，在实践中给大脑调参。

摄取信息不是最终的目的，真正的目的应该是通过摄取信息，获取到有用的思维，更好作用于自己的行动。

书永远读不完，案例机会也都看不完，Time to lean in.

探索到能住人的行星，该造火箭?了。

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用虚荣和自恋点燃「动力的火堆」

Sat, 09 Sep 2023 22:22:00 +0800

冬天，空旷又漆黑的田野，火堆马上熄灭，

颤抖的我踉跄地凑到火堆旁，

我要火焰，我要温度，我要能量；

蜷缩一团，将冻死之人，

呼啸的北风、骤减的温度是拿刀逼近的熵之死神；

我不能死亡，

要依靠这火堆，坚持看到太阳。

本想写总结性的第一段，没想到在敲击键盘的时候，凑出了自己第一首「中文现代诗」！

朋友问我的动力是什么？最近空隙的时间偶尔思考过，但没有尝试具象成文字，于是打算用这篇文章来梳理一下。

最近特别喜欢比喻和类比，燃烧的火堆，这一意像可以用来比作我的动力。

在火焰微小的时候，虚荣和自恋是像茅草和报纸一样的燃料，星星之火的救命稻草。

我尝试用自己在英语和读书方面的例子，来进行梳理。

英语

五年级转学到新的学校，之前没有接触到一丁点英语，头大、反感、挫败，转折点是在书店发现了一本李阳疯狂英语的书——《中考核心单词》，带磁带。

不同于枯燥的英语课本，李阳的书鸡血很足—— 无论是书中单词造句的例子，还是书中小栏目上李阳自己的故事。

听了磁带更是不得了，哪有这样的磁带呢！不是照着书上的例子死板地读，开头和中间都在不断打鸡血：

「我的目标是帮助三亿中国人讲一口流利的英文」「每个句子至少大声读一百遍，你就能拥有一口不得了的口腔肌肉」「最大声最快速最清晰」

加上李阳非常地道的英语发音，我就愣住了。

超酷事物的震撼——能够做到别人做不到的，能够如此流利地说英语，太强了，我也要成为这样的人，秀一脸。

于是我在虚荣心的促使下，将书中的几篇文章至少读了 500 遍。

向火堆扔进了报纸，火苗变大了。

偶然，初一教我们英语的董老师，结束课文教学，用英文问了个问题「What is your future dream？」，没人举手，点到了我，特别巧的是几百遍的文章中正好有篇就是这个主题，然后就全班都被我秀到了，还在学习 How are you 的阶段，我顺畅用上了 enthusiastic 。

为了不露馅，暴露自己的真实水平，在虚荣和自恋的驱使下，我在初一初二又将很多篇文章、演讲读了几百遍，在初三的时候把高考单词书、四六级红宝书背了几遍。

火堆烧猛了，不需要虚荣和自恋这种易燃但短暂的燃料了，可以扔木头了。

高中时候继续学习英文的动力，则转移到了语言本身和把语言当做工具的过程中。

于是加入了「木头」，读了几百本简化的书虫、床头灯系统的小册子和几本原著，高考146。裸考过了专八，大学做了几年的领队，带过了百千个外国人去旅行。

读书

高中被看到一篇文章，一个小女孩每个国家写的书都至少阅读了一本。

这件事很酷，我也想试试，于是和朋友对赌一年读 100 本，不过没有限制作者的国家，目的单纯是为了堆积自己的阅读数量。年终的最后几天还去书店找很薄的书来赶 kpi，一年的最后一天在朋友圈发读过的 100 本书的书目去让自己自恋一下，虽然读完的大多都是小说。

