TimeGPT：一套科学的时间精力待办管理系统
利益相关声明：作者与文中产品有直接的利益相关（开发者、自家产品等）Matrix 首页推荐 Matrix 是少数派的写作社区，我们主张分享真实的产品体验，有实用价值的经验与思考。我们会不定期挑选 Matrix 最优质的文章，展示来自用户的最真实的体验和观点。 文章代表作者个人观点，少数派仅对标题和排版略作修改。TimeGPT 是一套科学完善的时间精力待办管理系统，整套系统旨在帮助所有人能够更好地实现自己的目标。整套系统以目标为导向，拆解成更小的项目以及可以执行的待办，为待办事项提供了一套完成的 UCEVI 评分系统；评分系统旨在能够最大化地实现最高价值的目标，并且最终根据待办事项的类型以及精力区域来智能安排待办事项的时间，时间精力以及待办最终能够达成一个完美的正循环来帮助更好地实现目标。待办管理UCEVI 评分系统UCEVI 是紧急（Urgent）、花费（Cost）、努力（Effort）、价值（Value）、影响（Impact）的缩写，这套系统是在艾森豪威尔矩阵也就是大众所熟知的紧急重要矩阵上发展出来的系统。艾森豪威尔矩阵简单来说就是它将任务分为四个象限，基于它们的紧急性和重要性来判断任务的优先级。但是在我的实践过程中发现，这种评判标准有以下的两个问题：对于处于同一象限的任务没有优先级之分；紧急性和重要性是待办事项的开始节点和结束节点，但是却忽略了过程。针对于以上的两点问题，我对艾森豪尔矩阵进行了一些拓展。首先我要求最终的结果是一套评分系统，对于同一象限内的任务也依旧存在优先级之分。其次我增加了对于待办过程的考量，也就是待办所需要花费的资源。我增加了一个新的维度：花费（Cost），也就是每一个待办的时间花费。StartProgressResultUrgentCostImportance但是这可能依旧存在一定的问题，目前的三个维度，只关注到了每个待办的本身，没有涉及到待办上级的项目或者是最终的大体目标。也就是说，如果一个待办本身如果有很高的花费和较高的重要性，但是这个待办后面的目标不是一个很重要的目标的话，很有可能最终的优先级高于一个有较高花费、但是是重要目标的待办。所以为了能够加上对于上级的考量，又增加了两个新的维度：努力（Effort）和影响（Impact）。努力指代待办背后的整个目标所需要花费的努力。而之前的重要性分解为了待办自身的价值（Value）以及待办背后的目标最终带来的影响力。最终得到以下五个不同的维度：StartProgressResultUrgentCostValue EffortImpact对于待办的开始是取决于紧迫程度，在过程中取决于所需要花费的资源，最终对于完成待办之后是所能够带来的价值。以下是对于这五个维度的具体定义：Urgent：待办的紧急程度Cost：待办所花费的资源Effort：完成待办所属的目标（Goal）所需要花费的努力Value：待办所能够带来的价值Impact：待办背后的目标所能够带来的影响既然是一套评分系统，我们就需要对于每一个维度都设定一个具体的值，如果单纯地按照自己的心理评价来打分（1-10）显然不是一个客观的评分系统。所以对于这五个维度我们需要找到对应的实际值来转化，也就是我们需要实际记录的值，对于不同层级会有不一样的记录。GoalProjectTodo开始日期开始日期开始日期截止日期截止日期截止日期时间花费时间花费时间花费年收入提升所属目标所属项目一次性收入 成功的可能性 收入转化比 Urgent：现在的日期到截止日期天数Cost：待办本身的时间花费Effort：待办所属的目标所花费的时间 + 待办所属的项目所花费的时间Value：待办所花费的时间占总目标所花费的时间乘以影响（Impact）Impact：如果目标成功的期望收入（收入乘以可能性）- 目标失败所损失的机会成本（失败的概率乘以小时工资） + 目标所带来的精神愉悦到此为止我们已经能够获得 UCEVI 相对来说客观的数据，当然这其中还有一些系数没有解释，这些我们留到后面再来解决。有了这 UCEVI 的数据之后，我们又面临了新的问题，对于我们的待办来说，UCEVI 中的维度的影响力对于每一个人来说是不一样的，可能有的人认为自己的时间很多，只看重最终的价值，那么他就会认为 花费（Cost） 以及 努力（Effort） 的影响力需要低一些，反之亦然。如果纯靠自己给予每一个变量一个系数也不是一个客观合理的做法。