如何在工作中提效

背景

日常工作中，我们总是在跟提效打交道，比如研究流程，研究体系，可以很好的帮助开发或者说团队提高效率，但是我们自己什么时候会针对自己的工作流程做优化，针对自己进行提效呢？

获得我们的行为统计

我们每天做了什么事，哪些事情可以有更优的解法，哪些流程可以做更好的优化，我们首先要做的第一步就是对我们自己有一个深层次的了解。

我们工作中会有各种指标对我们进行度量，统计。同样的，我们想要分析自己，就必须要对自己的情况进行一定的统计，统计我们每天，每周，每月在各个工具上花的时间，通过这种方式就可以很好的对我们日常工作有一个初步的了解，最好多进行几个周期数据的观察，这样得出的数据会更客观。

Mac电脑比较方便，自带的屏幕使用时间，就可以帮我们统计这些数据。Windows电脑也许需要找一些平替的工具来进行统计。

分析

有了这些基本数据，我们就可以进行针对的分析，就我自身而言，每天工作耗时排名第一的是浏览器，第二的是企业微信，第三是写代码的工具。排名前三的总计加起来会占用到80%。所以我们要优化的内容，主要是在这三个（类）工具上。

浏览器

第一次看到这个数据的时候我也有点奇怪，我花时间最多的竟然是浏览器，这简直不可思议，但是回想一下，确实如此。现阶段企业内部的工具，例如内部的OA系统，Wiki，工具站点都是以B/S的架构呈现，因此我们要跟这些系统打交道，那就必须使用浏览器了。关于浏览器，再做更细的分析，同样可以分为这么几类。

• 访问站点

访问站点应该是比较频繁的操作了，我们内部的系统五花八门，要把所有站点的地址都记住是不现实的，传统的方式就是利用浏览器的书签，或者用一个记事本进行记录，那么这些方式用起来都略有些麻烦。随着站点的数量增加，书签会越来越难找，记事本的数据也会越来越多，寻找的时候只会越来越慢。

• 访问特殊的页面

这些特殊的页面指的是某些系统特性的页面，例如我常用的webshell，每个容器的webshell地址是不一样的，那么就没有办法用记事本或者书签进行记录。

企业微信（IM）

企业微信可以抽象的定义为IM类的工具，企业微信，微信，甚至邮箱都可以定义为这类。

这类的工具从实质上来说能真正意义上优化的并不是工具本身，而是自己使用的方式，如何减少无效的沟通才是这类工具优化的意义。

编码工具

我日常使用的编码工具也是五花八门，Goland，Pycharm，VsCode甚至Vim。这类生产力工具，想要提效，那么更多的是增加自己对这些工具的熟练度以及编码技能的提升。

我的优化

每个人都可以根据自身的情况做一些定制化的方案，我这里抛出我自己的方案，仅供参考。

关于浏览器的优化

我个人使用的是Alfred这个工具对我的访问内容进行一些设置，达到快捷访问站点的目的，Alfred又一个WebSearch的功能，原本的功能就是快速的进行一些检索的工具，我们把使用场景转换一下，相当于是一个通过某一个特定的key，映射了一个固定的URL地址，然后还可以自定义的给一个变量。

例如一个平台的地址是http://platform.oa.com。我们可以在WebSearch中添加这个地址，映射为pt，那么使用Alfred的时候，输入pt就会自动跳转到这个地址。

这种方式可以很方便的把常用的地址用一个短的代码（文本）来替代，从而减少自己触达某个平台的时间。

从数据结构上来说，这种方式其实就是在大脑中建立一个hashmap，而我以前记录在小本本上，每次去小本本找地址的，可以归类为是一个list。hashmap的检索效率是高的，并且不会因为数据量的增大而变慢。

如果需要访问一些特殊的页面，例如我们的容器平台页面的地址，这类页面会根据某些条件发生变化，因此这里我通过Alfred的Workflows来进行快速触达，当然，这里会需要一些编码的基础。可以参考写一个workflow | Less is more (wengyb.com) 这篇文章写一个属于自己的Workflow。

关于IM工具的优化

其实这部分能优化的点比较少，能参考的就是定期分批的处理消息。

按照事项的着急程度，着急的肯定第一时间就电话来催了。这类就只能优先处理，而IM的消息则可以定期来处理，例如几小时，或者用番茄闹钟的，几个周期之后再来处理问题，这种方式可以有效的减少自己做事被打断的情况，能够很大程度的保持思路清晰。

关于编码的优化

编码工具其实更多的看个人的使用习惯，我比较喜欢JetBrain系列的重IDE，这种IDE功能全，配置少，基本上开箱即用。缺点就是比较吃资源，但是这些资源我个人认为是比较值得的，因为这些资源占用后，能够快速并且智能的给你做自动补全，跳转等，相比于VsCode，使用起来的丝滑程度高很多。

从另一个角度来看，自己日常的代码结构，也是可以模版化生成的。还是按我自己的习惯来，我们写RPC接口经常用到的结构是这样的：

/**
* @Author: svenweng
* @Date: 2022/04/07 19:53:48
* @website: http://www.wengyb.com
 */

import (
	"context"
)

// TestDemoRqst ...
type TestDemoRqst struct {
	
}

// NewTestDemoRqst ...
func NewTestDemoRqst(eq *pb.xxRequest)*TestDemoRqst{
	return &TestDemoRqst{

	}
}

func (t *TestDemoRqst) checkParams()error{
	return nil
}

// Do ...
func (t *TestDemoRqst) Do(ctx context.Context)error{
	var err error
	err = t.checkParams()
	if err != nil{
		return err
	}
	return nil
}

这种结构就可以直接利用Alfred的特性自动生成出来，自己每次就不需要额外的去重复的写这些公式化的代码了。

另一个优化点则是利用AI写代码。Github提供的Copilot插件能够非常智能的给我们做代码的推荐，个人使用了一段时间，效果非常好，编码的效率直线上升。

关于自己写一个工具或系统

我相信大部分的IT从业者都会有类似的想法，但是从实际的使用上来说，体验都比较不好，自己写这类东西大概可以分为两类，1. 命令行工具，2. 一个带有界面的系统。

• 命令行工具

命令行工具使用起来需要先打开终端，然后再进入到特定的目录，然后还得记得住使用的参数，总体使用下来体验非常糟糕。

• 带有界面的系统

这类系统同样比较麻烦，得打开某一个页面，然后点点点到自己需要的地方，然后才能使用，并且编写起来比较费事。

我个人找到的解决方案就是用Alfred的Workflow接入脚本，基于Alfred方便的呼出，可以非常优雅的直接触达我们要的脚本。