火堆没有熄灭，烧起来了，趁着火势大开始向里面丢能量密度高但难烧的燃料。

于是慢慢啃完了毛选、邓选、党史等等，中间也夹杂着很多读来很爽的没有营养的畅销书。

于是突破了 1000 多本，不需用我是一年读了 300 多本，读完 1000 本这种虚荣和自恋来「标榜」自己。因为现在已经能够在阅读本身中感受到乐趣。

跑步和健身也是类似，最开始都是想发腹肌照和马拉松的奖品照到朋友圈炫耀，满足自己的自恋，自恋满足的过程中，火苗渐渐变大，难烧的燃料也能丢进去了。

真正的动机可能在行动之后才能找到

为了火堆不熄灭，就需要持续不断搜集燃料，有些燃料能量密度小，但易燃，比如报纸干草，在火苗小的时候非常合适；

有些燃料能量密度大，但难点燃，比如湿木头煤炭，只能趁火势大的时候丢一点进去，但这一点往往会燃烧很久，稳定的内核。

我的动力，最开始往都是由虚荣和自恋驱动，被酷的事情震撼到，于是自己开始行动，取得一定的成果，秀出来，得到多巴胺的奖赏。

推进自己迈过奇点和阈值，获取到新的动机。

为什么没有动力？

这堆火没有持续燃烧，一可能是没有投入新的燃料，二可能是丢入了很难燃烧的东西。

对应到我自己，是因为各种没有行动只是想东西，是给自己设定了过高的目标，是和别人对比，加重自己的挫败感。

从生物神经学的角度说，多巴胺是大脑的信噪调节器，在我们做出合适的行为之后，感觉到爽，就是化学物质在分泌，在给我们的神经系统加权重，让我们在之后的过程中更多做这件事。

这就存在几个问题：

原始的欲望有些是的需要克制的，比如所谓的「七宗罪」，任由自己放纵往往带来不好的结果。

原始欲望之外，外在的诱惑也足够多。作为当下孤独的个体，我们需要召唤非人的意志力，禁食、冥想和锻炼，去对抗大量的科学家和统计学家将丰富的食物、屏幕和药物改造而成的武器：垃圾食品、点击诱导新闻、无尽的色情、无尽的游戏和上瘾的药物。