为了解决这个问题，我们需要引入层次分析法。层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称 AHP）是一种决策分析方法，这种方法主要用于复杂决策问题的分析与决策，特别适合于那些难以完全定量分析的问题。举例来说我现在想要买电脑，我可能会考虑以下三个方面：CPU、GPU、主板，但是我的预算有限导致我不能够全部买最好的，所以我要在有限的预算中去进去取舍。我对于这三个变量进行两两比较，例如 CPU 和 GPU 中我更看重 GPU，那么我给 GPU 取 2，CPU 和 GPU 的比较中就只能取得 1/2。最终我获得了以下的表格： CPUGPU主板 CPU11/21GPU213主板11/31之后我对于每一列进行计算获取百分比，再加总百分比就能够获得每一个变量的权重了。 CPUGPU主板权重 CPU11/21 GPU213 主板11/31 0.250.270.20.72 0.50.550.61.65 0.250.180.20.63这种权重依旧是我们主观（也确实是需要我们的主观）上来获取的权重，但是相较于纯凭照内心来对于变量进行打分更加客观一些。经过计算之后我们就能够获取到自己的 UCEVI 的权重了使用权重乘以变量就能获得我们最终的分数（这之中还有很多的归一化，反值转化的操作）。如何定义价值对于不同的目标的价值是不太一样的，有的目标可能是直接能够为你带来金钱，但有的目标可能是为你带来成就感或者是愉悦的时间。我们先讨论比较直接的能够获取金钱的目标，这种目标通常来说更加符合直觉，也应该是我们大部分人追求的目标。对于金钱的收入也同样有两种不一样的收入，一种是一次性的收入、一种是年收入的增加。要比较一次性收入还是年收入的增加通常的做法是使用净现值的做法，通常使用银行利率作为折现率来计算净现值。但是如果仅仅只是这样去做比较的话还是有一些问题，按照现在这个算法来说极端情况下的买彩票可能带来的收入是极高的，相较于其他的一切目标，所以在计算真正的目标价值的时候需要计算的是期望效用。期望效用简单来说就是最终目标的各种可能带来的价值乘以这些可能发生的概率的合。如果以单纯的年收入的增加作为事件的影响结果的话，那么可能会导致的问题就是，买彩票这个事情的年收入增加会非常的高，但是没有考虑这个事情可能发生的概率，所以在最终的决策是应该在世界的某一个状态（State）下做出行为（Action）的结果（Outcome）。对于每一个结果存在自己的效用（Utility）函数，同时要达成这样的结果也存在一个可能得概率（Probability）。最终的结果就是如下，对于某一个行为的期望效用是这个行为在世界的不同状态下的结果乘以发生的概率合。上述的方式可能理解起来有一些困难，现在举一个简单的例子来理解。对于出门要不要带伞这一行为做的决定是和世界的状态相关的，也就是和下不下雨是相关的。那么不同的行为对应不同的世界状况就能够得到不同的结果。 下雨不下雨带伞舒适身体舒适但是额外带伞不带伞身体潮湿舒适那么不同的结果对于每个人来说评判的效用不同，再根据下雨和不下雨可能发生的概率得到一个行为的期望效用。所以在极端情况下可能会出现的是，我的一个目标可能是我要找到一份一年挣 1000 万的工作，那么这个目标相应的项目和待办的优先度就会非常的高。但是这件事情的最终能够实现的可能性非常低，我们需要考虑在当前这个世界的状态下这件事情能够成功的可能性再去定夺。通过这种方式得到的结果就会比之前年收入的增加合理很多。可能这时候会有人问到如何精确确定每种事件的发生概率，这对于未来事件的预测的概率不可能做到完全精确，但是这些概率可以随着你在进展的途中进行改变，至于新的概率是使用贝叶斯的理论结合先验概率和新的确凿证据来更新概率，还是杰弗里斯的获取不确定证据后的更新概率，都能够有效地去帮助我们更好地往正确的方向更进一步。这些概率和很多的因素相关和你内心的信念、所处世界的状态都相关，同样的一件事件不同人给出来的概率也可能截然相反，但是本质上是为了朝着你心中信念的方向去努力。如何比较精神获得和金钱收入在设定目标的时候，如果系统只考量金钱收入的话，那对于某一些暂时没有金钱收入的目标会永远得不到考虑。有一些目标可能只是为了自己的心里愉悦，例如发展一些兴趣爱好，健身等等，所以这时候我们就需要考虑精神获得和金钱收入。在 TimeGPT 中所使用的方法是引出一个彩票机制。