4小時工作法 | 適合低精力人的高效工作流

作爲一個低精力人士 我平均每天能專注工作的時間不超過4小時 我每天只有這一點專注的時間 但是從產出結果來看 我這兩年在B站從零做到了25萬粉絲 然後我還做了80條視頻 設計了兩套版權課程 還做了幾百個諮詢的方案 給大學做了很多場講座 我還寫了一本書 我想說的是低精力的人 你不用強迫自己成爲高精力 有科學的自我管理方法 你一樣可以做到高產出 我自己就是例子 這一期視頻我想分享 我自己的低精力高產出的工作方法 我直接拿一個 就是最近我正在做的 真實複雜的任務 來完整的演示一遍 就是從碎片信息蒐集 到形成判斷 到總結出方法 哪個環節在浪費精力 哪個環節能提效 一對比你就可以看出來 最近我在研究歐洲寵物市場 這裏也是我之前沒有了解過的領域 我得先有一個概覽 第一步就是要去做信息蒐集 你看一下你是不是也是這樣查信息的 你可能先看一些專業的分析 然後搜一些公衆號裏的觀點 在小紅書上看一些攻略貼分析貼 我在小紅書上在看IP歐洲的人 他們就是在寵物這個話題裏的高讚的內容 我就點進去一條寵物用品購買方式的攻略貼 我本來是想研究一下垂類的歐洲電商的那些平臺 我看了這個帖子之後 又順着去打開了那個人的主頁 然後他發了很多那種什麼法國旅行 我就自己看了半個多小時 法國旅行攻略 主頁的那個算法 推送界面上 他給我推了很多 法國隊在世界盃的那些表現 我又看了半個小時的 登貝萊和姆巴佩的梗圖 對於低精力的人來說 這個就是一個非常典型的 殺死注意力 稀釋單位時間產出的場景 我自己都經常掉進去 你注意力被吸走的時候 你根本就意識不到 我現在的方法是 就是你開始一個任務之前 你先寫清楚 預計這個任務 你需要的工時 然後開始計時 這段時間裏你只做一件事 就是按照主題目標去搜集信息 只蒐集不判斷 不要在社交平臺上展開 你的精力就會在毫無覺察之中被吸走 不是你的意志力薄弱 是你把信息處理這個環節 錯放在社交平臺裏進行了 所以這一步你需要一個專門的工具 我會把不同平臺的信息都先丟進Emma裏 Emma它是一個免費的AI知識庫的APP 我對比了不同的AI知識管理工具 我發現排名第一的Emma 它確實是最好用的 這個平臺它好用的一點是 它可以做到很多跨平臺的打通 以前我在小紅書的信息 就放在收藏夾裏 然後公衆號的內容是就星標一下 研報我就丟在備忘錄 PDF我發給文件傳輸助手 這個接口非常非常多 整理這些內容 它對我來說都已經是巨大的精神負擔了 我如果不整理的話 它又是囤了一堆的電子垃圾 現在我全部把它丟給Emma 手機端裏公衆號的文章 PDF和研報 它就可以一鍵的存入解析 電腦端可以幾十個文件拖拽導入 讓信息先進來 但是不要過度展開 這個對於低精力的人來說 是非常重要的前端的信息處理方式 存完了之後 不是所有的信息都值得你去深挖的 精力是有限的 我會在每週一個固定的時間段裏去整理 我以前會花很多的時間去分類去梳理 我會交給Emma的知識 Agent Copilot做處理 這裏有個小tips 我建議大家在激活Copilot的時候 你可以先介紹自己的需求和偏好 這樣它就可以形成長期的記憶 接下來你每一次它幫你做分類的時候 歸類都會更懂你的需求 可以直接給Copilot下指令 根據我最近存入的 歐洲寵物市場的相關的資料 幫我做一次初步的總結 把這些信息分成三類 事實信息 用戶痛點 和需要驗證的商業假設 你不需要一上來 對所有的信息都進行深挖 你只需要把資料放進去 通過知識庫的問答 讓Copilot先幫你完成總結分類和提煉 把那些散的資料都分好類 做好梳理再擺到你面前 好讓你可以快速的去進入判斷 那總結啊 自動歸檔生成導圖 這些耗時耗精力的工作 你就交給他 可以去給你節省大量的時間成本 那前兩步呢 我說的這些只是讓你不浪費精力 但是拉開差距的 