火苗是一个结果。火苗是我扔进去可燃燃料之后的结果。小火苗也可以燎原，前提是新的燃料。

而我们往往把动力视作一个前提、一个先决条件，没有动力就无法行动，但真正的动力在行动之后才开始出现。

所以可以尝试用虚荣和自恋先把自己忽悠了。

也要放过自己，一步步来，燃烧需要氧气，需要木柴之间的空隙，人也需要放松和休息。

生活的意义

如果把自己的世界比作一个球形玻璃罩。

玻璃罩处于一个黑暗的环境，没办法看到里面是什么，球形玻璃罩的中心是什么。

然后随着我们的成长，经历过的一件事、读过的一本书，像一个小手电筒，对着玻璃罩射出一束光线，照亮了其中的一部分。

但相对于巨大的罩子，这个手电筒只能占其表面积不到1%，其中大部分的空间还是黑暗的。

要照亮更多空间，就需要去多经历、多读万卷书、行万里路，找到更多的手电筒，越多的光束照向罩子，能看见的越多，能看到的也越清晰。

很多光束会有交集，直到在球形罩子的各个方向，都备上了手电筒，会发现所有光束集中到球心的周围，那应该就是你的世界中最看重的东西。

有些人很幸运，刚开始的几束光就恰好照亮了球心；
有些人则要寻得成百上千束光，才让它们交汇到球心。

只要在持续不断地寻找手电筒，勤于擦拭落在玻璃罩上的灰尘，

球最后都会被照亮，最中心就是生活的意义。

结束

写火堆这个比喻类比的过程中，不自觉想到可以延展更多的层面：

- 比如怎样面对忽强忽弱的大风、野外的动物踹我的火堆怎么办，可以对应上个人情绪波动、黑天鹅事件；

- 比如用怎样的节奏往火堆中添加燃料，对应上如何设计系统；

- 比如有些难以燃烧的燃料已经丢进去了怎么办，对应上如何克服惯性定律和突破飞轮转起的阈值。

接下来这几个主题都写一下。

致谢：

灵感来自：

Doris 的问题

Vivienne 的火堆聊天

《The Motivation Myth》

《跨越不可能》

《人生烦恼咨询室》

《目标动力学：动机与人格的自组织原理》

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开地铁，而不是开公交

Wed, 02 Aug 2023 22:22:00 +0800

番茄闹钟式的几十分钟工作或学习 + 十分钟休息，这时候我们的思维很像地铁，在既定的轨道上行驶，无需担心行驶过程中撞上杂物，到站、停车、上人也省心。

频繁打开手机、惯性刷刷社交网络的工作或学习，思维很像公交车，需要放相当一部分注意力在马路的车辆和行人上，很累。有时候还可能堵车（完全按被其他信息流吸引）。

要开地铁?，尽量不开公交车?。

具体怎么办呢？

我最近到探索比较有效的三个小技巧：

?1. 填写「番茄闹钟问卷」

不明确自己要做的事情，就容易走神。
写下自己要做的事情，像是给自己的思绪「挖沟渠」，让水在自己修建的渠道中流，不至于洒一地。

我具体的做法是给自己设计了一个表单，表单有两页：

a. 开启一个番茄钟之前填写，写下自己接下来 50 分钟内要做的事情、量化标准等

b. 结束一个番茄钟之后填写，对过去 50 分钟完成情况做个微小的记录

对我十分管用，比单纯用 Forest 之类的软件要更有帮助。

额外的收获是表单收集完毕后，还可以关联一个 Excel 表格：

a.看着很有成就感
b.确实能够进行复盘

?2. 使用番茄?闹钟计时器

使用倒计时器也可以，有一个外在的时间统计工具，让自己以「客观」为标准，不至于在心流顺的时候连续工作到疲惫，也不至于烦躁地只沉浸几分钟。

我用的是滴答清单自带的番茄钟计时器。很多电脑都有自带的计时器。用实体沙漏⏳其实也可以。

?3. 搭建外部脚手架——硬性屏蔽掉自己可能溜号的场景

即使知道自己要做什么，给自己设置了非常好的物理环境，也会心猿意马。

要给地铁?修建硬性的、不可破除的屏蔽罩，我用的是 Cold Turkey 软件，能够屏蔽掉各种app、网页。

外部约束，要比内部约束更有效。

当然以上只是感觉对我自己有效的方法，大家可以选择性尝试。

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为什么要记日志，怎样降低记日志的阻力？

Tue, 01 Aug 2023 22:22:00 +0800

大家好，我是白豆。我从 2022年1月1日开始，记录了 500 多天的日志。

去年一整年是自己在电脑上写，读的人只有自己，偶尔会一天补一周的日志，形式逐渐取代了目的；今年偶然参加了一个月的博主组织的微信群日志写作打卡活动，每天把自己的日志分享到群里打卡，虽然不一定有人看，但「分享」这种行为确实给我带来了不一样的感受，日志的记录更准时、认真了。

在二白的鼓励下，我第一次做了线上社群的群主，运营了三个多月的日志写作打卡群。

今天是八月一日，八月的打卡群也组建了，有新的伙伴加入，最近工作不是很忙，好久没有写东西，遂打算把自己日志写作的感受和经验分享一下。希望对新搬进来我们微信「群小区」的朋友有点帮助。

接下来，我从「为什么要记日志」和「怎样降低记日志的阻力，让自己养成记日志的习惯」这两个方面来写。

为什么要记日志？

1. 记日志可以带来一种仪式感。

在一切都在加速的生活节奏中，今天和明天界限越来越不明显，都是在不停工作加班、赶忙娱乐、或者阶段性躺平。

而记日志，是每隔 24 小时进行一次记录，像是给生活加入了一个特殊的仪式，生活节点化，在那几分钟内，我是自由的，我的思绪会间歇性回到熟悉的地方，进行这项确定性的活动。

2. 记日志可以解放大脑带宽。

记日志是以文字为载体，是大脑内部思考的外部符号显化。

当我们写下自己的已做、待做、感受的时候，笔尖下的墨迹或显示屏上的字符将大脑中抽象的神经链接具象化，我们可以不再担心丢失这些想法，可以把注意力放到更需要的事情上去。

3. 记日志可以促使我们行动，做些事情。

如果日志记录很充实，就相当于每天给旋转的飞轮轻推一把，保持这种运转的惯性。

如果日志没什么可写，那么写的时候就会有点愧疚感——我最近好像没做什么事情，于是可能第二天就至少做了点可以写在日志上，稍微让自己「虚荣」一下的实事。

4. 记日志可以追踪个人目标、监控个人情绪。

记日志还能够纾解情绪，因为写这个行为本身就需要一定程度的理智，较为理智的敲下自己的感受，更了解自己在什么时候会有什么样的情绪，对自己观察更多。

通过记录每天做的事情，可以更好理解自己的进程，调整自己要达到目标的策略和计划。

5. 记日志能够增进对自己的了解。

每天写 100 字的日志，一年时间就是 36500 字，十年时间就是近 40 万字，这 40 万字都是自己真切的所思所想，真的可以喂给 Ai 来造个数字分身了。

以及其他写作有的好处，记日志也都有。

怎样降低记日志的阻力？

1. 加入一个社群，「被看到」以及潜在公开的承诺能够促使自己迈过行动阈值（Activation energy），转起飞轮。

2. 制定一个模板，给自己的日志记录「挖沟渠」。一张白纸，第一个字最难写，因为可写的东西太多，或者太少，给自己选择的压力，而提前设置好一个模板，有「死板」的部分让自己写下第一话，也可以有开放的部分，让自己随便写。