假设在某一个时间段你面临一个选择，你可以选择去上班或者在家打游戏。通常来说大家无法做出决定的时候就会选择抛硬币，正面就去上班、反面就在家打游戏。彩票几乎也是类似的意思，只不过你可以自己设定正面和反面的概率。例如我想要比较上班和打排球，那么这时候我做了一个彩票 1/10 的概率是上班 9/10 的概率是打排球来让我认为这个彩票无论出现哪个结果我都是满意的。那么在我的心中我是更加想要去打排球的，而不是上班的。所以 V 的等价价值是等于一个常数 k 除以概率。假设的条件是如果概率各自是 1/2 的时候我们认为工作和精神愉悦是相等的。所以就得到 k = 0.5W。由模型曲线可以看到，这个模型基本上符合我们的需求，且只有在极端的情况下才会由大幅度的上涨，其他的时候基本上是属于 W 周围的正常范围。所以对于非直接收入的目标的时候，就可以使用达成这个目标所需要使用的时间乘以上面公式计算的等价小时收入，也就是相当于你获得了这么多小时的愉悦和你拿这么多钱是一样的。推荐系统至此我们已经对所有的待办都拥有了一个对应的分数，但是这依旧不能够满足我们的推荐系统。如果仅仅是按照分数进行排序，那么可能会出现一些问题：待办可能还没有到开始的日期，但是因为最终的高价值所以获得了很高的分数。相似的待办因为相同的目标或者结果所以全部都获得相同的评分。没有办法根据每天的情况来具体推荐。针对于以上问题，我们需要再额外加入一些限制条件，不过在这之前最重要的是对待办进行分类。经过我长时间的实践把待办分为了三种：任务、提醒、日程。它们的所要求的方式是完全不一样的：任务 Task：不是有明确时间的任务，例如完成调查研究等等日程 Event：有明确时间点的事件，例如看医生，开会议提醒 Reminder：需要快速完成的小任务，例如交房租 开始时间花费时间属于目标任务不固定不固定属于日程固定固定属于提醒不固定固定且短不属于其中提醒我们不需要在我们任务系统中进行评分，因为它们通常都是很短暂的小任务。所以以下的讨论只会涉及到剩下的两种待办类型。任务是没有固定的开始时间，同时也没有固定的时长，与之对应的是日程，日程拥有非常固定的开始时间以及固定的时长。理清楚这些待办事项的类型是非常重要的，在此之前如果没有把这些待办分类，全部杂糅到一起那么将会是一片混乱。在对待办有了分类之后，我们就能够对不同类型的待办进行合理的推荐了。对于任务来说，它们没有固定的开始时间，所以几乎是任何时候都可以作为选择。对于日程来说，如果不到当日，那么这个日程就毫无意义，因为它需要固定的时间，只有时间到了才会发生。对于日常来说，我们可能会同时拥有很多日常，但是每天只需要做一个日常就足够了。所以推荐系统需要选择出是否有当日的日程，之后利用剩下的时间选择合理搭配日常和任务。用通俗的话来说，推荐系统能够在有限的时间内为每一天安排合适的任务。其实这句话中就包含了这个推荐系统的限制条件，有限的时间以及合适的任务。有限的时间也就是当天可用于支配的自由时间，合适的任务在于获取必要的日程任务之后，力求剩下的时间能够获取最高评分的日常和任务搭配。为了实现这个系统，我们需要用到线性规划。线性规划是一种数学方法，用于在一系列线性不等式或等式约束下寻找某个线性函数的最大值或最小值。线性规划包含以下要素：变量：这些是你在目标函数中调整以达到最大化或最小化的元素。在商业案例中，这些可能是生产不同产品的数量。目标函数：这是你希望最大化或最小化的线性函数。例如，你可能想要最大化利润或最小化成本。约束：这些是形式为线性不等式或等式的限制，用于限定变量的可行范围。例如，原材料或预算的限制。对于我们的系统来说，变量就是待办是否执行。待办只有执行（1）或者不执行（0）。目标函数是所有可执行待办的评分总和，我们希望最大化这个总和。约束条件是可执行待办的时间总和要小于当日的活跃时间，以及日程任务必须当日执行，同时类似的日常任务每日只执行一个。拥有了这些设置之后，我们就能够获取当日最优的待办方案了。时间管理在文章的最开始提到这是一套能够帮助所有人而存在的系统，对于所有人来说共有的资源就是时间。时间作为一个公平的维度去帮助衡量所有的项目，也能够看到自己在为某个目标所付出的真正的「努力」。大部分人对于时间的敏感度是非常低的，对于某一项能力的评估大部分人是使用的时间来评估。比如通常会说我学了五年吉他。