它是沉澱 適合低精力人群的產能函數 它就是在深度和判斷力上 我會從分好類的 梳理出來的這些資料裏 然後挑一些值得深挖的 和Copilot做深度共創 要思考什麼 要沉澱什麼 這取決於你的目標 我分享兩種我在用的方法 用法A是探索型的工作 比如說就拿 海外寵物市場這個專題來舉例 你像這種熱門的方向 你腦子裏很容易就閃過一些想法 這個方向可不可以做副業 或者是這個方向我轉行行不行 那比如說我現在的目的是想去做 副業可行性的研究 我和Copilot深度共創後 它會基於我的資料和我過去的一個思考習慣 可以給我產出一份副業可行性分析的報告 那這裏面就包含了市場需求 因爲我就沒想到它居然是這些點 沒有想到這麼細的一些分類 還有哪些模式是可以跑通的？ 需要驗證的list 你可能會遇到的風險點 原來的碎片的信息 你腦子裏的一些模模糊糊的想法 你就有了一個清晰的 適合你再去繼續推演的一個思路出來 就可以把碎片的信息提煉出框架 那你就可以更有條理的去判斷 值不值得下場 適不適合入行 你低精力的人 你一定要把時間用在高產出的刀刃上 不是所有的選項都值得你去 重投入的去學習考證 去入行去試錯的 用法B是可以幫你把本職的工作 專業化 技能可遷移 就是除了去做副業研判之外 你也可以讓本職的工作的 碎片的經驗 沉澱出方法 比如說如果你每天干的 都是處理一堆 重複的瑣碎的那些工作 就比如說像跨境電商運營 你可以和Copilot一起 把重複的工作 抽象出一份 崗位能力沉澱的SOP 每天要去做的 業務動作的清單 要去做這些事情 重要的判斷的節點 還有就是 你要去做覆盤的話 覆盤的模板是怎麼樣的？ 不同的階段 從入門初級到高級 不同階段的能力圖譜 它是有怎麼樣的需求？ 你就可以讓 Copilot 幫你沉澱出skills 那你每天的工作內容 其實都是那樣子 沒有變 但你可以把它抽象成一套 你能帶走的方法論 Emma 裏的 skill 的廣場 已經有很多人在這麼做了 Copilot 有長期記憶 它可以記住 你對話裏的要求人設 還有就是知識庫裏過往的資料 它真的可以懂你的過去 理解你的目標 之後你的工作 如果遇到了新的問題 或者是你換了新的工作 你這些沉澱出來的經驗和方法 你都能遷移都能留存 現在 Emma 的知識庫 它還鏈接了WorkBuddy 如果是你更習慣用它的話 你可以在WorkBuddy裏調用 這就是你能夠得上更高階的工作 你跳槽的時候 你能夠拿得出全盤經驗的底氣 別人跳槽可能是 就是這幾年模模糊糊的 我做過什麼 我做過一些什麼具體的事情 那你帶走的是一套結構化的 可以證明你是怎麼判斷的方法論 低經歷不是劣勢 它只是一個約束條件 每個人有不同的出場配置 也有不同的約束條件 正是因爲你的精力是有限的 你耗不起每天把你有限的那幾個小時 就花在整理翻找還走神上 你被逼的只能把注意力 花在最值錢的那種動作上 就是深度思考和判斷 每天能工作10個小時的人 他們是沒有壓力去建立這一套系統的 因爲他們的工作 可以靠時間和工作量取勝 我們就是需要靠單位時間裏的判斷濃度 不是說卷不過沒招了 這個其實是更聰明 更適合我們出廠配置的產能函數 所以回到最開頭的那個問題 爲什麼我是一個低精力的人 我一樣也可以高產出 不是因爲我腦子裏輸入的信息 可以比別人更多 剛好相反 其實我對於信息的攝入 是非常剋制的 我用Emma的AI知識庫 做外掛大腦 其實真正能進入到 我腦子裏的信息 是需要進行篩選的 然後我再去思考 對信息要有判斷 讓知識有留存 他們就不是說 躺在你收藏夾裏 吃灰的數字垃圾 也不是你腦子裏一閃而過的 但是又沒有辦法落地的無效的靈感 影響你的深度上限的 不是說你能獲取多少知識 是你把信息資產化的結構能力 好了以上就是本期視頻的全部內容 我們今天這期視頻就到這裏了 下期內容再見 拜拜