3. 应用福格行为模型

及时庆祝，在群里打卡完毕后，可以给自己设计个庆祝行为，可以是内心的肯定，也可以是一句出声的「Yes！」加强正循环。

Lower the bar. 降低要求，放弃完美心态，写一句话就是胜利。

把记日志这个新习惯加到你本就有的行为后面，比如我每天基本都回到办公室打开电脑，列一天的工作计划，我就打开电脑之后开始写昨天的日志。

4. 设计视觉标记

可以放开想象，给自己设计一面视觉墙，每天贴个小红花。

比如使用类似下图的小学生自律神器，提醒自己，写完之后可以把「❌」拨到「✅」

5. 让自己心理上舒服

找到自己喜欢的记录介质，可以手写、可以用手机、可以用电脑；

允许自己不写，给自己随时重新开始的机会。

6. 使用科技帮助

可以给自己定闹钟，可以使用 iPhone 的快捷指令，设置到某个地点就弹出日志记录的提醒。

出差或其他不能好好坐在桌前写日志的时候，可以使用手机的语音转文字。

记日志带给我的

1. 做自己没做过的事情，组建打卡群，认识了新的朋友，和物理距离上很远的老朋友，也好像每天都能见到一样。

2. 积极的虚荣感，可以在介绍自己的时候说自己连续记录了几百天的日志，用这种行为来定义部分的自己。

3. 给我写「阅读周报」带来很大便利，写每周的复盘之前粗略过一遍这周的日志就好了。

4. 能够练习打字，日志作为一天最开始要做的事情，阻力很低，很快就能进入写东西的状态，这种状态就能开启一天的一个文字表达的状态。

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两百天，上千次对话后，我这样使用 Chatgpt

Tue, 04 Jul 2023 22:22:00 +0800

「先动屁股」

「屁股决定脑袋」，人的当下利益归属很大程度上影响自己的想法和行为。

买了房子的人，各种找理由看看涨房价，没有买房的人，坚信现在上车就是血亏，之后肯定会降下来；新事物的出现，最开始的先行者往往是新事物的「发烧友」，发烧友最先进入后，占据了一部分的先机，比如早期很多购买大饼的人，成为所谓的「千币候」「万币候」，后面我们接触到加密货币抗拒的原因可能有三个：

确实和自己理念背离，或者就是觉得是一种旁氏骗局。
对「先行者」的获利不爽，不想给他们「抬轿子」。
对新技术的恐惧。

Chatgpt 2022年11月30日上线，我也有种「抗拒感」，不过很快就使用「渐进挪屁股大法」克服了自己的偏见：先往其中投钱——?等各类服务都买好，后续新模型 Chatgpt4 上线的时候，也立马充值。6月份还购买了一份几百块的 Chatgpt 开发课程。

当自己的部分利益已经在其中的时候，自己会不自觉开始关注这些信息——毕竟一个月充值了 20 刀，不问几个问题就太亏了。

在使用 Chatgpt 近两百多天，问了至少上千个问题之后，我来分享一下 Chatgpt 在我工作、生活、学习场景中的具体应用方式。

首先，我个人觉得 Ai 并不像网络上吹捧的一样全知全能，在这里我仅分享关于文字生成类Ai，即通用大语言模型的个人使用。

很同意网络安全工程师云舒的观点—— Chatgpt 如同一个全知全能、极其有耐心、语言能力高超的老师，不过它的正确率只有 70 % 。所以准确性是个很大的问题，所以你可能会发现接下来，我分享的个人 gpt 应用场景中，很少有对准确性要求特别高的。

OK，最开始我分享一下，我不用 gpt 做什么：

不用 gpt 进行个人写作，个人公开发表的微博、推文、Blog都是自己写的，写作本身是思考、是目的。
不用 gpt 进行新知识学习，编程、医学等内容我都不首先从 gpt 的对话中学习，而是选择个人认为较高质量的人创作的信息（书、博客等），有理解上的困难时，才会求助 gpt。
不用 gpt 总结内容，包括总结文章、论文、视频等。