但是这里的「五年」其实是非常模糊的一个表述，只表达了一个时间区段，这五年里面是一周练习一次还是每天都练习，这对于技艺来说就是天差地别。反过来，如果不能够计算清楚自己所花费的时间是多少，可能也会被这个「五年」所欺骗，会觉得自己已经学习了那么久了，为什么最终还是没有什么太大的进步。举一个我自己的例子来说，我从 2022 年的 11 月开始打排球，在我有时间意识之前，我只知道自己打球了几年时间，但是我在 2024 年底时候回顾了我过去两年时间在排球上面所花费的时间，其实仅仅只有 350 个小时左右。按照 K. Anders Ericsson 提出的「10000 小时定律」，要将一项技能练至世界级水平，需要投入 1 万小时。而对比上述两个例子，我最初认为自己两年来投入了不少时间在排球上，但实际上，这 350 小时与 1 万小时相比只是九牛一毛。虽然我的目标并非达到世界级水平，但若仅从 10000 小时的标准来看，这个时间显然远远不够。根据「二八法则」，我们可能只需投入 20% 的时间，就能掌握 80% 的基础技能。然而，若想在剩下的 20% 上精进，接近世界级水平，通常需要额外投入 80% 的时间。换句话说，即使不追求世界级水平，普通人至少也需要投入 2000 小时，才能在某项技能上达到较高的能力水准。所以我在 2024 年底的时候清楚的意识到自己的水平就仅仅只有 350 个小时而已，为了能够尽快地达到 2000 个小时，我在 2025 年设下了目标要求一年就能够达到 300 个小时。这就是时间管理的意义所在，如果我不能够清楚的知道自己所花费的时间，我只会知道自己打了两年的球，但是依旧没有什么太大的进步，2025 年可能也继续只能投入 150 个小时左右的时间。如何记录目前市面上有很多的时间记录软件（Timing、Toggle、Tyme），但是最终都没有能够坚持下来。市面上的时间记录软件大致有两种，电脑后台的自动记录（Timing）或者是自己手动开始和结束某个任务（Toggle、Tyme），但这两种记录方式都有坚持不下来的问题。自动记录不能够记录在电脑使用之外的时间，同时对于自动记录下来的时间过于繁杂且真实导致最终不愿意继续记录，手动记录就是单纯需要每一个任务都做一次开始记录时间的操作外加一次结束记录的操作从而导致经常忘记。最终我的选择是使用间歇日记的方式来进行记录，间歇日记非常简单，只需要记录一个时间戳再附上简短的文字即可。间歇日记不仅能够帮助记录下时间的使用情况，同时也能够帮助我们整理思绪切换到下一个任务，每天记录完成之后只需要计算两个时间戳之间的时间差再进行分类就好。对于时间的分类，我目前的分类是：主要工作、日常生活、自我提升、健康、人际关系、休息，六个大类。这六个大类几乎能够涵盖生活中的大部分的场景了。在分类中最容易出现的问题就是，如果有一个时间段我认为同时属于两个不同的类别，应该如何去区分？经过我的实践有以下的解决方法：按照这个时间段的主要目的去分类。例如和朋友一起打游戏，是应该算作打游戏还是维系朋友关系？那就要看自己选择去做这个事情的主要目的是什么，如果是为了放松休息，那么就应该是休息的类别，如果是为了和朋友一起聚会，那么就是人际关系。按照原本的时间去分别记录。例如吃饭的同时看了电视剧应该如何记录？吃饭的时间是每天必不可少的时间，那么有一个本来正常的吃饭时间，超过这个正常时间的部分就算作你的额外目的的时间。例如吃饭的整个过程是 2 个小时，那么正常的吃饭时间是一个小时的日常生活类别，剩下的一个小时就是看电视剧的休息时间。可以同时记录的情况。例如上班摸鱼做自己的事情应该如何记录？本职的上班时间本来就能够给我们带来价值，那么额外利用时间就算作对应的类别记录。也就是说我们可能存在一天超过24小时的情况。精力管理之前的内容只获取了当日最优任务搭配，如何能够在最合适的时间去做最合适的任务，是下一步的目标。通过一段时间的时间记录，我们能够知道每天在哪些时间段是做了我们认为重要的工作，这些时间段就是每天的高精力时间段。把一天分为每 5 分钟一个小时间段，那么一整天就会有 288个五分钟，也就是一个长度为 288 的向量 V，对于每一天来说我们都能够获得一个这样的向量，如果是高精力时间段就会在对应的时间段获得 1、低精力时间段就会获得 0。把所有天的向量集合起来就能够获得一个平均的精力向量 V bar。有了这个平均精力向量，系统就能够知道在什么时候是处于高精力的时间段，什么时候是处于低精力的时间段，在推荐系统推荐出合理的任务之后，就能够把任务分配到精力最高的时间段了。