一、工作

工作上遇到以下场景我会和 gpt 进行合作：

写策划案、活动的主持人串场稿件、新闻稿、文案类等

揣摩上级老板思路

学习行业专家发言

宏观了解行业发展

单个活动项目复盘

文案类的对创意要求不是很高的工作，我在没有头绪的时候，和 gpt 合作，或在完成之后，让它帮忙优化语言，并进行宏观上的查缺补漏，给一些建议，在给上级看之前，就进行一次修改。

我「钝感力」强，也就是自认为自己情商低，不能完全站在别人的视角去思考问题。我不太理解上级的行为，或者在只负责一个大的工作项目的小部分内容时，都会把我所处的场景、老板的处理方式等，比较详细描述给 gpt，让它「扮演」上级，从更大的视角解释上级的行为，或推测上级所负责的内容。这种对让我 Zoom out ，稍微能够提一下EQ，全流程、全局思考问题。

我在医疗行业工作，但没有医学背景，无论是各类疾病的治疗方式，还是最新的 DRG 改革制度，理解上都有困难，所以在学习行业知识的时候，我会把专家的话，复制粘贴给 gpt 让它协助我理解。

「知道自己在玩一个什么样的游戏很重要」，我间隙性会和 gpt 就我的工作情况进行聊天，让它对我的工作前景进行一定的评判，比如医疗行业最大的参与主体的价值捕获手段有哪些，利润占比大概什么情况，我动态发展能够最好达到哪一种状态。当然，这种对话之前我从其他方面对行业有了基础的了解。AI 对于行业内的「潜规则」玩法还是了解太少。

我的工作方法论文档中，有一个「项目复盘」的文件夹，但是因为懒惰，记录得并不多。有了 gpt 之后，我至少会对工作上可能做第二次类似的项目，在第一次结束后，就进行一次完整的复盘。复盘大纲自己写，详细的内容由 gpt 来补充，这类活动复盘文档的目的是给未来的我做参考。

二、学习

外语助手：翻译、润色、记忆场景构建

代码大师：freecodecamp 的副驾驶

概念理解：多角度解释

问题构建：根据聊天内容生成针对性问题辅助理解

我是费曼：debug 我向它陈述的内容

读英文书、文章遇到卡壳，复制给 gpt，让它扮演多个角色进行翻译解释。单一段落它解释不好的时候，我手动交代更多背景，比如这篇文章作者谁有什么经历、发表时间是什么时候、发表平台是哪个，甚至逐段复制全文给它。

最近学到的新方式：将自己这段时间多个场景下频繁遇到的英文生词，聚到一起，丢给 gpt 让它编一个故事，融合所有单词。

去年我自学编程，斗志满满，还在公众号开了「白在编程」的专栏，但是只坚持一个多月时间，个人分析问题是我的背景知识储存不够，同一个知识点相关的内容都不理解，不清楚它们在整体中有什么作用，专有名词抽象度高，我总想着深入去理解，于是自己查资料，浪费了很多精力，最后还不能特别到位理解，这段代码在这个场景下的作用。

而配合 gpt，在 freecodecamp 课程中遇到难以理解的问题，直接把问题和答案都复制给它，把自己设定为小学生，「我是一个没有任何编程知识、但有无限好奇心和伟大编程梦想的小学生，你是编程专家和语言大师，请你用最容易理解的方式给我解释下面这些代码。解释完了之后请再给我几句真诚的鼓励。」

阅读各类书籍遇到的名词、案例等，在自己通读完，还是不能理解的时候，直接复制关键词，结合 prompt 丢给 gpt。

在各类和 gpt 的对话框中，在要结束的时候，我会告诉它，请它从我的角度，总结我们对话对我有帮助的信息，形成问题列表和答案提示，我会把特别重要的制作成 Anki 卡片。

用自己的语言讲给别人是费曼学习法，公开写作也是践行费曼学习法，结合 gpt，我就有了一个能够随时随地陪我使用费曼学习法的朋友。

三、其他探索

情绪导师：疏解个人烦恼

语言指导：合适场合说合适的话

文档教程助手：降低记录阻力，事事都有 track

头脑风暴伙伴：知识面素材库还是它懂得多

任劳任怨乙方：各类不能锻炼到我能力的活都丢给它

各种教程结构：升级版本的「百度知道」

我已经有大概三年多的时间没有发过火了，大多数情况下情绪老稳定了（有时候我会觉得很不好，自己很无聊），但在工作或者生活上还会有很不爽的时刻，这时候我会新开一个对话框，告诉 gpt 它是专业的心理情绪大师，用书写和它对话，疏解自己的消极情绪。我算比较了解自己，有时候还会告诉它如何安慰我。

语言指导是指让它根据我的意图，和设定的场合草拟一些适合当下场合说的话。

我自己尝试很多自认为比较比较有趣的事，比如尝试新工具、搭建网站、学习新语言等等，两年前打字速度慢，记录很少，现在打字速度提上来，会有很多零星的记录，但不是很系统，我最近在归集这些零星的记录丢给 gpt ，帮我做归档，无论尝试的项目是否有成果，都能有个阶段性记录。

我在工作摸鱼或者空闲的时候，会用之前记录的「闪念」和有趣的 prompt 和 gpt 来没有边界地进行头脑风暴，跨各个知识门类、行业让 gpt 给例子，我再用搜索引擎去验证。

「脏活」的话，类似：导出的字幕文件按照含义添加标点符号、统一替换文案中特定几个单词为其他词等。

目前我重度使用的场景是：编程学习、新概念理解

探索之后放弃的周边的产品：

喂资料生成数字人的项目：不能确定准确性、阅读速度快了，不如直接去阅读作者写的原生态的内容

notion 的 Ai 功能：使用场景少，直接可以单开 gpt 窗口做到，缩写、扩写、润色其实对我来说比较鸡肋。

Xmind 的 Ai 功能：生成速度太慢，可直接用 gpt 生成大纲或表格的脑图进行替代

探索之后推荐的周边的产品：

沉浸式翻译浏览器插件：可设置自己的 OpenAi api 一键翻译网页上的外语，能够让中文和原文同时显示。

书译：可快速翻译多种语言的 EPUB 格式的电子书，自动排版，按照 token 数量来收费，还未引进的外文书可以很快读上中文版。

OpenCat：我用的不太多，但是八爷的这个软件能够让团队使用 gpt 门槛降低，且扩展进了苹果的输入法，有客服场景需求很好用。

我是在什么样的设备上使用：

硬件上，我几乎都是在电脑上使用 gpt，很少在移动设备上使用，且在电脑上使用的时候大多都会用「双屏」，在咖啡厅等场所，会携带 iPad，使用苹果 sidecar 随航功能，相当于笔记本接了个外屏。

软件上，特别推荐图拉鼎开发的「Pastenow」复制粘贴软件，我用它来储存常用的 prompt，快捷键一秒调出，两秒复制，非常方便。

总结我自己的感受：

降低了我做任何事情的 Activation energy ，尝试的新事物就更多了，上级给个没做过的新任务，抗拒感降低很多。
加速理解，增加链接
增加耐心，和语言表达、文档记录

提示词：prompt

个人常用的 prompt：

分别用一句话、一段话、一篇 500 字的文章和一份大纲来介绍「某主题」。

请使用创建类比和隐喻的方法来简化「某主题」中的复杂思想和概念。

请将「某主题」与流行电影或电视剧中的情节进行比较，以帮助我更容易地理解和记住这个话题。

请用费曼学习技巧来解释「某主题」，通过将复杂的概念用通俗的语言表达，使我可以向他人解释这个问题。

请使用叙事技巧，将「某主题」中的抽象概念转化为相关联的故事，帮助我理解这个概念。

请根据「某主题」的内容，为我设计一个有趣的游戏或挑战活动，以便我在实践中掌握相关知识。

请为「某主题」创建一个歌谣或押韵诗，以便我通过音乐和押韵来记住关键概念。

请为「某主题」创建一组有趣的问答题目，帮助我巩固知识点并检验我的理解。

?我不常用但觉得比较有趣的prompt

你知道麦肯锡的快速了解行业方法吗?就是通过大量行业高频关键词来建立概念。现在我是一个对吃「某主题」这个概念不了解的小白，请你给我整理出30个常用关键词，制作成Markdown表格，表头是:关键词(英文) 分类(中文)、介绍(限50字)、使用场景。

请用一个时间胶囊的形式，向未来的我展示「某主题」的重要性和它如何影响未来世界。

假设你是我的智囊团，团内有6个不同的董事做我的教练。6个董事分别是乔布斯、Elon Musk、马云、Ray Dalio、Sam Altman 和 Satya Nadella，他们都有自己个性、世界观、价值观，对问题有不同的看法、建议和意见。