三位一体至此这套系统之中的时间待办精力是如何管理的已经完全解释了，它们是三位一体的存在。有新的待办产生之后，需要花费时间去完成，时间又能够反应精力的高低帮助下一次更好的去安排待办。这套系统希望能够在这个良性的循环中不断进步完成待办直到达成目标。FluxTime上述的整套系统看起来非常的复杂有非常多需要计算的地方，靠个人几乎是没有办法去实现它的。为了能够让更多的人使用上这套系统，我开发了一个软件 FluxTime，让你只需要关注时间记录以及创建待办就好了，其他的任务推荐，精力曲线计算，结果反馈都交给软件就好了。目前 FluxTime 已经上架 App Store 且完全免费，欢迎各位读者下载测试。 > 关注 少数派公众号，解锁全新阅读体验 📰> 实用、好用的 正版软件，少数派为你呈现 🚀
用「考试」和「代价」，重新审视我的 2026 年度计划
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Sebire 等人（2008）将与「锻炼」有关的目标划分为以下 5 类、20 种：1. 社会归属（Social Affiliation）目标与他人产生有意义的互动与关心我的人分享运动体验结交一些好友与他人建立密切的情感纽带2. 形象（Image）目标让体型整体得到改善提升外貌令自己变苗条、以便更具吸引力改变身体特定部位的视觉观感3. 健康管理（Health Management）目标提高自身对疾病的抵抗力提升自身的活力水平增进整体健康程度增强耐力和体能4. 社会认可（Social Recognition）目标让别人觉得我很好获取别人的尊重得到别人的积极评价令别人认可我是一个「运动者」5. 技能发展（Skill Development）目标学习/体验新的运动项目学会并练习新的技术成为某个运动领域的高手提高整体的动作技能水平列表中的大部分项目都是可以量化的，最典型的例子是「增强耐力或体能」和「增进整体健康」。无论你的目标是三大项的总重，跑步的配速，围度的增减，体脂率和体重的下降，或是体检生化指标落入常态范围……你总可以把它量化为一个类似考试分数的数值。另一方面「与他人建立密切的情感纽带」「令别人认可我是一个运动者」虽然是结果型目标，但较难量化。「学习新的运动项目」「与他人产生有意义的互动」则是根本无法量化的过程型目标，例如。但即使是诸如此类的目标，我们仍然可以把它变成一种考试：我在 2026 年参与了某项具体的运动（有，还是没有？）我在参与这项活动的时候，与其他人产生了有意义的互动（从 1 分到 10 分，我的主观满意度可以打几分？）别人认可我是一个运动者（有大约百分之多少的人这样认为？）我和家人建立了密切的情感纽带（从 1 分到 10 分，我对我们的关系打几分？家人呢？）……《如何学习》（How We Learn） 的作者 Benedict Carey 认为，考试可以很有效地促进学习、帮助成长。我对此深信不疑。作为马伽术教官，我们甚至认为，人生的每一次挑战都是考试，考试就是人生的一部分。有时候我们考过了，有时候没有。有时候考不过只会伤心，有时候考不过则会丧命。如果你对「考试」这个词感到有压力，把它换成游戏中的「目标（Objective）」也并无不可——毕竟，游戏中完不成目标，也是会遭到惩罚的。从目标到计划：习惯的养成与持续有了「考试」的目标，结合你愿意付出的代价，我们总是可以制定出一个具体的计划。所谓计划，无非就是每周多少次、每次多长时间、每个具体的时间里做什么。视具体目标和个人情况不同，我们的计划并无统一的模板。你可以少量多次，也可以多量少次。但绝大多数考试，只要不是考「背书」也没有「重点范围」或「机经」，几乎都是不可能通过短期突击考过的。同理，你的资源总量即使固定，频次和时间跨度的分配也不可能无限压缩。正常智力的学生，从六级 500 分到托福考试 110+，可能需要 400~500 小时的总学习时间。你可以每天花两小时复习备考，以 6~7 个月完成总体学习计划。你也可以每天学 6 小时，在三个月后应考。但你无法连续 20 天不吃不喝不睡觉应考，也不可能通过 3 天、每天 16 小时练出足够好的口语。又例如，为了增肌，你可以进行为期三个月、每周三次、每次一小时的力量训练，但不能在三天里每天力训 12 小时。这意味着你必须在一段时间里规律、连贯地投入资源并执行某些特定的行为——或者说，养成并实践一系列的习惯。我在这里所说的习惯（habit）遵循 Laborde 等人（2020）的定义：一种习得的刺激-反应联结，引导个体在特定情境下自动化地执行特定行为。简而言之，我们在固定的情境下总是做某件事，不断重复，直至「不假思索」，就养成了一种习惯。一旦养成习惯，我们就不需要再主观思考或者推动自己去做一件事，从而节约了心智资源。另一方面，习惯是我们行动的「基线」，能帮助我们在压力和疲劳的状态下维持同样的行为。最简单、最大众化的例子就是晚上刷牙：无论情绪多糟糕、身体多疲惫，在大多数情况下，你总是会刷过牙才睡觉。人类养成一个习惯到底需要多少天？这个问题并无统一定论。所谓「21 天」的说法最初来自 1950 年代一位名叫 Maxwell Maltz 的整形医师：他发现在整形手术后，患者至少需要 21 天才能习惯自己新的身体形象。显然，这个规律未必适合你的新年目标，以及对应的计划。根据心理学家 Lally 等人的一项研究（2010），行为达到「自动化」程度所需的时间范围是 18~254 天。如果你的目标与健康生活方式（包括运动）相关，根据行为转变的跨理论模型（TTM），从最初行动到养成初步的习惯约需 6 个月（Prochaska et al., 1992）。《掌控习惯（Atomic Habits）》和《微习惯（Mini Habits）》等作品给我们一个重要的启示：在初入一个新领域、第一次做某件事的时候，切忌贪大求全，最好从养成「小到不可能失败」的习惯开始。列举上面这些研究和理论，也是为了强调同样的原则。如果某个年度目标是你之前生活方式的延续和发展，它当然可以更进阶，于是计划也可以更宏大。否则，年度目标最好定小，计划也要从简。仍然以健康为例。如果你业余跑步多年，不时游泳，目标是在 2026 年首次完成铁人三项比赛，这就无可厚非。我一点也不会担心你的计划和执行。但如果你是运动小白，拿着年度体检有脂肪肝的报告，打算 2026 年完成一次全程马拉松，那我就要建议你调整目标、缩减计划，也许从每周跑两次三公里，年度完成一个半马开始。又或者，如果你打算增肌，想练力量，却从未有过规律的身体活动，或许办张卡、每周去两次健身房都可能太过艰难——也许要从每天花三分钟、完成 20 个波比跳起步。从小的目标和计划开始，养成小的习惯，看似「成果」不彰，但在「过程」和「掌握」方面意义非凡：一旦在一个新领域养成行为习惯，你就可以在此基础上把它扩大、加深。如果你在 2026 年用了 12 个月养成「每天三分钟运动」的习惯，你的一只脚就跨入了上图中的「维持阶段」。在 2027 年，或许你就可以把它扩大为「每周 2~3 次，每次 30 分钟，中等以上强度运动」了。站在「meta level（类似当代汉语中的「底层逻辑」）」的角度来说，你越是习惯「养成习惯」这件事，将来要执行新的计划和目标也就越容易。你身边总有一些人，年年叫嚣着「学一门新外语」，但从未超过三分钟热度。也有另一些人，每天只刷了五分钟多邻国，两三年之后至少达到了 A1（能简单喵两句）的水平。——我的德语就是这么学的。找到一些办法，设置一些提醒，引入一些奖励，把你想要养成的微习惯也变成一个多邻国。小结：「做不到也没关系」的限度在哪2025 年 7 月，我报名了 12 月的 JLPT N2 考试。按照计划，我应该每周平均用 6 小时学习日语。但从 2025 年 11 月初开始，我把自己的学习时间降低到了接近于零，而且在考前没做任何一套模拟题。也即，我其实是以准裸考的状态走进考场的。为什么要这样调整计划呢？我们的秋季学期课业任务很重，而且我同时有好几个桌面游戏专案要赶工。更要命的是，在 10 月初和导师讨论之后，我发现毕业论文的准备工作也提前压了下来。随着任务量和工作负担超出预期，我的行动点也严重地不够用了。11 月初的某个周末，我生了一场重病，HRV 一度降到了个位数。我的身体在提醒我：再这样下去，咱就死给你看。 这正是我前面提到过的「通过代价权衡收益」。JLPT N2 的成绩对我有重要意义，但重要性相比其他几件事并不算高，而且绝对不紧急。这个目标暂时超出我的支付能力。为了节约行动点，我毫不犹豫地把它精简了。这个例子或许过于极端，但有助于说明我们在何种情况下可以调整（甚至放弃）计划：如果目标和计划对资源的需求影响到了你的基本生存和健康，占用了你正常吃饭、睡觉的时间，令你完全绷紧、没有放松的余地，你就应该考虑降低目标、削减计划。