我会在这里说出我的处境和我的决策，请分别以这6个身份，以他们的视角来审视我的决策给出他们的评判和建议。

您好! 今天下午有一场主题是「某主题」一小时的讨论。

参会的嘉宾有 Jack，Lancy ，Sam 和 David

Jack 是主持人，擅长引发话题，准确提问和精练总结。

Lancy 是市场营销专家，了解行业的各种热点和动态，能够准确把握市场和用户需求。

Sam是技术专家，对专业技术发展有着非常系统和深刻的洞见。

David是投资人，能够洞察事物的价值，耐心而果断；同时也会关注政策安全隐私法律的要素。

......

请扮演四个人的角色，模拟本次主题讨论。

Chatgpt 个人信息源推荐：

https://learningprompt.wiki/ （非常详尽）
吴恩达老师的两门在线课（提示词和开发）
王树义老师的《Chatgpt 与 AIGC》（很多衍生工具介绍）

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读书会关于 Chatgpt 的分享

Tue, 04 Jul 2023 11:11:00 +0800

上周四在线下读书会做了个关于个人使用 Chatgpt 的分享，在准备的时候，我把自己这半年的使用体会写了大概 3000 多字，发给了朋友，想着到时候直接按照写好的文章思路进行分享就行。

朋友看完给了非常有用的反馈，在正式分享前我意识到，自己可不能按照写的东西直接讲，而是要了解场景和听众，找到能够准确衡量分享成功与否的指标，据此来「定制」自己的分享形式，不然大家直接在网络上看文字就好，为什么要来听你的分享呢？

线下的分享，目的是要给来听的小伙伴带来更好的体验，声音+画面+演示+交流，多方面结合，最大程度上让大家接收到我传递的信息。

于是，我临时更改了分享的思路 —— 不按写的东西，而是实际展示我当天使用 gpt 的场景。

大致如下（有些许修改）：

当天的真实工作场景：

我在工作是如何使用 gpt ，我展示了问的两个问题：

你好，你是我的工作助手，我现在工作上要设计一张节日海报，但是我一头雾水没有思路怎么办。我的手上的活要求是这样的：

1. 是个 XX 医院设计的，直接发给院领导，院领导大概 50 多岁，审美中规中矩，不喜欢特别花哨的创新。2. 这家医院的转型康复专科医院了，所以要体现其医院的特点。3. 节日海报，需要建党节元素。请你给我一些建议，并再给我一些个注意事项。

把自己假设成上级：

现在你来扮演我的领导，你在给我安排这个任务的时候都会有注意到什么、你的最终目的是什么、你怎样确保我能够拿出可以交给客户的工作成果呢？

我今天工作结束，引入介绍 gpt 是如何在「读书会上分享」这件事上协助我：

思路整理：

你好，我作为一个分享人要在读书会上分享如何使用 Chatgpt，为了准备这场分享，我事先写给朋友写了一封邮件，讲述了自己在这半年内是如何使用 Chatgpt。朋友反馈，内容很多，但是作为信息的接受者，她发现我的叙述很多名词抽象度高，且内容上比较跳。而她和我分享自己是如何在触动在使用gpt的故事，叙述方式很有趣，很能够让人听下去。你是沟通大师、演讲专家，希望你给我一些建议，让我更好地把分享变得更有价值。

初稿大纲：

谢谢你的建议。以下是我写的部分的初稿，请你根据初稿，就如何转换为一篇分享稿，给我更多建议。

我在读书会将有的这个关于 Ai 的分享，你觉得最重要的是什么？这不是一场考试，但是我也需要知道自己表现如何，请给我一些反馈的指标？

放松方法：

这是个小范围内10人的分享，我还是有点紧张，你是心理专家，请给我鼓励和安慰，并给我一些开场前让自己放松的使用的方法

脑洞问题的答案：

上次我在做一个关于《show your Work》这本书分享前，竹子（一个朋友）主动作为我的听众，提前帮我演练了一遍，帮到我很多。我发现参加活动认识新的朋友非常好，我在记忆人名和事情不是很好，你有什么形式帮我更好记住，并让我和他们保持联系吗？

根据它的回答，对其中感兴趣的进行多次提问：

利用技术和定期联系方式确实非常不错，没有在我们眼前出现的朋友，我们可能会因为忙碌忘记和他们联系，那么请你给我个表格模板，并设定定时提醒我和朋友联系。Google Sheets + 日历好像可以实现，请给我具体的教程。另外，如果有类似的软件也请推荐给我

个人文档模板：

啊，感谢你的协助，我做完了这次分享。为了让这次分享最大价值化，请给我列个复盘模板，并加上有趣的 icon 、emoji等。

情绪安慰：

我觉得我这次的分享做得非常不好，上台紧张，话都说不顺，啊，怎么办，我太失败了。

学习新课的助教：

(我购买了一门 gpt 开发课程，然后把课程目录丢给了它）我还是不清楚这个课程是让我做什么的，请使用日常生活中的例子，通过类比和比喻来解释[学完这个课能做到什么]中的关键概念。

语言教练：

（假设我做完分享到了一个咖啡厅☕️）是这样的，我阅读一本书，看到作者发起的一项挑战，和他有过眼神交流的人，他都主动对他们进行夸奖。我觉得挺好的。我现在在咖啡厅，前台的小姑娘确实挺好的，主动帮我加了好几次水，她穿白色衣服，我应该怎样夸奖才才得体不冒犯呢？

感觉不是很亲切，很生硬，最好符合中国人的交流习惯

加入北京话元素呢？

加入东北话元素呢？

笔记助手：

请你把我今天活动学到的，用简练的语言帮我列五个问题和答案，我用来参考制作我的 anki 间歇性复习卡片。

脑洞助手：

我对北京地铁?很感兴趣，之前尝试记忆过北京地铁站名，不过没有完成挑战。请你协助我记忆北京六号线，编个有趣的故事

以上是我实际使用中会进行的对话，展示了在那天我的日程活动中，Chatgpt 对我的协助。

希望对大家能有些启发和信息增量。

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听完剑桥学霸分享，调整一下目前的学习方法

Sun, 26 Feb 2023 22:22:00 +0800

Ali Abdaal 油管近 300 万粉丝，学习方法、效率博主。

看到他一条推，说是「重读、划线、写笔记」都是让自己感觉很高效，实际没太大用的学习方法。遂用新账号薅了 Skillshare 的羊毛，把他在上面 4 小时 30 分的课程倍速听完了。

高效学习的核心是 Active recall 、Spaced repetition，即「主动回想」和「间歇复习」。

以下是我根据他的分享，对自己学习体系的调整：

1/ 不再重读笔记、高亮，而是建立问题清单，主动回想，间歇复习。

阅读还会保持划线习惯。划线会让我在读的过程中更专注，不再重读划线，而只是用于导出和备份，使用浏览器插件一键导出高亮到 notion。

既往导出的三百多本书的高亮划线，都堆积在 notion 中，即使有简单的总结，也没再能打开第二遍，年初整理五十多本的笔记就已经累的不行，且大脑理解并没有更加深入。

目前在试用 logseq 双链笔记软件，自己写的阅读笔记切换到 logseq，每本书的读后笔记小部分包括：三句话总结、阅读原因、阅读后实践、是否推荐给朋友、问题列表。

使用 logseq 的 query 搜索，能够在一个页面调出多本读书笔记的每个小部分。

2/ 阅读、听课的过程中多动笔在纸上记录问题，而不是用键盘输入。

虽然经过几十小时训练，打字速度基本能跟上想的速度，但很多时候脑子没有进行主动思考，也能把看过的资料再打一遍，自己还很享受这种「伪高效」，实际关上电脑，能够回想起来的内容寥寥无几。

3/ 阅读、听课结束后，记录笔记，不过以问题清单为主。

使用 Anki 来复习关联性不大的知识点。

使用 Google Sheet 做相关联内容的问题列表，用颜色来区分熟练程度，左侧列问题，右侧列答案，写完答案后，把答案字体变白。

How to study for exams 问题列表

4/ 同一主题有很多种书，选定一本，作为锚点进行精读。

在速读被多种信息冲刷的同时，选定一本比较好的书当做主线大纲，进行精读。

5/ 多用费曼学习法，多写文章，暴露错误，加深理解。

写笔记不发表，自己潜意识就觉得没有风险，有修改的机会。但写成完整文章，发到公开的场合，就会自觉考虑表述是否全面、是否给读到的朋友带来价值，所以多写文章，多发发。

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