在对「年度计划」动刀子的时候，你总是应该优先砍掉那些不紧急的、重要性较低的、收益较少的、占用资源相对较多（效率不高）的事项。游戏中总有一些行动相对更加高效，另一些略显鸡肋常规的 80-20 原则，在目标和计划领域依然适用。某一天没有做到某件计划中的事，不必过于懊恼——下一次照常做到、避免「连续两次或多次失败」就好。你可以按周或按月定期回顾、定期复盘，看看过去这一段时间里的总体完成率：如果达到了 80% 或更高，一切如常；如果只有 60%、70%，归纳可能的原因，思考如何应对；如果连续两个或多个阶段只做了 40~50%，甚至更少，认真想想「我是不是不愿意付出这么多代价」「我是不是应该调整目标和计划」。如你所见，我并不喜欢「计划赶不上变化」这个说法——喜欢讲这句话的人，多半是用它作为借口的。为什么要强调行为-意图的鸿沟、主张从代价开始思考、建议从小习惯开始？一个重要的考量正是「预见到一些可能的变化，并为其留出余地」。上考场前一晚不睡觉，临开考前不撒尿，考砸了怪状态差，是非常无趣的。你不需要做对所有的题目才能通过考试。你总是应该先做完那些有把握拿分的题，把偏题、怪题和刁钻的难题留到最后解决。玩游戏也是同理：简单的、紧急的、收益高的、主线的任务在前，不重要的支线任务留到最后，不做也没关系。人生既是考试，也是游戏。哪怕有些考试没考过，有些任务没做完，只要为主线剧情支付过代价，也就足够了。抱着游戏的心态，在 2026 年的每一场考试中尽力拿分吧——给自己一个最好的交代。References:Laborde, S., Kauschke, D., Hosang, T. J., Javelle, F., & Mosley, E. (2020). Performance habits: A framework proposal. Frontiers in Psychology, 11, Article 1815. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2020.01815Lally, P., van Jaarsveld, C. H. M., Potts, H. W. W., & Wardle, J. (2010). How are habits formed: Modelling habit formation in the real world. European Journal of Social Psychology, 40(6), 998–1009. https://doi.org/10.1002/ejsp.674Matthew D. Bird, Christian Swann & Patricia C. Jackman (2024) The what, why, and how of goal setting: A review of the goal-setting process in applied sport psychology practice, Journal of Applied Sport Psychology, 36:1, 75-97, DOI: 10.1080/10413200.2023.2185699Sebire, S. J., Standage, M., & Vansteenkiste, M. (2008). Development and validation of the goal content for exercise questionnaire. Journal of sport & exercise psychology, 30(4), 353–377. https://doi.org/10.1123/jsep.30.4.353Prochaska, J. O., DiClemente, C. C., & Norcross, J. C. (1992). In search of how people change: Applications to addictive behaviors. American Psychologist, 47(9), 1102–1114. https://doi.org/10.1037/0003-066X.47.9.1102